[发明专利]一种基于情感分析的教师评价系统

摘要

本发明公开了一种基于情感分析的教师评价系统，包含情感数据词典SDD、SDD建立与维护模块、信息采集及预处理模块、情感分析模块和教学评价模块；所述情感数据词典SDD：基于Robert Plutchnik的情感理论，以8个基本情感及其词语——信任、期待、愉悦、惊奇、伤心、厌恶、恐惧、愤怒，为基础；本发明针对现代学生评论教师的表述特点，以8个基本情感为基础，快速、动态地建立情感数据字典SDD，对异构多源、含有情感符号的大量的短文本，把情感极性与情感强度的计算融合在一起进行情感分析，并通过基本情感的合成，多方面、多方位对教师进行综合性的量化评价。

主权项

一种基于情感分析的教师评价系统，其特征在于：包含情感数据词典(SDD)、SDD建立与维护模块、信息采集及预处理模块、情感分析模块和教学评价模块；所述情感数据词典(SDD)：基于Robert Plutchnik[1]的情感理论，以8个基本情感及其词语——信任、期待、愉悦、惊奇、伤心、厌恶、恐惧、愤怒，为基础；这8个基本情感分别表现了相互对立、相互矛盾的正面和负面的、积极和消极的基本观点或倾向，他们表示出不同的情感倾向和情感强度；在一个评论中他们的不同组合会有不同的情感倾向和情感强度；不同组合情感的组合还会产生不同的情感倾向和情感强度；本发明把情感极性与情感强度的计算融合在一起，通过迭代计算，同时得到情感倾向和情感强度；所述SDD建立与维护模块：基本功能就是建立起本发明的SDD，把词语、表情符号划分到8个基本情感的分类方法，并且随着情感分析过程中出现的词语和表情符，更改情感极性/强度、新增SDD条目；所述信息采集及预处理模块：对数据源的信息定期/不定期、实时/批量采集并聚集到信息库，首先是识别出不同的评论者及被评论者，把信息归类、组织、存储，然后对每条评语进修预处理，主要包括：无用符号(如标点符号)删除，图文分离，词语分割、提取以及表情符的识别与提取，最后是为每个被评论的教师建立一个m×n×8的三维信息矩阵SentiMatrix，其中m表示归集到的不同评论者的个数，n表示同一个评论者的评论个数，8表示基本情感；所述情感分析模块：首先，填写情感矩阵SentiMatrix，它的每一行对应一次/条评语，称为情感向量SV，情感向量SV的每个元素的取值范围是m，m>＝0，在一条评语中，如果一个词语与SDD中的一个词语匹配，或者如果一个表情符号与SDD中的一个表情符号匹配，就在相应的情感列上加1,根据情感数据字典SDD、多种类型教师评价的情感分析方法sentimentCalculate；所述教学评价模块：根据计算出的情感值，可以把学生对一个教师的评价进行量化。