文本情感计算系统小菲设计其在教育领域文本分析中应用,本文关于小菲论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
小菲论文参考文献：
摘 要：文本情感计算是近年来人工智能、教育技术和学习科学等领域出现的一个研究热点.文章在界定相关概念、分析相关研究的基础上,设计并实现了一个基于汉语文本的情感计算系统“小菲”.该系统依照Ekman心理模型将情感分为6种类别：气愤、厌恶、恐惧、愉悦、悲伤和惊讶；每种情感的强度取值范围为[-18,18]；构建了拥有32879条情感词语的情感词典《小菲词典》,每条词语标注了6种情感极性和相应的情感强度；然后建构了词语和短语、句子三个级别的情感计算模型,可以判别情感极性和计算情感强度.作为尝试,该系统处理了一次慕课中产生的377条调查问卷反馈数据,计算F值（查准率和召回率的加权几何平均值）为88.7%.该结果初步证明：该系统可以用于慕课等在线学习产生的大规模交互文本的自动情感识别,具有较好的应用情景.
关键词：文本情感计算；情感词典；教育文本；文本分析
中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）14-0074-05
一、情感和学习
情感（sentiment）是由非中性事物引起的并反作用于这个事物的非中性的意图和行为[1],是人类最惯常、最重要的体验.人类的认知和情感是相互影响和作用的,对两者的研究密不可分.
情感及情感信息对于学习者的学习效果有重要的影响.积极的情感可以提高学习效率,而消极的情感却可能造成学习的失败[2].许多学习行为是从好奇心和入迷开始的,人在处于“兴趣”和“愉悦”的情感状态下,学习效率最高,学习效果最好；积极的情感促进大脑的活动性,在学习过程中表现为学习动力,从而还可以产生一系列积极情感状态,如兴趣、关注以及参和行为,它们在学习过程中都起着重要的作用.而在“乏味”和“厌倦”的情感下,学习多数则是会失败的,尤其学习的孤独感和焦虑常常影响学习者的信心[3].消极的情感抑制大脑的机动性,在学习的过程中表现为学习的阻力,如厌倦、疲劳、无聊等都会影响学习的认知过程.
认知心理学家Simon[4]和Norman[5]认识到了情感在学习效果方面发挥着重要作用.他们发现哪怕只有很少的一点积极情绪,不仅可以让人感觉良好,而且还可以产生一种思维,这种思维会更有创造性更灵活地解决问题以及更有效更果断地做出决定.这项研究在不同年龄不同职业的人群中得到了验证.
在学习过程中,教师如果能够识别学生的情感状态,并做出相应的反馈,就可以激发其积极的情感,使学生内心产生对教师的好感、依赖和敬慕,进而产生学习热情,使其处于兴奋状态,促进学习水平的提高,从而达到最好的学习效果[6].
网络学习具有特殊性,师生在物理空间上的分离,导致师生之间不能通过传统的表情、眼神和肢体等方式进行情感交流和反馈.教师得不到学生的情感状态信息,学生得不到教师的反馈,学生学习效果就会受到影响.因此,在网络教学系统中如何获得学习者的情感,具有重要的研究价值[7].
网络学习环境下,获取学习者情感的技术包括语音识别、人脸表情识别、身体姿势和运动的识别等[8].这些技术一般需要使用特殊的传感器来采集学习者数据[9][10].当然,慕课等大规模在线学习方式中能快速直接获得学习情感信息的介质仍然是文本,如讨论区、BBS、博客、调查反馈等交流活动中的文本.这些文本情感信息反映了学习者在学习过程中的情感状态.
慕课等在线学习平台学员数量众多,讨论区产生的文本数据庞大.而人数有限的教师和助教很难实时、准确地辨别文本的情感状态,并给出恰当的反馈.因此,很有必要设计一个文本情感计算系统,它能自动或半自动地分析文本情感、筛选文本信息,帮助教师针对学习者的情感状态快速做出恰当的反馈.
二、文本情感计算
1.概念
情感计算（Affective Computing）是人工智能的一个分支领域.美国麻省理工学院Picard于1997年首先提出了“情感计算”的概念[11],并将其定义为关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算.情感计算的目的在于使设计的系统和设备能够识别、理解和处理情感.
认知语言学认为人类能够通过语言的表达反映出认知的过程和结果,同时反映出真实的情感.既然语言能够反映出情感,那么文本也当然可以[12].因此,从认知语言学的理论上来讲,文本中包含了一定的情感信息.
文本情感计算是情感分析领域的核心问题之一,其任务是借助计算机帮助用户快速获取、整理和分析相关文本信息,对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理[13].文本情感计算的研究包括极性分类（Polarity Classification）和强度计算（Intensity Classificaiton）两个方面.
2.情感极性分类
情感极性分类的工作就是判别情感的种类.情感种类的集合构成了情感模型.在多种情感模型中,OCC模型和Ekman模型被广泛使用.
Ortony、Clore和Collins于1988年提出了著名的认识评价情感模型OCC（ Ortony, Clore, Collins）模型[14].这个模型根据三类起因和事件的结果,提出了22种情感类别：高兴,幸灾乐祸,妒忌,遗憾,充满希望,害怕,快乐,悲伤,骄傲,羡慕,害羞,责备,喜欢,讨厌,自满,感激,悔恨,生气,满意,悲观,放松和失望.但是OCC模型被实际应用的情况并不多,主要是因为情感分类过于复杂.Ekman于1992年提出可以将情感分为气愤（Anger）、厌恶（Disgust）、恐惧（Fear）、愉悦（Happiness）、悲伤（Sadness）和惊讶（Surprise）六种类型[15].这6种情感是组成所有情感的基本单位,人类的所有情感均可由这6种情感衍生而来.同时,相较OCC模型的22种类别划分,Ekman模型的情感极性维度相对较少,实际应用时相对简单.因此,我们也采用Ekman情感模型来为文本分类.
结论：关于本文可作为小菲方面的大学硕士与本科毕业论文小菲是哪部电视剧论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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