一种基于情感画像的高等教育智能评价系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于情感画像的高等教育智能评价系统，包括情感画像构建模块、输入模块、信息处理模块、存储模块、中央控制模块、评价指标录入模块、评价体系构建模块、智能分析与评价模块和输出模块，情感画像构建模块与输入模块相连，输入模块与信息处理模块相连，信息处理模块与存储模块相连，存储模块与数据库和中央控制模块相连，中央控制模块与评价体系构建模块相连，评价体系构建模块与评价指标录入模块和智能分析与评价模块相连。该系统通过采集在高等教育活动中学生的情感画像，利用智能评价系统对情感画像进行智能分析并与评价标准对比得出评价结果，提高评价的准确性，能快速准确的得出在高等教育活动中学生的学习状态。习状态。习状态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于情感画像的高等教育智能评价系统


[0001]本专利技术涉及智能评价领域，具体为一种基于情感画像的高等教育智能评价系统。

技术介绍

[0002]在高等教育中往往对学生评价都是通过学段测试进行评价，或者通过老师对学生平时的学习状况进行评价，多种方式结合从而对学生进行评价，但是现有的评价方式比较单一，评价不全面，不能对学生的情感画像进行采集，然后进行智能评价，从而更加清楚的了解学生的状况；为此提供了一种基于情感画像的高等教育智能评价系统。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种基于情感画像的高等教育智能评价系统，以解决上述
技术介绍
提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于情感画像的高等教育智能评价系统，包括情感画像构建模块、输入模块、信息处理模块、存储模块、中央控制模块、评价指标录入模块、评价体系构建模块、智能分析与评价模块和输出模块，所述情感画像构建模块与输入模块相连，所述输入模块与信息处理模块相连，所述信息处理模块与存储模块相连，所述存储模块与数据库和中央控制模块相连，所述中央控制模块与评价体系构建模块相连，所述评价体系构建模块与评价指标录入模块和智能分析与评价模块相连，所述智能分析与评价模块与输出模块相连。
[0005]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述情感画像构建模块的构建方法，具体步骤如下：
[0006]S1、构建与高等教育相关的情感词典，并为程度副词、否定词和转折连词的情感强度构建语法规则，量化文本情感极性以构建情感得分；
[0007]S2、综合学生在节点间的情感得分，获得学生学习的情感变化；
[0008]S3、利用ROST CM6软件量化学生在高等教育中高频词的共现关系，使用Gephi软件聚类不同词语间的语义关系，从而构建情感画像。
[0009]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述情感词典的构建方法具体包括如下步骤：
[0010]S11、在《知网词典》的基础上构建，词典中的词语被分为不同类型的词语，如积极词语、消极词语、程度副词和否定副词；
[0011]S12、人工提取出高等教育活动中的情感词和表情符号，并按情感词和表情符号的情感极性进行分类，通过与《知网词典》的比较，将未被《知网词典》收录的词语和符号加入以构建一个与高等教育相关的情感词典。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述语法规则的构建方法具体如下：
[0013]对于程度副词，根据其情感强度被分为六类，从弱到强依次被分配0.5到3的情感强度倍数，当一个词语或表情符号和一个程度副词连用时，其情感强度需要乘以0.5到3；
[0014]对于否定词，当否定词的数量为奇数时，否定词后的词语和表情符号的情感极性
颠倒；为偶数时，极性保持不变；
[0015]对于转折连词，含有主要用于从句的转折连词，主句中的情感极性被颠倒；含有主要用于主句的转折连词，感情极性由主句中的词语和表情符号决定。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述信息处理模块将构建成的情感画像转换成数字信号，并通过无线传输模块输送到存储模块。
[0017]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述评价体系构建模块建立对输入的数字信息进行评价的系统，其中分为三个等级分别为差、良和优，三个等级由数字范围构成，差分为1
‑
33，良为34
‑
66，优为67
‑
100，差、良和优三个等级的数字范围可以进行修改，并由评价指标录入模块进行录入。
[0018]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述智能分析与评价模块将情感画像转换成的数字信号进行分析，并与评价体系构建模块内的评价标注对比，从而得出评价结果。
