隨著大規(guī)模在線(xiàn)開(kāi)放課程（MOOC,Massive online open course）的飛速發(fā)展,越來(lái)越多的學(xué)習(xí)者開(kāi)始接受并利用在線(xiàn)學(xué)習(xí)方式獲取知識(shí),在線(xiàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)也隨之發(fā)展壯大。在各種學(xué)習(xí)平臺(tái)上,海量的學(xué)習(xí)資源和交互數(shù)據(jù)伴隨著學(xué)習(xí)者數(shù)量的增加不斷產(chǎn)生。面對(duì)這些數(shù)據(jù)時(shí),學(xué)習(xí)者如何選擇合適的學(xué)習(xí)資源成為影響其參與在線(xiàn)課程學(xué)習(xí)效果的因素之一。由于學(xué)習(xí)者要花費(fèi)大量的時(shí)間才能找到與自己學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)需求相符合的學(xué)習(xí)資源,增加了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)、降低了其學(xué)習(xí)效率。課程討論文本是學(xué)習(xí)者對(duì)于課程知識(shí)內(nèi)容、課程設(shè)置以及教學(xué)實(shí)施等方面的直接表述,是學(xué)習(xí)者真實(shí)學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)需求的體現(xiàn)。通過(guò)對(duì)課程討論文本進(jìn)行挖掘和分析為學(xué)習(xí)者推薦資源,有利于提高學(xué)習(xí)效率、快速而精確的匹配學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)需求、更好的實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。本文的研究過(guò)程主要包括:第一,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng),獲取學(xué)習(xí)者參與在線(xiàn)互動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的課程討論文本數(shù)據(jù),并對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、降噪以及去停用詞、分詞等預(yù)處理,構(gòu)成本文實(shí)驗(yàn)進(jìn)行所需的語(yǔ)料庫(kù);第二,通過(guò)收集整理構(gòu)建基于基于課程討論的情感詞典;第三,利用LDA話(huà)題模型和基于詞典的情感分析方法實(shí)現(xiàn)針對(duì)學(xué)習(xí)者討論文本... 

【文章來(lái)源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究思路

輩鬩約啊按駛恪輩闋槌傻娜?惚匆端鼓Ｐ停?文檔的生成過(guò)程是其核心。該模型認(rèn)為文檔（document）是由許多個(gè)話(huà)題（topic）構(gòu)成，而每個(gè)話(huà)題又是由許多的詞語(yǔ)（word）組成。其中，文檔的主題服從參數(shù)為的Dirichlet分布，主題中的單詞服從參數(shù)為的Dirichlet分布。因此，一個(gè)話(huà)題可以表示成以高頻率出現(xiàn)在文本中的詞匯的集合。所有文本對(duì)應(yīng)的潛在話(huà)題集合具有一致性，文本可以通過(guò)觀(guān)測(cè)得到，但是話(huà)題無(wú)法直接獲取，借助LDA模型可以獲取文本的關(guān)鍵詞，用觀(guān)測(cè)到的文本來(lái)推測(cè)文本中蘊(yùn)含的話(huà)題。LDA模型的生成過(guò)程圖如下圖2-1所示:圖2-1LDA模型的生成過(guò)程LDA話(huà)題模型作為本文進(jìn)行話(huà)題挖掘的基礎(chǔ)，其數(shù)學(xué)推導(dǎo)過(guò)程主要有文本建模以及訓(xùn)練過(guò)程（吉布斯采樣，GibbsSampling）[46]。其相關(guān)參數(shù)和變量意義如下表2-1所示。

分類(lèi)的常用方法有支持向量機(jī)（SupportVectorMachines,SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）、最大熵（MaximumEntropy,ME）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BayesianNetwork）等；在研究過(guò)程中還有一些其他技術(shù)不能被歸類(lèi)于機(jī)器學(xué)習(xí)方法和基于詞典的方法，一般稱(chēng)之為混合方法，比如形式概念分析（FormalConceptAnalysis，F(xiàn)CA）[50]以及模糊形式概念分析（FuzzyFormalConceptAnalysis，F(xiàn)FCA）[51]，通過(guò)概念結(jié)構(gòu)揭示目標(biāo)及其屬性之間的關(guān)系，能夠有效識(shí)別不清晰、不完整的信息，被廣泛應(yīng)用在不同的領(lǐng)域�？傮w來(lái)看，基于文本的情感分析過(guò)程主要如下圖2-2所示。圖2-2文本情感分析基本過(guò)程從上圖可知，基于文本的情感分析過(guò)程主要分為4個(gè)部分：（1）數(shù)據(jù)來(lái)源選擇真實(shí)有效的數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)驗(yàn)進(jìn)行至關(guān)重要，因此，要根據(jù)實(shí)際需要和科學(xué)的分析對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源的平臺(tái)進(jìn)行考查，從數(shù)據(jù)平臺(tái)中選擇高質(zhì)量的、具有實(shí)際分析價(jià)值的數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)處理為了使獲取的數(shù)據(jù)在后續(xù)的實(shí)驗(yàn)中繼續(xù)保持著高質(zhì)量，需要對(duì)從平臺(tái)中獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，剔除其中的無(wú)用數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等信息。（3）情感極性識(shí)別在特征詞、情感詞抽取之后，情感極性識(shí)別是整個(gè)情感分析過(guò)程中最為重要的一部分，如果情感極性判斷有誤，其結(jié)果會(huì)直接影響整個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性及有效性。（4）情感分析結(jié)果可視化在獲取到情感分析結(jié)果之后，要將分析結(jié)果通過(guò)圖表等直觀(guān)的可視化手段展示出來(lái)，以便為用戶(hù)或企業(yè)提供決策支持服務(wù)。考慮到在線(xiàn)課程文本數(shù)據(jù)數(shù)量以及實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性，利用情感詞典的方法進(jìn)行情感分析，該方法主要依賴(lài)句子中積極情感詞和消極情感詞的出現(xiàn)次數(shù)來(lái)計(jì)算其整體的情感傾向。考慮到句子中程度副詞、否定詞的影響，其基本計(jì)算公式如下公式所示：Es=i=1nQwaiQwbiWi(2.7)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于LDA主題模型的在線(xiàn)評(píng)論聚類(lèi)分析與推薦[D]. 楊凡.大連理工大學(xué) 2018
[3]基于行為日志數(shù)據(jù)的MOOC學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為分析研究[D]. 王敏.華東師范大學(xué) 2016
[4]基于Web文本的圖書(shū)評(píng)論傾向性分析方法的研究[D]. 郭書(shū)彤.東北師范大學(xué) 2015
[5]基于情感分類(lèi)的產(chǎn)品評(píng)論垂直搜索引擎的研究[D]. 徐葉強(qiáng).湖南工業(yè)大學(xué) 2012
[6]面向中文Web評(píng)論的情感分析技術(shù)研究[D]. 周城.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3237819