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文本分析工具——缩短从数据收集到教学干预的周期
1
作者
Carolyn Rose
Chris Bogart
+4 位作者
王旭
江师雁
李艳燕
王琦
包昊罡
《人工智能》
2019年第3期56-63,共8页
如何迅速地从学习者数据中自动推断学习者的需求并提供学习支持,是学习分析领域中的一个重要研究问题。在对话分析这一子领域里,机器学习可被用于非结构化的文本数据,为教育应用提供有价值的计算模型。这一领域的大部分研究关注英文文...
如何迅速地从学习者数据中自动推断学习者的需求并提供学习支持,是学习分析领域中的一个重要研究问题。在对话分析这一子领域里,机器学习可被用于非结构化的文本数据,为教育应用提供有价值的计算模型。这一领域的大部分研究关注英文文本的分析。而本文所介绍的文本数据架构工具DiscourseDB和文本挖掘和建模工具LightSIDE也能够收集中文文本数据,以及对中文文本数据进行分析和建模,进而对中文在线讨论学习提供实时的支持。
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关键词
学习者
文本分析
机器学习模型
教学干预
特征提取器
情感交互
文本数据
中文分词
数据收集
用户评论
动反馈系统
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职称材料
题名
文本分析工具——缩短从数据收集到教学干预的周期
1
作者
Carolyn Rose
Chris Bogart
王旭
江师雁
李艳燕
王琦
包昊罡
机构
卡内基梅隆
大学
卡内基梅隆
大学
软件
研究
学院
卡内基梅隆
大学
计算机
学院
北京师范
大学
教育学部
北京师范
大学
教育信息技术学北京市重点实验室
出处
《人工智能》
2019年第3期56-63,共8页
文摘
如何迅速地从学习者数据中自动推断学习者的需求并提供学习支持,是学习分析领域中的一个重要研究问题。在对话分析这一子领域里,机器学习可被用于非结构化的文本数据,为教育应用提供有价值的计算模型。这一领域的大部分研究关注英文文本的分析。而本文所介绍的文本数据架构工具DiscourseDB和文本挖掘和建模工具LightSIDE也能够收集中文文本数据,以及对中文文本数据进行分析和建模,进而对中文在线讨论学习提供实时的支持。
关键词
学习者
文本分析
机器学习模型
教学干预
特征提取器
情感交互
文本数据
中文分词
数据收集
用户评论
动反馈系统
分类号
G434 [文化科学—教育学]
TP181 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
文本分析工具——缩短从数据收集到教学干预的周期
Carolyn Rose
Chris Bogart
王旭
江师雁
李艳燕
王琦
包昊罡
《人工智能》
2019
0
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