【摘 要】
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收集在线教学平台上1306名小学生的作文、日记及评论,采用自然语言处理技术进行文本分析,并应用机器学习模型实现对羞怯特质的自动预测,构建小学生羞怯行为、认知和情绪的语
【机 构】
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北京师范大学心理学部,北京交通大学计算机与信息技术学院,中国基础教育质量监测协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目(U1911201)
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收集在线教学平台上1306名小学生的作文、日记及评论,采用自然语言处理技术进行文本分析,并应用机器学习模型实现对羞怯特质的自动预测,构建小学生羞怯行为、认知和情绪的语言风格模型。研究发现:(1)扩充的心理词典适合分析小学生文本;(2)分别存在羞怯行为、认知和情绪问题的学生其日常用语既有共性也有特性,且与普通学生存在差异;(3)羞怯各维度在不同分类器上达到较好的预测效果,其中随机森林模型的整体表现相对最好。
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