自身情感

摘要： 高中古诗词赏析教学中,教师首先需要培养学生古诗词赏析的方法,使得学生能够自发、高效进行古诗词赏析,从而整体提升高中生的古诗词赏析水平。一、从背景知识入手,引导学生鉴赏古诗词在古诗词鉴赏教学中,教师需要引导学生明确不同的时代背景对古诗词的表达也有一定的影响。诗词是作者抒发自身情感、表达自身愿景的一种方式,而不同的时代背景对诗人存在着一定的影响,决定着诗人的情感倾向。因此,鉴赏古诗词的第一步,就是需要对古诗词的创作背景展开分析。

摘要： 音乐作为声音的艺术,通过和声、旋律、节奏等元素呈现作曲家的构思与意图,听众在聆听的过程中不断联结自身情感,产生共鸣,愉悦身心。音乐艺术的抽象性不言而喻,而表意性最强的当属声乐作品,艺术歌曲更是其中的“佼佼者”。演唱者在表现艺术歌曲的内在情感与音乐情绪时.

摘要： 随着社会经济水平的不断提高,人们的追求逐渐从过去的衣食温饱转到精神层面,人们愈发关注艺术创作,而油画就是其中之一。在现代油画创作艺术中,色彩的情感表达非常关键。画家创作油画要借助色彩来传达自身情感。所以,画家与欣赏者是借助艺术作品来加强沟通从而培养感情的,欣赏者可以通过画作得到精神上的鼓舞。

摘要： 自2022年3月初起,上海新冠疫情爆发,打乱了人们原有的工作、生活节奏,大众对于媒介势必会有更强的信息和情感诉求,希望第一时间获得真实可靠的信息,获得自身情感、情绪的投射。在突发重大公共事件的大背景下,与疫情相关的人物、事件成为各机构媒体和自媒体竞相报道的热点。

摘要： 美术活动形式多样、内容丰富,如绘画类、纸工类、泥工类、综合制作类以及艺术欣赏类等。无论哪一年龄段的人都可以利用美术的形式来表达内心想法,抒发自身情感,获得进一步发展。《幼儿园教育指导纲要(试行)》在艺术领域的教育目标为:“能初步感受并喜爱环境、生活和艺术中的美;喜欢参加艺术活动,并能大胆地表现自己的情感和体验;能用自己喜欢的方式进行艺术表现活动。”在日常教学活动中,我园坚持以美术为特色,根据不同年龄段幼儿的学习特点,每学期设置不同的美术主题,开展相关教学活动,促进幼儿综合全面发展。

摘要： 音乐能够更好地帮助幼儿表达自身情感。节奏训练是幼儿音乐活动的基础,更是幼儿形成自身音乐知识框架的重要组成部分。教师通过帮助幼儿进行节奏训练,能极大地提升幼儿的音乐学习水平,这对其之后的进一步发展有重要的促进作用。在素质教育背景下,音乐活动能帮助幼儿提升自身音乐素养,陶冶情操。教师对幼儿进行高效的节奏训练,对幼儿的全面发展具有重要意义。

摘要： 习作是学生自身情感的流露,不能以教师的讲解或者示范替代,而要在习作过程中激活学生的内在思维,充分落实学生的主体地位。笔者提出要链接生活实际,建构生本作文的素材之源;尊重学生差异,建构生本作文的认知阶梯;鼓励学生创新,打造生本作文的教学愿景。【案例呈现】我们学校有两位教师,他们在习作教学中所秉承的理念完全不同。甲老师自身具有较强的写作能力,指导学生进行习作训练时,常常选择好素材、设置好框架.

摘要： 写作是初中语文教学的重要组成部分,教师需引导学生在写作中代入情感,为写作的文章注入灵魂。教师在写作课堂上要关注学生身心发展诉求,认知学生心理状态,让学生分享自身的情感体验。同时,合理的命题也能调动学生的写作热情,因此,教师要构建舒适的写作情景,激发学生的写作灵感,让学生在写作中丰富自身情感,促进自身思维能力的发展。

摘要： 江苏南京患有高度近视的张女士发现,自己双眼前经常会出现很多黑影飘动,导致视力受到严重影响,无法看清东西,去医院就诊检查后被诊断为“视网膜脱落”。这是什么病症呢?俗话说,“眼睛是心灵的窗户”,它不仅能让我们观察生活中的各种事物,带给我们光明,还能充分表达出我们自身情感,帮助我们了解其他人。因此,眼睛也是我们身体不可缺少的重要器官之一。假如眼睛发生了一些轻微病变,将会对我们日常生活造成严重影响,更何况更加严重的疾病—视网膜脱落。视网膜脱落指的是什么?视网膜脱落都存在哪些症状?视网膜脱落有哪些分类?视网膜脱落怎么治疗?大多患者均缺乏对这些知识的了解,只有在了解相关知识之后才能予以对症、有效治疗,下面将为大家展开详细介绍。

摘要： 在高中语文古诗词鉴赏方面,教师应充分发挥自身的引导作用,对学生的思路进行正确引导,另外在学生方面也应针对适合自身的学习思路进行自主的深度挖掘与纵向拓展,进而将自身的情感与古诗词的意境进行完美融合,真正做到使自身情感与古诗词达到水乳交融的状态,从而达到提升语文综合素养的目的。鉴于此,本文主要就古诗词鉴赏教学的有效方法和路径展开分析.

