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混合式学习环境下情绪分析应用与模型研究——基于元分析的视角 被引量:12
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作者 徐晓青 赵蔚 刘红霞 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第8期70-77,共8页
情绪能够影响人们在学习和生活中的动机与状态,是影响学习效果的重要因素之一。已有研究表明,融合情绪分析的教学形式对教学效果有积极影响,本研究从元分析的角度对情绪分析相关文献进行研究,发现情绪自我报告法、情绪文本挖掘法等八种... 情绪能够影响人们在学习和生活中的动机与状态,是影响学习效果的重要因素之一。已有研究表明,融合情绪分析的教学形式对教学效果有积极影响,本研究从元分析的角度对情绪分析相关文献进行研究,发现情绪自我报告法、情绪文本挖掘法等八种情绪分析方法在教学中均有应用。本研究对这八种方法进行对比分析,探索适用于混合式学习环境的情绪分析方法,提出一种以情绪自我报告、访谈、面部表情识别与情绪文本挖掘等四种方法为主的情绪分析模型,并分析其在混合式学习中的应用前景和发展趋势,以期对研究学习者情绪的教育工作者、学者有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 情绪分析模型 分析 混合式学习 自我报告法 面部表情识别
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智能传播时代下算法推荐的失控与重构 被引量:9
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作者 薛可 李亦飞 《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第5期22-37,共16页
算法推荐的广泛应用改变了网络信息议程设置的根本逻辑,它通过“内容评分”与“用户聚类”构建信息的分发机制实现精准传播。本研究基于规模性社会调查,发现以流量为导向的算法推荐系统引发了网络信息传播秩序的失控,带来了公众价值偏... 算法推荐的广泛应用改变了网络信息议程设置的根本逻辑,它通过“内容评分”与“用户聚类”构建信息的分发机制实现精准传播。本研究基于规模性社会调查,发现以流量为导向的算法推荐系统引发了网络信息传播秩序的失控,带来了公众价值偏差、网络集群行为等系列社会问题。以社会问题为导向,本文基于社会责任理论,在弱监督学习的大框架下引入迁移学习方法,通过构建文本-情绪分析模型,将内容正能量属性、网络情绪倾向、评论情感互动共同纳入对算法推荐的优化重构系统,并凭借虚拟仿真进行了验证性分析。研究发现,内容正能量属性的定量判断,可使社会责任对算法技术产生从理论指导到实践优化的效能,成为算法社会责任的履责新范式;内容情感分析的置入可使算法推荐形成对网络信息内容更客观、更完整的评估结论,实现对舆情事件的监测;将评论情感互动作为影响网络集群行为的重要因子纳入算法评估体系,则能够深度把控情绪传播的模仿-反馈机制,最终实现对集群行为的预警,维护网络生态环境的良性发展。 展开更多
关键词 算法推荐 社会责任 网络情绪 网络集群行为 文本-情绪分析模型
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Artificial emotional model based on finite state machine 被引量:4
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作者 孟庆梅 吴伟国 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2008年第5期694-699,共6页
According to the basic emotional theory, the artificial emotional model based on the finite state machine(FSM) was presented. In finite state machine model of emotion, the emotional space included the basic emotiona... According to the basic emotional theory, the artificial emotional model based on the finite state machine(FSM) was presented. In finite state machine model of emotion, the emotional space included the basic emotional space and the multiple emotional spaces. The emotion-switching diagram was defined and transition fimction was developed using Markov chain and linear interpolation algorithm. The simulation model was built using Stateflow toolbox and Simulink toolbox based on the Matlab platform. And the model included three subsystems: the input one, the emotion one and the behavior one. In the emotional subsystem, the responses of different personalities to the external stimuli were described by defining personal space. This model takes states from an emotional space and updates its state depending on its current state and a state of its input (also a state-emotion). The simulation model realizes the process of switching the emotion from the neutral state to other basic emotions. The simulation result is proved to correspond to emotion-switching law of human beings. 展开更多
关键词 finite state machine artificial emotion model Markov chain SIMULATION
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