开放教育研究
開放教育研究
개방교육연구
OPEN EDUCATION RESEARCH
2014年
2期
88-94
,共7页
E-learning%评论文本%情感分类%情感单元
E-learning%評論文本%情感分類%情感單元
E-learning%평논문본%정감분류%정감단원
自本世纪初起,E-learning作为一种灵活、丰富、高效的学习方式,被越来越多的学习者接受,而伴随着学习技术的逐步成熟,学习者对E-Learning应用的要求也从最初的知识推送提升到能够在讲授者与学习者之间搭建有效的沟通桥梁,将零反馈的封闭式学习变成多反馈的协作学习.E-learning的评论信息隐含了学习者在学习中遇到的问题和建议,从中可挖掘学习者对学习资源及授课者的意见.这对改善教学模式、完善教学支持服务意义重要.现有E-learning系统所提供的海量评论信息中正面评论与负面评论夹杂,给挖掘学习者的真实意见和需求带来困难.本文对文本情感分类过程进行归纳,构建了一种情感分类应用模型,在完成预处理、创建词典、提取情感特征后实现了一个情感分类引擎,并将该引擎与实际系统整合.改进后的系统能够将学习者的评论文本自动分为正面评论、负面评论和中性评论,实际性能及用户体验评价结果表明,新的基于情感单元的情感分类方法能满足E-learning评论文本的情感分类需求.
自本世紀初起,E-learning作為一種靈活、豐富、高效的學習方式,被越來越多的學習者接受,而伴隨著學習技術的逐步成熟,學習者對E-Learning應用的要求也從最初的知識推送提升到能夠在講授者與學習者之間搭建有效的溝通橋樑,將零反饋的封閉式學習變成多反饋的協作學習.E-learning的評論信息隱含瞭學習者在學習中遇到的問題和建議,從中可挖掘學習者對學習資源及授課者的意見.這對改善教學模式、完善教學支持服務意義重要.現有E-learning繫統所提供的海量評論信息中正麵評論與負麵評論夾雜,給挖掘學習者的真實意見和需求帶來睏難.本文對文本情感分類過程進行歸納,構建瞭一種情感分類應用模型,在完成預處理、創建詞典、提取情感特徵後實現瞭一箇情感分類引擎,併將該引擎與實際繫統整閤.改進後的繫統能夠將學習者的評論文本自動分為正麵評論、負麵評論和中性評論,實際性能及用戶體驗評價結果錶明,新的基于情感單元的情感分類方法能滿足E-learning評論文本的情感分類需求.
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