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基于社交网络文本的学生情绪预测
1
、 需求分析
社交网络蓬勃发展直接促成了网络大数据时代的到来。 大数据给科学技术、商业、教
育等不同生态环境和产业格局带 来全新的思维理念与机会。大学生作为社交网络的活跃人
群， 网络已经成为他们信息获取、情绪表达、人际交往、自我展示以 及社会参与的舞台，
对其认知、情感、意志品质、行为习惯等人格要素产生了不可忽视的影响。大学生社交网
络数据分析研究具有一定的社会意义。
2
、 情绪定量和拟合
2.1
情绪定量
在情绪预测算法中
,
最重要的是情绪定量相关的 算法
.
只有将情绪进行量化处理
,
才能
进行数值的预测 与分析。情绪定量和拟合算法
,
结合情绪定量化 与算法进行预测
.
首先通
过训练改进对话识别模型
,
执行参数传递来启动情感预测算法
.
通过情绪预测的定 量算法确
定用户的情绪程度系数
,
用
BERT
神经网络 进行情绪分类
.
将得到的分类情绪与程度系数相
结合
,
得到一天的整体情绪
,
放到情绪拟合算法中
,
预测目标 人物第二天的情绪
.
具体架构如
图
1
所示
.
其中
,
数据 集有两大作用
,
一是通过定量算法的调用确定情绪程 度系数
,
二是为神
经网络的训练提供训练集
.
在情感定量和拟合算法中
,
数据集是其基础的数 据
.
因此算法中为了使识别到的情绪更
加准确
,
添加了 多种标签
.
分别为气愤
,
厌烦
,
中立
,
开心
,
兴奋
5
种情 绪标签
,
并分别使用
1, 2, 3, 4, 5
来进行代替
.
同时
,
我 们也对数据集加上了具体的时间特征
,
来为最终结果 的定
量分析与时间引用提供帮助
.
目标人物在某个具体时间的情绪很好判断
,
但是 其一天内的情绪却无法判断
,
因此在本
节提出一种情 绪定量算法来判断一天内的主流情绪
.
由于每个人的情绪状况也不是均衡分
布的
,
比如 有的人生性易怒
,
有的人天生和善
.
情绪定量算法应用 了归一化算法
Z-score
标准
化
(0-1
标准化方法
).
将每 个人的脾气进行分类
,
根据数据集给每种情绪来确定 其情绪程度
系数进行定量
.
具体公式如下
:
E=
α
∑
t =1
N
x
i
+β
∑
t=1
N
y
i
+ χ
∑
t =1
N
z
i
+δ
∑
t=1
N
h
i
+ε
∑
t =1
N
k
i
N
，i=1,2,3 , … …
其中
, E
代表一天内的主流情绪
,
分别代表 生气
,
厌烦
,
中立
,
开心的情绪程度系数， 是
由式
(1)
所求出的
¿ X
¿
∨¿
, N
代表的是识别到的一天内情绪个数
,
最终得到的
E
值就
代表了该目标人物某一天的主流 情绪
.
2.2
情绪拟合
为解决根据已知数值来预测未来数值的难题
,
我 们将数学领域中的最小二乘法公式与
情绪识别领域相 结合
,
提出了一种新的情绪拟合算法
.
在识别出情绪
,
完成定量后
,
下一步需
要对未来的情绪进行预测
,
情绪 拟合算法使用最小二乘法的思想来对已知结果进行拟 合曲
线
,
来预测未来可能产生的情绪
.
最小二乘法
(
又称最小平方法
)
是一种数学优化技 术
.
该技术通过最小化误差的平方和来
寻找数据的最 佳函数匹配
.
利用最小二乘法可以简便地求得未知的 数据
,
并使得这些求得
的数据与实际数据之间误差的 平方和为最小
.
下面我们以一元的公式为例
,
最小二乘 法公
式推导如下
:
给定如下成对的数据
{
(
x
1
， y
1
)
，
(
x
2
， y
2
)
，…，
(
x
m
， y
m
)
}
,
设待拟合的
公式为
:
y=a
0
+a
1
x ， a
0
， a
1
为任意实数
误差结果为
:
X
¿
=
x−μ
σ
其中
,
表示
5
种情绪中一种情绪的标签待定数值
, μ
表 示所有数据集平均值
, σ
表示所
有数据集的标准差也称 为标准偏差
.
σ
标准公式如下：
σ =
√
1
N
∑
i =1
N
(
x
i
−μ
)
2
其中
, N
为数据集的数量大小
,
x
i
是数据集中第
i
个数据 的情绪待定值
.
除去
8
小时晚上休息的时间
,
我们按照一天的
16
个小时对识别结果进行处理
.
根据数据
集的标注
,
将 其中
1
代表生气
, 2
代表厌烦
, 3
代表中立
, 4
代表开心
, 5
代表兴奋
,
通过如下公
式进行处理
,
对一天内所代表 的情绪进行总结
:
φ=
∑
i=1
m
(
a
0
+a
1
x
i
− y
i
)
2
当拟合直线的误差最小时
,
直线参数 满足
:
∂ φ
∂ a
0
=0 ， ∂ φ/∂ a
1
=0
即：
{
∑
i=1
m
2
(
a
0
+a
1
x
i
− y
i
)
=0
∑
i=1
m
2
(
a
0
+a
1
x
i
− y
i
)
x
i
=0
整理上式结果可得：
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