情感特征

摘要： 基于评论文本的深度学习推荐方法主要利用评论文本刻画用户和项目的特征信息,学习用户对项目的评分关系,提升推荐的性能。现有研究工作在提高推荐系统精度质量的同时,忽略了情感特征在评分预测中的可解释性贡献。针对此问题,考虑了评论文本以及情感倾向分别在用户和项目嵌入中的作用,提出了一种基于评论文本情感注意力的推荐方法(IncorRAS-Rec)。首先,通过卷积神经网络(CNN)处理用户和项目的评论集,对用户和项目的评论文本进行评论特征表示,并提取相关的用户特征信息和项目特征信息,进而结合用户对项目的评分偏好,学习用户和项目的评论情感特征表示;其次,基于注意力机制为用户和项目聚合了相关的评论情感特征信息,学习用户和项目的嵌入表示;最后,结合偏置信息,基于用户和项目的嵌入预测了用户对项目的评分。在亚马逊公开数据集上进行了实验比较和分析,对模型性能进行了有效性评估。实验结果表明:所提IncorRAS-Rec模型不仅在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评价指标上的性能要优于其他传统方法,而且能够实现基于情感特征在评分预测方面的解释性作用。

摘要： 目的研究现代平面设计中孟菲斯风格的视觉语言、创作手法与情感特征。方法以近年来孟菲斯风格在建筑设计、产品设计和服装设计领域的复兴为启示,以20世纪兴起及发展的装饰艺术、波普艺术、后现代主义等艺术风格为基础,从符号学、美学和心理学的角度出发,结合当下典型的孟菲斯风格平面设计作品,从图形、色彩、构图等方面对孟菲斯风格的视觉语言进行深入研究,分析这些风格性的视觉元素在设计作品中的象征意义,并归纳出孟菲斯风格在现代平面设计中的具体创作手法。结论现代平面设计中的孟菲斯风格将艺术与生活、批判与创新完美融合,与人们追求个体独立性的心理十分契合,其在现代平面设计中的复兴是大势所趋。

摘要： 童诗,顾名思义,是反映儿童生活、情感、思想的诗歌。儿童所写的童诗,富有儿童生活气息,体现儿童的心理和情感特征,符合儿童的思想认知水平,但艺术上明显存在稚嫩、单调、粗糙的问题。成人写的童诗,艺术上圆润、多样、精致,但难免成人腔,过度老练深沉,存在对儿童内心世界洞察不够、体悟不深、把握不准的问题。传统的童诗大多以歌谣为主,易诵易唱,具有音乐美,但现代诗歌的阳光还没有充足地照到这里。如果能把儿童富有情趣的生活和成人丰富的艺术手法、把传统文化的精华和现代诗歌的优势有机地结合起来,童诗的境界和水平就会有一个大的提升。

摘要： 利用微博数据检测突发事件具有重要意义。针对以往检测方法特征不够丰富、准确率不高等问题,提出了一种基于多种特征融合的微博突发事件检测方法。该方法根据情感符号构建情感特征模型,对微博数据进行情感分类,并采用Kleinberg算法对情感特征进行突发期检测;在突发期内根据词频特征、词频增长特征和话题标签特征融合加权提取突发词,并基于共词分析法计算突发词之间的相似度距离,构建词共现矩阵;采用凝聚式层次聚类算法对突发词进行聚类得到突发事件检测结果。实验得出,突发事件检测准确率可达0.836 1,召回率可达0.879 3,表明该方法能够有效检测出微博中的突发事件。

摘要： 戏曲的语言化呈现方式包括演员的念白和唱词,它们具有直接表意的功能;戏曲的非语言化呈现是指演员通过表演技巧、形体动作等方式进行戏曲叙事,它能使观众更形象地理解角色的情感特征和情节氛围。语言化呈现与非语言化呈现相互补充,共同完成戏曲内涵的表达与戏曲人物形象的塑造。本文以吉剧为例,从道具、戏服等六个方面浅析戏曲的非语言化呈现方式对戏曲角色的塑造。

摘要： 透过唐诗和宋词可以发现唐朝和宋朝皇帝与百姓之间的情感结构分别为:个人情感+公共情感,公共情感+个人情感。这类双元对立的情感结构虽然适应社会发展规律,但对于民族统一是不稳定的。唐宋时期奠定了中华民族的统一的历史情感的独特的逻辑思考路线。

