【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人物画像构建，具体为基于多模态数据的人物画像构建方法。
技术介绍
1、随着在线学习的普及，对学生学习状态的全面了解和个性化支持变得至关重要。传统的学习评估方式主要基于定期考试和作业，缺乏对学生多模态行为的深入洞察。并且，当前虽然有针对学生进行人物画像构建的方法，但是，当前人物画像构建面临一系列挑战和弊端，限制了其在实际应用中的有效性。
2、目前的人物画像构建方法主要依赖于单一或有限的数据源，如文本、图像或音频，导致画像的建立缺乏全面性，难以准确反映学生在学习中的多方面行为和反馈。此外，现有技术在整合多模态数据时未能充分考虑数据的时序关联性，导致画像中的信息可能不准确地关联到特定学习时刻，影响对学生学习过程的细致理解。同时，在特征提取方面，一些方法无法有效地捕捉学生的复杂行为、情感状态和动态变化，影响对学生个性化需求的准确理解。因此，设计人物画像准确且反馈及时的基于多模态数据的人物画像构建方法是很有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于多模态数据的人物画像构建方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于多模态数据的人物画像构建系统，该系统的运行方法包括以下步骤：
3、步骤一：收集学生在线学习时的多模态数据，并进行多数据整合；
4、步骤二：通过对多模态数据进行处理与分析，实现关键特征的提取；
5、步骤三：通过卷积神经网络实现人物画像模型的构建
6、步骤四：通过人物画像实时追踪学生的学习状态。
7、根据上述技术方案，所述收集学生在线学习时的多模态数据，并进行多数据整合的步骤，包括：
8、在文本输入方面，系统截取学生的文字输入，包括但不限于课堂笔记、在线讨论的提问以及其他与学习相关的文本交互，其次，利用图像数据采集功能，系统通过摄像头捕捉学生的面部表情和动作，采用计算机视觉技术，系统识别和记录学生的微表情、眨眼频率、以及其他面部特征，在音频数据方面，系统通过麦克风录制学生的语音信息或捕捉周围环境的声音，实现学生的语音互动行为分析，检测学生是否积极参与课堂讨论，以及是否存在环境噪声影响学习，最后，通过数据整合算法，将来自不同源的数据整合成一个综合的学生行为数据集，包括文本、图像和音频数据的时间对齐，以确保在分析时能够准确反映学生的多模态行为。
9、根据上述技术方案，所述通过对多模态数据进行处理与分析，实现关键特征的提取的步骤，包括：
10、在处理学生的文字输入方面，采用自然语言处理技术，首先，通过词嵌入技术，将每个词汇映射到一个高维向量空间，挖掘学生文字反馈中的关键词汇，并形成这些词汇在语义空间中的具体表示，其次，采用命名实体识别技术，识别和标记文字中的命名实体，如人名、地名和组织名，便于系统理解学生提及的关键概念、人物或地点，最后，通过使用深度学习模型或情感词汇库，系统分析学生文字反馈中的情感色彩，判断学生对学习内容的态度，是积极、消极还是中性，其次，对于视频和图像数据，应用图像处理和计算机视觉技术，如卷积神经网络，分析视频观看记录，提取关键帧和动作，识别学生的面部表情和互动行为，通过这样的分析，系统能够捕捉学生在学习过程中的注意力焦点、情感状态以及与学习内容相关的动态变化，最后，对于音频数据，运用语音识别技术，将学生的语音交互转化为文本或语音特征，这包括语音情感分析，以了解学生在学习过程中的情绪变化。
11、根据上述技术方案，所述通过卷积神经网络实现人物画像模型的构建的步骤，包括：
12、采用深度学习算法，引入卷积神经网络处理多模态数据；
13、引入注意力机制，关注学生学习中的关键点。
14、根据上述技术方案，所述采用深度学习算法，引入卷积神经网络处理多模态数据的步骤，包括：
15、构建一个深度学习模型，其中包含卷积神经网络，该模型的输入层分别接收来自不同模态的数据，通过多层卷积和池化操作，提取各模态数据的高级抽象特征，然后通过连接或拼接的方式，将文字、图像和音频模态的高级抽象特征融合在一起，形成一个全局的多模态特征向量，将融合后的多模态特征向量输入到全连接层，模型通过反向传播算法学习最终的表示，使用标注的学习状态数据进行监督学习，优化模型参数，使其能够准确预测学生的学习状态。
16、根据上述技术方案，所述引入注意力机制，关注学生学习中的关键点的步骤，包括：
