融合情感与主题的协作会话质量检测算法

摘要

在协作学习过程中，协作会话质量是影响协作知识建构的关键因素之一，高质量的协作会话有助于培养学习者的反思和合作能力.如何检测协作会话质量是教育技术研究中的一个挑战性问题.本文提出了一种融合情感增强和主题相似度计算的协作会话质量检测模型BRASE(BERT-Attention with Similarity and Emotion).首先，利用BERT对协作会话内容和主题信息进行编码；其次，通过Bi-LSTM和注意力机制捕获协作会话的上下文语义及关键词信息，以提取协作会话内容和会话主题的主要特征，在此基础上计算协作会话的主题相似度；最后，通过朴素贝叶斯算法计算协作会话情感得分来评估协作会话的质量.本文在课堂真实数据集上进行了大量实验，结果表明，BRASE模型在基于情感权重和主题相似度下对协作会话质量检测的平均准确度和F1值方面优于现有模型.因此，BRASE模型能够有效检测协作会话的质量.

关键词

协作会话 / 情感增强 / 主题相似度 / 会话质量检测