摘要： 针对现有的方面情感分析任务研究存在文本利用率低、有效信息抽取难度大和无法高效识别单词多义性等问题,文中提出一种融合BERT嵌入与注意力机制的方面情感分析模型。该模型将BERT预训练语言模型和多头注意力机制结合构建BERT-BiLSTM-Attention架构用于表征语句情感特征。首先采用具有双向Transformer结构的BERT模型,根据单词上下文动态生成语义向量;然后通过有效识别单词的多义性增强文本单词的语义表示,并将语义向量输入BiLSTM捕捉双向的语义依赖关系,以此增强模型对有效信息的抽取能力;最后结合具有并行化信息处理能力的多头注意力机制解析编码后的文本表示,获取与方面情感关联度较高的信息。SemEval 2014数据集中的实验结果表明:相比Glove词向量模型,BERT模型对方面情感分析任务的性能有显著提升;相比基线模型,该模型的准确率更高。

摘要： 研究防范和治理高校网络谣言是净化校园环境的重要保障,根据校园网络谣言文本带有情感倾向的文本句式特征,在此提出的句法依存结构分析处理校园网络谣言文本,引入K-means聚类算法,对谣言句子情感特征倾向性进行分析,归纳并统计谣言文本情感倾向性分布情况,便利抓取具有正负面异常、极端倾向和较有争议的信息,为校园网络谣言的治理工作提供有效参考。

摘要： 运动员作为运动队的主体,其心理健康不容忽视。需要了解当前运动员的心理健康特点和存在问题,并有针对性地开展文化教育、素质教育,丰富运动员文化活动,提供相应的机制保障,以此形成合力共同助推运动员的成长发展。1新时代运动员的心理特征分析1.1情感特征。年龄普遍偏小,思想单纯,求知欲旺盛。希望能用自己所取得的成绩得到认同。1.2心理特征。上进心强,自尊心强。由于运动员职业的特殊性,运动员问鼎冠军的意识强烈。

摘要： 社交媒体时代给我们带来便利的同时也造成了谣言泛滥,因此通过人工智能技术进行谣言检测具有重要的研究价值。尽管基于深度学习的谣言检测取得了很好的效果,但其大多数是根据潜在特征进行谣言检测的,无法学习情感与语义之间的相关性,同时忽视了从情感角度提供解释。为解决上述问题,该文提出一种基于双重情感感知的可解释谣言检测模型,旨在利用协同注意力机制分别学习谣言语义与用户评论情感,以及谣言情感与用户评论情感的相关性进行谣言检测,并通过协同注意力权重从情感角度提供合理的解释。在公开的Twitter15、Twitter16和Weibo20数据集上的实验结果表明,该文提出的模型与对比模型相比,在准确率上分别提高了3.9%,3.9%和4.4%,且具有合理的可解释性。

摘要： 消费者的心理特征和情感喜好是影响其消费行为的重要内在因素.文章以人-机-环境系统为工程为分析基础,以电子邮箱用户名为分析对象,探讨了当前虚拟购物环境中,网络购物的主体通过用户名所呈现的内在情感特征和心理需求,旨在网络商务平台种产品的设计、开发和销售提供参考.

摘要： 通过对含有生气、高兴、悲伤和中性情感的语音信号进行基频分析,总结了在不同情感下语音基频的变化规律,确定了基于基频基本特征及其扩展特征的12维情感特征,并运用混合高斯模型进行情感建模和识别,识别实验表明,获得了较好的情感识别结果.

摘要： 语音情感识别领域提取情感特征时，普遍采用"不同情感类别，相同时长基准"的做法，忽略了人耳敏感的韵律段长会依情感不同而有所差异的现象。本文首先通过情感识别实验确定各类情感的最佳识别段长，作为人耳敏感韵律段长。并构造了基于韵律段特征的多重Elman网络模型，以期对不同情感基于特定敏感韵律段长进行识别和对多分类器识别结果进行有效融合，实现了对人耳情感辨识规律的模拟。实验表明，使用敏感韵律段特征的系统识别率达到67.9%，与使用定长语段特征相比有了很大的提高。

摘要： 语音情绪识别已成为人工智能的重要研究领域之一，情感的变化通过特征参数的差异来体现，情感特征提取的准确性直接影响识别效果。本文在相关文献的基础上选择了十种情绪特征并给出了其在Matlab中的具体提取方法，为后期的识别奠定了基础。

