情感意蕴

摘要： 翩翩起舞的蝴蝶总能引起人的美好遐想,体现在文本中表现为自然界观赏昆虫转化成表达者笔下的修辞符号。这种转化实则经历概念认知到修辞认知的过程。“蝶”在新的修辞认知作用下符号语义发生扩充,考察《全唐诗》范围内的“蝶”符号,主要被寄予有关爱情离恨、自由向往、思乡愁苦、生命短暂等复杂情感。同时,《全唐诗》“蝶”修辞情感意蕴的生成既与蝴蝶自身的生理特点有关,也受唐代兼容并包的时代文化影响。

摘要： “要素”和“要素间的联系”是结构化理论的具体呈现方式。在结构化理论与教学的关联方面,教学的结构化即是将“要素”和“要素间的联系”作为剖析文本纹理的切入点,通过梳理“要素”对文本主旨、情感、理论的推进脉络实现对文本的结构化解读。因此“文眼”概念在文本中的作用似乎变得顺理成章。“文眼”是对文本进行结构化解读时必须掌握的关键要素,是把握文本主旨、艺术特色和情感意蕴的肯綮。

摘要： 中国古代女性诗歌相比男性诗歌而言,取得的成就相对薄弱。但从女性诗歌发展来看,在《诗经》中就有了女子创作的诗歌,宋朝出现了中国文学史上成就最高的女作家李清照,明朝家族女性文人兴起,至清朝女性诗人数量更是达到了数千人。这其中少数女性因为自身经历或关注社会、关注民生,创作了一定数量的劳动诗。这些诗作的内容,既有反映劳作艰辛和生活困窘的苦况,又有对于官府盘剥欺压百姓的谴责与抨击,同时还歌咏着劳动带来的快乐,呈现出较为丰富的情感意蕴。

摘要： 党的十九届六中全会审议通过的《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》,在阐释中国共产党百年奋斗重大成就、历史意义、历史经验的同时,表达了对历史的敬畏、对人民的尊重、对中华民族的担当、对政党的自信和对世界的奉献之情,从情感维度诠释了中国共产党的内在品质。以唯物论、辩证法为指导,对历史的叙事和对历史的评价客观公正、实事求是,表达了党对历史的敬畏.坚持人民至上的价值立场,尊重人民的力量、人民的利益,诠释了党的人民情怀。依据党的百年奋斗历史主题、中华民族面貌发生的变化来叙事和评价,凸显了党对中华民族的担当。政党品质、执政能力、自身建设成就和百年奋斗成就的叙事和评价,彰显了党的政党自信。党的百年奋斗深刻影响了世界历史进程,改变了世界发展的趋势和格局,体现了党的国际主义担当和奉献。

摘要： 节奏是一种韵律成分,与重音、语调构成了超音段的三大韵律特征。节奏不等同于节律,“节奏是从属于节律(或韵律)的一个超音段感知范畴,表现为轻重对立在一定时间间隔上的反复交替,是人对时长、音强、调形、调域等多重声学要素及其他因素加以整合的综合感知经验”。作为承载人们情感意蕴的重要工具,节奏在语言交际中起着举足轻重的作用。故此,对1982年至2021年这40年间国内发表在中国知网上的与语言节奏相关的195篇论文,从发展历程、涉及领域和语言分类三个维度进行了梳理和统计,并对相关文献的研究现状进行深入探讨,以期为今后国内相关研究的发展提供参照和启示。

摘要： 古诗词以其精练的语言、鲜活的画面、真挚的情感以及多元的文化,在统编教材中占据着重要的位置。我们除了要从常规性思维层面感受诗歌语言所描绘的画面,还要体会语言文字中蕴藏的丰富情感。由于古诗词情感抒发相对含蓄,常常是借景抒情,或者借物抒情,这给学生体悟写景诗中的情感带来了一定的障碍。因此,教师要借助语言文字的平台,引导学生细加揣摩。

摘要： 改革开放四十多年来,“中国式现代化”的思想内容不断丰富发展,其所承载的大众情感也不断变化变迁。大体说来,“中国式现代化”的情感意蕴经历了三个阶段。一是作为中国人自我谦卑式的表达,体现出中国人自信的不足和自信心的萌芽;二是作为中国人自我辩解式的表达,体现出中国人自信的增强和仍为外部评价所困扰的自信不足;三是作为中国人自信自豪式的表达,充分体现了中国人高度自信和为人类文明作贡献的自豪感。

摘要： 《杏花天影》是姜夔的重要代表作,自宋代流传至今。这首歌曲抒发了词人对自己爱情悲剧的满腹愁绪,是姜夔恋情词的重要代表。因此,本文以《杏花天影》为研究对象,分别从创作背景、文学和音乐三个角度进行分析,来挖掘姜夔恋情词中“哀婉迷蒙”的特点。

摘要： 把握教材特点、文本内容、学情,是教学设计的前提;读透文本字面意思,课堂教学难以让学生阅读得到增值;要读透文本背后的故事,读透文本的情感意蕴,才能深入挖掘文本内涵,体会文本的情思,调动学生独特的情感体验。下面以《背影》教学设计为例,阐述读透文本在教学中的推动作用。

摘要： 作为我国传承千年的民族乐器之一,古筝以其独特的琴韵、厚重的文化底蕴深受人们喜爱.《苍歌引》是青年古筝演奏家宋心馨邀青年作曲家陈哲创作的一首古筝与钢琴协奏曲.此曲一经演出就受到了广泛关注,在各大音乐会频频上演,并被推选为各古筝比赛的决赛曲目.本文分为三部分,第一部分深入分析《苍歌引》的创作背景及作曲家简介,第二部分探究《苍歌引》的情感基调、情感表达及情感内涵,第三部分探索分析其非传统演奏技巧和气息与力度的处理方式.

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。