[0019]本专利技术的有益效果是：该系统通过采集在高等教育活动中学生的情感画像，利用智能评价系统对情感画像进行智能分析并与评价标准对比得出评价结果，提高评价的准确性，能快速准确的得出在高等教育活动中学生的学习状态。
附图说明
[0020]图1为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图对本专利技术的较佳实施例进行详细阐述，以使本专利技术的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本专利技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0022]实施例：请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：一种基于情感画像的高等教育智能评价系统，包括情感画像构建模块、输入模块、信息处理模块、存储模块、中央控制模块、评价指标录入模块、评价体系构建模块、智能分析与评价模块和输出模块，所述情感画像构建模块与输入模块相连，所述输入模块与信息处理模块相连，所述信息处理模块与存储模块相连，所述存储模块与数据库和中央控制模块相连，所述中央控制模块与评价体系构建模块相连，所述评价体系构建模块与评价指标录入模块和智能分析与评价模块相连，所述智能分析与评价模块与输出模块相连。
[0023]所述情感画像构建模块的构建方法，具体步骤如下：
[0024]S1、构建与高等教育相关的情感词典，并为程度副词、否定词和转折连词的情感强度构建语法规则，量化文本情感极性以构建情感得分；
[0025]S2、综合学生在节点间的情感得分，获得学生学习的情感变化；
[0026]S3、利用ROST CM6软件量化学生在高等教育中高频词的共现关系，使用Gephi软件聚类不同词语间的语义关系，从而构建情感画像。
[0027]所述情感词典的构建方法具体包括如下步骤：
[0028]S11、在《知网词典》的基础上构建，词典中的词语被分为不同类型的词语，如积极词语、消极词语、程度副词和否定副词；
[0029]S12、人工提取出高等教育活动中的情感词和表情符号，并按情感词和表情符号的情感极性进行分类，通过与《知网词典》的比较，将未被《知网词典》收录的词语和符号加入
以构建一个与高等教育相关的情感词典。
[0030]所述语法规则的构建方法具体如下：
[0031]对于程度副词，根据其情感强度被分为六类，从弱到强依次被分配0.5到3的情感强度倍数，当一个词语或表情符号和一个程度副词连用时，其情感强度需要乘以0.5到3；
[0032]对于否定词，当否定词的数量为奇数时，否定词后的词语和表情符号的情感极性颠倒；为偶数时，极性保持不变；
[0033]对于转折连词，含有主要用于从句的转折连词，主句中的情感极性被颠倒；含有主要用于主句的转折连词，感情极性由主句中的词语和表情符号决定。
[0034]所述信息处理模块将构建成的情感画像转换成数字信号，并通过无线传输模块输送到存储模块。
[0035]所述评价体系构建模块建立对输入的数字信息进行评价的系统，其中分为三个等级分别为差、良和优，三个等级由数字范围构成，差分为1
‑
33，良为34
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66，优为67
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100，差、良和优三个等级的数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于情感画像的高等教育智能评价系统，包括情感画像构建模块、输入模块、信息处理模块、存储模块、中央控制模块、评价指标录入模块、评价体系构建模块、智能分析与评价模块和输出模块，其特征在于：所述情感画像构建模块与输入模块相连，所述输入模块与信息处理模块相连，所述信息处理模块与存储模块相连，所述存储模块与数据库和中央控制模块相连，所述中央控制模块与评价体系构建模块相连，所述评价体系构建模块与评价指标录入模块和智能分析与评价模块相连，所述智能分析与评价模块与输出模块相连。2.根据权利要求1所述的一种基于情感画像的高等教育智能评价系统，其特征在于：所述情感画像构建模块的构建方法，具体步骤如下：S1、构建与高等教育相关的情感词典，并为程度副词、否定词和转折连词的情感强度构建语法规则，量化文本情感极性以构建情感得分；S2、综合学生在节点间的情感得分，获得学生学习的情感变化；S3、利用ROST CM6软件量化学生在高等教育中高频词的共现关系，使用Gephi软件聚类不同词语间的语义关系，从而构建情感画像。3.根据权利要求2所述的一种基于情感画像的高等教育智能评价系统，其特征在于：所述情感词典的构建方法具体包括如下步骤：S11、在《知网词典》的基础上构建，词典中的词语被分为不同类型的词语，如积极词语、消极词语、程度副词和否定副词；S12、人工提取出高等教育活动中的情感词和表情符号，并按情感词和表情符号的情感极性进行分类，通过与《知网词典》的比较，将未被《知网词典》收录的词语和符号加入...

【专利技术属性】
技术研发人员：张键，张恒，李宏然，仲兆满，袁冬青，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：