發(fā)布時(shí)間：2020-08-17 14:02

【摘要】：情緒與認(rèn)知、決策、交流等有密切關(guān)系,對(duì)情緒進(jìn)行挖掘和分析具有重要的意義。在教育領(lǐng)域,研究者更多關(guān)注于學(xué)業(yè)情緒,已有大量研究表明學(xué)業(yè)情緒與學(xué)業(yè)成就緊密相關(guān),洞悉學(xué)生的學(xué)業(yè)情緒,有利于實(shí)施更好的教學(xué)干預(yù)和管理。當(dāng)前,在大規(guī)模在線開(kāi)放學(xué)習(xí)平臺(tái)中,學(xué)生發(fā)表的課程評(píng)論等反饋文本成為學(xué)業(yè)情緒表達(dá)的重要載體,從這些文本中分析學(xué)生的學(xué)業(yè)情緒具有重要的理論和實(shí)踐意義�；�于人工智能技術(shù)的情緒分析已被應(yīng)用于口碑分析、輿情分析等領(lǐng)域。但由于情緒分析的應(yīng)用具有領(lǐng)域獨(dú)特性,將其他領(lǐng)域的情緒分析方法直接應(yīng)用于學(xué)業(yè)情緒分析難以取得較好的效果。因此,本文構(gòu)建學(xué)業(yè)情緒分析語(yǔ)料庫(kù)以及學(xué)業(yè)情緒詞典,提出一種基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)業(yè)情緒分析方法,并基于學(xué)業(yè)情緒分析方法設(shè)計(jì)學(xué)業(yè)情緒分析服務(wù)系統(tǒng)。本文的研究過(guò)程包括四個(gè)階段:第一階段,首先通過(guò)設(shè)計(jì)分布式爬蟲(chóng)程序,獲取在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中的學(xué)生反饋文本數(shù)據(jù),并規(guī)范學(xué)業(yè)情緒標(biāo)注維度。然后基于標(biāo)注維度設(shè)計(jì)學(xué)生反饋文本標(biāo)注系統(tǒng),數(shù)據(jù)標(biāo)注結(jié)果包含主題類(lèi)別數(shù)據(jù)8213條,學(xué)業(yè)情緒類(lèi)別數(shù)據(jù)8712條。第二階段,以通用情緒詞典中的詞匯作為種子詞,提出情緒詞擴(kuò)展方法,并設(shè)計(jì)學(xué)業(yè)情緒詞匯分類(lèi)算法,從學(xué)生反饋文本中自動(dòng)化構(gòu)建學(xué)業(yè)情緒分析詞典,一共獲取學(xué)業(yè)情緒詞匯或表達(dá)860個(gè)。第三階段,融合學(xué)業(yè)情緒詞典特征,基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型提出學(xué)業(yè)情緒分析方法,包括主題分類(lèi)方法和學(xué)業(yè)情緒分類(lèi)方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn),本研究提出的方法取得優(yōu)于通用機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)效果,其中主題分類(lèi)模型的準(zhǔn)確率為88.62%,學(xué)業(yè)情緒分類(lèi)模型的準(zhǔn)確率為71.12%。第四階段,本文基于學(xué)業(yè)情緒分析方法,設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)學(xué)生反饋文本學(xué)業(yè)情緒分析服務(wù)系統(tǒng),方便學(xué)生、教師以及教學(xué)管理人員快速分析文本學(xué)業(yè)情緒。本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下三個(gè)方面:(1)通過(guò)規(guī)范學(xué)生反饋文本學(xué)業(yè)情緒標(biāo)注維度,構(gòu)建了一套教育領(lǐng)域?qū)W業(yè)情緒分析資源,包括學(xué)業(yè)情緒分析語(yǔ)料庫(kù)和學(xué)業(yè)情緒詞典。(2)針對(duì)學(xué)生反饋文本提出學(xué)業(yè)情緒分析方法。(3)針對(duì)學(xué)生反饋文本開(kāi)發(fā)了一套學(xué)業(yè)情緒分析服務(wù)系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：G434;TP391.1
【圖文】：