17、在模型的建立中，引入注意力机制，从而使模型在学习的过程中动态地关注学生学习中的关键点，如学习过程中频繁出现的问题或表现出的困惑，其具体实施方法如下：首先，通过使用加性注意力机制来计算每个模态特征的注意力权重，对于第i个特征xi，其注意力权重wi可以通过以下公式计算得到：wi＝softmax(f(xi，θ))，其中，f()是一个学习到的注意力函数，θ是该函数的参数，通过softmax操作，确保注意力权重的归一化，使其表示一个概率分布，接下来，将注意力权重与各模态的特征进行加权组合，对于第j个模态的特征mj，加权组合后的特征cj可以表示为：cj＝∑iwi*mji，mji表示第i个特征在第j个模态中的取值，得到加权组合的特征后，将其输入到后续网络层进行进一步处理，这个特征向量捕捉了模型在学习过程中关注的重要信息，最终，通过模型的输出层，可以得到关于学生学习状态的预测结果，在训练过程中，注意力机制中的参数需要通过反向传播算法进行学习，模型根据预测结果和真实标签调整注意力机制的参数，使得模型在学习过程中逐渐优化关注学生学习关键点的能力。
18、根据上述技术方案，所述通过人物画像实时追踪学生的学习状态的步骤，包括：
19、在系统内建立一个实时监测模块，该模块以人物画像数据为基础，通过对多模态数据的实时处理和分析，追踪学生的学习状态，包括文字输入、视频观看记录和音频交互数据，通过定期更新人物画像模型，该模块能够适应学生学习过程中的动态变化，其次，基于实时监测结果，系统对学生进行反馈，通过发现学生的学习状态变化，提供相应的实时反馈或建议，在检测到学生分心或注意力不集中时，系统可以发送提醒，同时，当系统检测到学生表现良好、专注学习时，可以给予正面的实时反馈，以激励和强化积极学习行为，最后，教育者可以通过访问系统的监测结果和反馈信息，制定个性化的教学策略，这些信息包括学生的注意力集中时段、常见的学习难点以及学生对不同学科的兴趣偏好，教育者可以根据这些信息调整教学内容、提供个性化的辅导，从而更有效地满足学生的学习需求，提高教学效果。
20、根据上述技术方案，所述该系统包括：
21、多模态数据收集与整合模块，用于采集学生在线学习时的文本、图像和音频多模态数据，并整合形成一个综合的学生行为数据集；
22、多模态数据处理与特征提取模块，用于通过自然语言处理、图像处理和语音识别技术，对多模态数据进行深度处理，提取关键特征；
23、人物画像本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于，所述该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述收集学生在线学习时的多模态数据，并进行多数据整合的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述通过对多模态数据进行处理与分析，实现关键特征的提取的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述通过卷积神经网络实现人物画像模型的构建的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述采用深度学习算法，引入卷积神经网络处理多模态数据的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述引入注意力机制，关注学生学习中的关键点的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述通过人物画像实时追踪学生的学习状态的步骤，包括：
8.根据权利要求1所述的基于多模态数据
9.根据权利要求8所述的基于多模态数据的人物画像构建系统，其特征在于：所述多模态数据收集与整合模块包括：
10.根据权利要求9所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述多模态数据处理与特征提取模块包括：
...【技术特征摘要】
1.基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于，所述该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述收集学生在线学习时的多模态数据，并进行多数据整合的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述通过对多模态数据进行处理与分析，实现关键特征的提取的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述通过卷积神经网络实现人物画像模型的构建的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的基于多模态数据的人物画像构建方法，其特征在于：所述采用深度学习算法，引入卷积神经网络处理多模态数据的步骤，包...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。