摘要： 语音情感识别领域中广泛使用的情感特征有基于语句的全局统计特征和基于语音帧的时序特征，但单独使用其中的任何一种均不能有效地表达情感信息。为了有效地融合长、短时情感信息，本文首先提出使用“语段特征”用于识别，并给出了针对各类情感的“最佳识别语段长”。为进一步提高识别性能，我们还构建了一种全局控制Elman神经网络(Global Control Elman Neural Network)用于将全局统计特征与基于语段的时序特征有效地融合起来。实验表明，融合了长短时特征的系统识别率较单独使用各类特征均有明显提高。

摘要： 本文主要探讨中国老年人用品设计行业在3D打印技术兴盛的今天会迎来怎样的机会,着重分析了老年用品设计应该如何与3D打印技术进行结合.文章从3D打印的特点和应用领域出发,通过老年人情感特点和目前市场上老年用品设计特点的分析,找到了3D打印技术与老年人、老年用品设计的匹配点,从而论述了老年用品借力于3D打印的合理性与可行性.文中所提出的中国老年用品市场的新机会对相关企业的拓展和3D打印技术的应用具有借鉴意义.

摘要： 本文主要探讨中国老年人用品设计行业在3D打印技术兴盛的今天会迎来怎样的机会,着重分析了老年用品设计应该如何与3D打印技术进行结合.文章从3D打印的特点和应用领域出发,通过老年人情感特点和目前市场上老年用品设计特点的分析,找到了3D打印技术与老年人、老年用品设计的匹配点,从而论述了老年用品借力于3D打印的合理性与可行性.文中所提出的中国老年用品市场的新机会对相关企业的拓展和3D打印技术的应用具有借鉴意义.

摘要： 本文主要探讨中国老年人用品设计行业在3D打印技术兴盛的今天会迎来怎样的机会,着重分析了老年用品设计应该如何与3D打印技术进行结合.文章从3D打印的特点和应用领域出发,通过老年人情感特点和目前市场上老年用品设计特点的分析,找到了3D打印技术与老年人、老年用品设计的匹配点,从而论述了老年用品借力于3D打印的合理性与可行性.文中所提出的中国老年用品市场的新机会对相关企业的拓展和3D打印技术的应用具有借鉴意义.

摘要： 本文主要探讨中国老年人用品设计行业在3D打印技术兴盛的今天会迎来怎样的机会,着重分析了老年用品设计应该如何与3D打印技术进行结合.文章从3D打印的特点和应用领域出发,通过老年人情感特点和目前市场上老年用品设计特点的分析,找到了3D打印技术与老年人、老年用品设计的匹配点,从而论述了老年用品借力于3D打印的合理性与可行性.文中所提出的中国老年用品市场的新机会对相关企业的拓展和3D打印技术的应用具有借鉴意义.

摘要： 风险研究是一门跨学科的边缘学科,原本主要通过客观和主观方面研究如何消除和避免科技成果所带给人类的副作用及危害。目前的风险研究已经被广泛应用于各行各业,如商业风险、金融风险、营销风险、投资风险以及审计风险、政府采购风险等。法律风险即触犯法律受法律制裁的可能性。司法人员职务犯罪的法律风险主要是指:司法人员在依法履行职务活动中受主观和客观等因素的影响,导致自身触犯法律并构成犯罪所形成的法律风险,进而造成了对法律尊严和公正性的损害。本文通过十起司法人员职务犯罪的案例，研究这类犯罪的法律风险心理及意义。

摘要： 本发明涉及一种利用情感感知谱特征进行语音情感识别的方法，首先对输入语音信号采用预加重方法进行高频增强，然后采用快速傅立叶变换将其转换到频率得到语音频率信号；再针对语音频率信号采用情感感知子带划分方法将信号划分为多个子带；对每个子带进行情感感知谱特征计算，谱特征包括情感熵特征、情感谱谐波倾度和情感谱谐波平坦度；再对谱特征进行全局统计特征计算得到全局情感感知谱特征向量；最后将情感感知谱特征向量输入到SVM分类器，得到语音信号的情感类别。本发明根据语音心理声学模型原理，采用感知子带划分方法精确描述情感状态信息，通过子带谱特征进行情感识别，相比传统MFCC特征提高了10.4％的识别率。

