[发明专利]一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法

权利要求书

1.一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

(1)采集在线学习社区中学习者生成的多维度行为和文本信息；

(2)融合领域知识命名实体词和学习情绪词进行文本分词；

(3)基于时序-情绪-主题的文本建模算法，挖掘与情绪和时序信息相关的兴趣主题概率分布；

(4)基于语义相似度计算方法，鉴别学习者的学习兴趣和非学习兴趣；

(5)根据应用场景，输出学习兴趣标签及其权重。

2.根据权利要求1所述的面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，其特征在于步骤(2)中进行文本分词的具体方法包括：

(2-1)通过筛选情绪词典的方法和人工标注的方法，获得学习情绪词典；

(2-2)使用新词发现方法从网络课程的学习材料中获取领域知识相关的命名实体词，获得领域知识命名实体词典；

(2-3)基于领域知识命名实体词典和学习情绪词典，对学习者生成内容进行分词，同时去除停用词和替换同义词。

3.根据权利要求1所述的面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，其特征在于步骤(3)中所述“基于时序-情绪-主题的文本建模算法”，包括：

(3-1)建构时间、情绪、主题、词汇多变量关联的概率图模型；

(3-2)读入分词后的学习者生成内容和学习情绪词典，设置主题数量和其他超参数；

(3-3)初始化句子的情绪类别和主题编号矩阵；

(3-4)通过吉布斯采样的多次迭代，估计每个句子的情绪和主题；

(3-5)计算每个学习者发帖的情绪-主题分布、情绪-主题-词分布、情绪分布、情绪-主题-时序分布；

(3-6)计算主题数量评估曲线，选取最优主题数量。

4.根据权利要求1所述的面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，其特征在于步骤(4)中所述“基于语义相似度计算方法，鉴别学习者的学习兴趣和非学习兴趣”，包括：

(4-1)使用维基百科和教学材料文本训练词向量；

(4-2)计算兴趣词与领域知识词向量的语义相似度，根据场景需求设置阈值，以该阈值为基准，鉴别学习兴趣和非学习兴趣。