面向网络行为的情感识别关键技术研究

当前，随着大数据在教育领域中战略地位与应用价值的逐步凸显，教育工作者和研究者都迫切希望从学生参与的各种活动（网络社交或现实生活）中探寻表明其学习与生活状态的信息。情感是教育活动中一种非常重要的非智力因素，它对激发学习者的学习动机、创建优良学习情境和促进人格健康发展都起着重要作用。美国新媒体联盟与美国高校教育信息化协会在2016年联合发布的《地平线报告（高等教育版）》中提出情感计算将在三到五年内对教育产生巨大影响。借此契机，本书以量化学习者的情感为出发点，面向学习者在网络社交和学习评论、论坛讨论等不同情境下的行为信息，探讨了网络行为数据的采集方法、文本情感检测与计算机制、面向不良情感的话题提取方法以及不良情绪个体的心理测量机制，同时提供了相应的实验分析和结果展示。