【摘 要】
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作为“互联网+教育”的新兴产物,在线学习近几年的发展如火如荼,但师生空间上的分离状态导致情感交流缺失是目前在线学习面临的巨大挑战。为了更加深入地了解学习者的情感倾向和学习状态,本文提出了一种基于多模态的在线学习情感分析模型,为在线学习情感分析提供了新的视角。首先,针对目前在线学习情感分析的研究现状与存在的问题,提出建立基于评论文字、表情符号、面部表情、肢体动作4种模态数据的在线学习情感分析模型。该
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作为“互联网+教育”的新兴产物,在线学习近几年的发展如火如荼,但师生空间上的分离状态导致情感交流缺失是目前在线学习面临的巨大挑战。为了更加深入地了解学习者的情感倾向和学习状态,本文提出了一种基于多模态的在线学习情感分析模型,为在线学习情感分析提供了新的视角。首先,针对目前在线学习情感分析的研究现状与存在的问题,提出建立基于评论文字、表情符号、面部表情、肢体动作4种模态数据的在线学习情感分析模型。该模型主要包括4个关键步骤:多模态数据的采集、多模态数据的预处理、多模态数据的特征提取、多模态数据的融合。在数据采集阶段,分别使用爬虫技术和摄像头捕捉技术来获取数据。在预处理阶段,对于评论文字和表情符号,预处理包括:评论文字提取、分词、词性标注三个步骤;对于面部表情和肢体动作,预处理包括:图像增强、灰度化、几何归一化三个步骤。在特征提取阶段,评论文字采用TF-IDF方法;表情符号采用构建情感词典的方法;面部表情采用LBP直方图对面部特征进行提取;肢体动作采用人脸与基准脸的相对大小对身体前倾、后仰状态进行判断。最后采用基于支持向量机后验概率的加权求和方法对多模态数据进行决策层融合。接着,对本文提出的基于多模态的在线学习情感分析模型进行实验,实验表明:与已有工作相比,该模型无需穿戴设备、无需收集语音,降低了学习成本和学习环境要求,具有更强的实用性和推广性;与单模态数据情感分析模型相比,该模型具有更高的准确率,可以更加深入地了解学习者的情感倾向和学习状态。最后,本文实现了基于多模态的在线学习情感分析原型系统,给出了开发环境与工具,着重介绍了学习行为采集、学习行为检测以及多模态情感分析等功能模块的实现。通过实验表明,系统运行效果良好,能够分析在线学习者的情感倾向并了解在线学习者的学习状态。
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