圖 1-1 研究思路圖（1）數(shù)據(jù)收集階段。本文首先選定在線學(xué)習(xí)網(wǎng)站，收集網(wǎng)站中學(xué)生反饋文本數(shù)據(jù)，如學(xué)生課程評(píng)論、學(xué)生論壇文本等。然后，通過(guò)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)采集程序，收集多門(mén)課程的學(xué)生反饋文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集程序采用 Python 數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)框架Scrapy 定制開(kāi)發(fā)，并利用云計(jì)算服務(wù)資源，分布式部署數(shù)據(jù)采集程序，快速收集學(xué)生反饋文本。文本數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理之后，存入數(shù)據(jù)資源庫(kù)中。（2）學(xué)業(yè)情緒分析語(yǔ)料資源的構(gòu)建階段。該階段首先制定語(yǔ)料標(biāo)注維度，并基于標(biāo)注維度開(kāi)發(fā)學(xué)生反饋文本標(biāo)注系統(tǒng)。然后使用標(biāo)注系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)收集階段中的數(shù)據(jù)資源庫(kù)做主題分類(lèi)標(biāo)注和學(xué)業(yè)情緒標(biāo)注，從而構(gòu)建學(xué)業(yè)情緒分析語(yǔ)料庫(kù)。最后通過(guò)數(shù)據(jù)資源庫(kù)和情緒分析語(yǔ)料庫(kù)提出學(xué)業(yè)情緒詞典自動(dòng)化構(gòu)建方法，實(shí)現(xiàn)從學(xué)生反饋文本中自動(dòng)化識(shí)別情緒詞匯，并對(duì)情緒詞匯進(jìn)行情緒分類(lèi)。（3）學(xué)業(yè)情緒分析方法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)階段。本階段將聚焦于學(xué)業(yè)情緒分

3.1 學(xué) 反饋 本數(shù)據(jù)的收集3.1.1 本收集爬 程序的設(shè)計(jì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的收集，通常是設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)來(lái)完成的。在工業(yè)屆已有多種操作簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)產(chǎn)品供用戶(hù)選擇，如八爪魚(yú)數(shù)據(jù)采集器、火車(chē)頭數(shù)據(jù)采集器等產(chǎn)品。然而這些不用寫(xiě)代碼就能獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的客戶(hù)端存在諸多弊端，如爬取速度慢、收集數(shù)據(jù)效率低下，且有些特殊的網(wǎng)站光靠軟件的規(guī)則無(wú)法獲取目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的數(shù)據(jù)。因此本研究采用 python 語(yǔ)言設(shè)計(jì)分布式爬蟲(chóng)程序，以提高數(shù)據(jù)收集性能。在操作上，本文擴(kuò)展文獻(xiàn)71所使用的分布式爬蟲(chóng)架構(gòu)，并在騰訊云服務(wù)器中部署程序，以實(shí)現(xiàn)爬蟲(chóng)在云端自動(dòng)化獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)�；�于騰訊云服務(wù)器的分布式爬蟲(chóng)框架如圖 3-1。

標(biāo)簽格式的文本，而不是嚴(yán)格按照 html 的 DOM 結(jié)構(gòu)返回。因此本研究將數(shù)據(jù)存入資源數(shù)據(jù)庫(kù)之前需要將數(shù)據(jù)中的 html 標(biāo)簽清洗，以獲得有效的學(xué)生反饋文本數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)以騰訊課堂中的課程評(píng)論為例，其部分評(píng)論數(shù)據(jù)如圖3-2所示。圖 3-2 騰訊課堂部分課程課程評(píng)論數(shù)據(jù)展示3.2 學(xué)業(yè)情緒語(yǔ)料庫(kù)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范3.2.1 標(biāo)注粒度規(guī)范情緒語(yǔ)料標(biāo)注是本章的重點(diǎn)工作，由于互聯(lián)網(wǎng)中的評(píng)論文本內(nèi)容復(fù)雜多樣，長(zhǎng)度不一，所以本文中首先規(guī)范語(yǔ)料的標(biāo)注粒度。在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中，學(xué)生對(duì)課程的評(píng)論中往往含有多種情緒或者觀點(diǎn)，且評(píng)論的主題類(lèi)別也有不同，如例 1 所示。例 1：“智慧城市的宣傳很多，聽(tīng)了這節(jié)課才清晰了很多，值得學(xué)習(xí)和了解，尤其是幫公司做市場(chǎng)策劃的時(shí)候，可以借鑒很多內(nèi)容�！痹谖谋緲�(biāo)注粒度范圍的選擇上，如果對(duì)整段的文本進(jìn)行標(biāo)注，就難以發(fā)現(xiàn)文本是針對(duì)哪個(gè)主題類(lèi)別表達(dá)了學(xué)業(yè)情緒；如果標(biāo)注的粒度過(guò)細(xì)，精細(xì)到詞匯級(jí)別，則標(biāo)注的信息過(guò)大

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