文本情感计算系统“小菲”的设计及其在教育领域文本分析中的应用

摘要

文本情感计算是近年来人工智能、教育技术与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。