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 本发明涉及到情感分析领域，提出了一种基于语义、情感惯性和情感共性的对话情感分析方法，步骤包括：首先获取对话交替进行的多轮对话数据，并对不同人物角色进行标明；然后对多轮对话中的每条对话信息进行时序建模，提取出其中对应的语义信息表达序列；最后基于多轮对话所提取的语义信息表达序列，分离出对应的情感状态表达序列，并进行情感识别。在本发明中，打破了传统的以语义信息决定情感分类的做法，提出了由语义状态与情感状态分离的方法，由情感状态决定情感分类，从心理学的角度改进了现有对话情感分析方法，提升了情感识别的效果。

摘要： 本发明提供一种情感识别方法、情感识别设备及情感识别系统。其中，情感识别方法包括以下步骤：获取三维传感器阵列服装采集的用户的当前肌肉应力信号数据；将当前肌肉应力信号数据输入至已训练好的多元情感分类模型，获得多元情感分类模型输出的情感识别结果。本发明通过采用三维传感器阵列服装采集人体表达情感时当前肌肉应力信号数据，将其输入已训练好的多元情感分类模型中，多元情感分类模型通过肌肉应力信号数据输出其对应的情感识别结果。通过三维传感器阵列服装采集人体表达情感时的动作数据，可以确保高质量捕获肌肉应力信号数据，并根据动作与情感状态之间的关系，可以更准确地识别人体的情感表达，提高了情感识别的准确性。

摘要： 本发明公开了基于维度情感模型的群体情感识别与异常情感检测方法，涉及智能情感识别技术领域，基于认知心理学PAD三维情感模型，通过数据搜集和人工标注，创建群体情感的视频数据集，揭示了六种典型情感在PAD空间中的位置关系；创建基于群体行为的情感预测模型，将群体运动特征映射为PAD空间中的三维坐标；构建异常情感分类器，当检测到愤怒和恐惧这两种异常情感，则判定场景产生了异常状态。针对群体运动视频，本申请既能够准确表达群体情感的连续变化状态，还可以实现对全局异常状态的有效识别。

摘要： 从声音信号数据对每个分析帧提取声音特征量，并将该声音特征量存储到存储单元(S120)。接着，从存储单元读取所述声音特征量，使用基于预先输入的学习用声音信号数据所构成的一个以上的统计模型，计算与所述情感状态对应的所述声音特征量的情感状态概率(S130、S140、S150)。然后，基于计算的所述情感状态概率，判定包含所述分析帧的区间的情感状态(S160)。

摘要： 本发明公开了情感分析技术领域的融合情感资源的多模态情感分析模型，包括：用来进行文本、视觉与听觉模态特征初步提取的单一模态特征提取层模块，利用Transformer捕捉模态内部的动力，并设计情感词分类预测任务进行情感嵌入学习和提取的单一模态特征深度提取层模块，利用情感嵌入来完成多模态特征交互学习，使得其他模态特征能够感知文本中情感信息的跨模态交互学习层模块，将前三层学习到的情感特征表示最终输入深度神经网络完成最终预测任务的预测层模块，首个将情感资源作为主导信息来进行多模态情感分析的模型，设计了一种情感词分类预测任务进行情感知识学习，相较于现有的多模态情感分析方法，本申请的方法具有明显优势和较好的泛化性。

摘要： 本发明涉及基于情感语义对抗的跨语言情感分类方法，属自然语言处理领域。本发明包括：构建汉越疫情相关社交媒体评论的数据集；将句子以及句子中情感词拼接，用卷积神经网络对拼接后的句子分别进行联合表征，分别获得单语语义空间下的情感语义表征；其次，通过对抗网络，在双语情感语义空间将带标签数据与无标记数据的情感语义表征进行对齐；最后将句子与情感词最显著的表征进行拼接，得到情感倾向性分析结果。本发明通过融合情感信息信作为背景信息实现了跨语言情感倾向性分析，从获取的舆情数据中为低资源数据获得情感分类结果，为后续的文本分类及低资源语言细粒度情感分析提供了支撑。

摘要： 本发明属于图像内容分析领域，公开了一种基于情感属性挖掘的图像情感分析方法，利用用户元数据信息挖掘，构建语义覆盖面大、情感可判别能力强的情感属性子集，并采用融合神经网络和矩阵分解模型预测标签矩阵，提升图像情感分析结果的准确性与稳定性。根据用户标签元信息和情感属性的特点，融合四种情感属性特性并优化概念选择模型完成情感属性子集选择；利用卷积神经网络提取视觉特征并通过视觉内容一致性优化；构建引入外界知识库指导的邻接图并通过语义关联性优化；将图像视觉特征和标签语义特征映射到潜在共享空间中，实现预测标签矩阵的重构；最后，利用训练好的重构模型来重构预测标签矩阵，并使用线性分类器进行最终的情感识别。

摘要： 本发明公开了一种基于SOPMI算法的情感词典扩充方法及情感极性分析方法，包括以下步骤：收集舆情文本数据；收集褒义词贬义词作为种子词；利用SOPMI算法计算词语的情感分数并生成情感词典；利用jieba对文本数据进行分词，并提取其中的名词和动词；利用名词和动词的分数加权对文本信息进行打分。解决了大多数情感极性分析智能基于现有情感词典，无法生成自己项目专有的情感词典。

摘要： 本发明公开了一种基于多分辨率情感和多类型知识的情感对话生成方法，包括接收对话中的语句文本，并进行标记；建立多分辨率情感模块；多分辨率情感模块将情感词转换为向量表示，生成最终多分辨率情感上下文；建立多类型知识交互模块；多类型知识交互模块通过对话上下文和多类型知识之间的联合交互构建情感增强的上下文；生成交互式向量，提取情感信号；解码器进行响应，生成情感响应并与用户输入共同构成情感对话。本发明利用多种类型的知识明确理解和表达情感对话生成中的情感，利用多类型知识获得情感增强的上下文语境图，利用多分辨率情感来更好地捕捉用户情感的细微变化，并将多向量进行融合并提取情感信号，来指导情感响应的生成。