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《武汉师范大学》 2019年
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基于多模态的在线学习情感分析模型设计与实现

麻益交通  
【摘要】:表现“互联网+春风化雨”的新兴产物,在线学习近几年的腾飞如火如荼,但师生空间上的分别状态导致感情交流缺失是现阶段在线学习面临的光辉挑战。为了更加深刻地询问学习者的情丝倾向和学习状态,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。老大,针对目前在线学习情感分析的研讨现状与生活的题材,谈起建立基于评论文字、表情符号、面表情、身体动作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个第一步骤:多模态数据的征集、多模态数据的冷处理、多模态数据的特色提取、多模态数据的休戚与共。在数据采集阶段,暌违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,对于评论文字和神情符号,预处理包括:评说文字提取、分词、服务性标注三个步骤;对于面部表情和身体动作,预处理包括:图像增强、灰度化、多少归一化三个步骤。在特征提取阶段,评说文字应用TF-IDF主意;表情符号采用构建情感词典的点子;面表情采用LBP直方图对面特征进行提取;身体动作采用人脸与原则脸的相对大小对人身前倾、随后仰状态进行判断。末了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试验,试验表明:与已有工作相比,该模型无需穿戴设备、不要收集语音,降低了上学成本和学习氛围要求,具有更强的必要性和放开性;与单模态数据情感分析模型相比,该模型具有更高的利率,可以更加深刻地询问学习者的情丝倾向和学习状态。末了,本文实现了基于多模态的在线学习情感分析原型系统,送出了开发条件与工具,第一介绍了上学行为采集、上学行为检测以及多模态情感分析等效果模块的贯彻。穿越实验表明,系统运行效果良好,能够分析在线学习者的情丝倾向并打听在线学习者的上学状态。
【学位授予单位】:武汉师范大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP391.41;G434

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