摘要： 本发明公开了一种基于韵律特征参数和情感参数关联性的语音情感修正方法，该方法包括：对11类典型情感进行情感建模；对待修正的情感语音提取特征参数，并将其映射至情感空间内；利用情感参数和语音特征参数的关联关系，以及两类语音参数基于不同的信息度量间的互补性；通过情感参数对语音特征参数的修正获得更客观准确的情感表达。本发明方法能够更细致的获得所需合成的情感状态，自然度高，可广泛应用于语音处理与先进智能领域。

摘要： 本发明公开了一种融合历史语句情感相关特征的语音情感识别方法，首先对收集的语音数据提取特征，得到包含MFCC在内的共45维特征；然后将说话人及对话人的两条历史语句经IFCN‑LSTM网络提取历史情感相关特征，说话人当前语句经过LSTM网络处理，之后融合历史情感相关特征到当前语句，作为最终的判别语句。本发明采用融合历史语句情感相关特征到当前语句的方法，通过把握历史情感细粒度，使网络更加关注当前语句中情感突出的部分，从而到达提高识别准确率的效果。

摘要： 本发明涉及一种利用情感感知谱特征进行语音情感识别的方法，首先对输入语音信号采用预加重方法进行高频增强，然后采用快速傅立叶变换将其转换到频率得到语音频率信号；再针对语音频率信号采用情感感知子带划分方法将信号划分为多个子带；对每个子带进行情感感知谱特征计算，谱特征包括情感熵特征、情感谱谐波倾度和情感谱谐波平坦度；再对谱特征进行全局统计特征计算得到全局情感感知谱特征向量；最后将情感感知谱特征向量输入到SVM分类器，得到语音信号的情感类别。本发明根据语音心理声学模型原理，采用感知子带划分方法精确描述情感状态信息，通过子带谱特征进行情感识别，相比传统MFCC特征提高了10.4％的识别率。

摘要： 本发明公开了一种融合情感特征和语义特征的文本情感分类方法，包括：利用主题模型得到文本数据的主题概率分布，得到文本数据的语义特征，构建一种神经网络模型，训练神经网络，得到文本数据的情感特征，并利用文本的情感特征结合文本的语义特征进行文本情感倾向性的判别。对比现有的文本情感倾向性分析方法，本方法突出考虑了带有情感标签文本的情感特征和语义特征关系，并且能同时利用这两种信息进行情感倾向性的判别。在具体的数据集实验当中，可以得到更高的情感分类精度。

摘要： 本发明公开了一种基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法，本发明针对目前研究难点和不足，提出了基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法。首先结合知网和改进的基于字频的极性值计算方法对词典中每个情感词进行极性值计算，建立带有情感极性值的词典；然后通过对评论文本子句中否定词及其出现个数进行检测，对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理，有效的解决了情感文本中极性反转的问题；最后将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中，基本上修正了卡方模型的缺陷，使得改进后的模型具有更好的情感特征选择性能，能够有效的提高文本情感分类效果。

摘要： 本发明公开了一种基于情感显著性特征融合的视频情感识别方法，获得训练视频集合并对其中的视频提取视频镜头，对每个视频镜头选取情感关键帧；对训练视频集合中每个视频镜头提取音频特征和视觉情感特征，音频特征基于词包模型构成情感分布直方图特征；视觉情感特征基于视觉词典构成情感注意力特征，情感注意力特征与情感分布直方图特征进行自上而下的融合，构成具有情感显著性的视频特征；将训练视频集合中形成的具有情感显著性的视频特征送入SVM分类器进行训练，得到训练模型的参数，训练模型用于对测试视频的情感类别进行预测。本发明的融合算法实现简单，训练器成熟可靠，预测快捷，可以更高效的完成视频的情感识别过程。

摘要： 本发明公开了一种融合情感特征和语义特征的文本情感分类方法，包括：利用主题模型得到文本数据的主题概率分布，得到文本数据的语义特征，构建一种神经网络模型，训练神经网络，得到文本数据的情感特征，并利用文本的情感特征结合文本的语义特征进行文本情感倾向性的判别。对比现有的文本情感倾向性分析方法，本方法突出考虑了带有情感标签文本的情感特征和语义特征关系，并且能同时利用这两种信息进行情感倾向性的判别。在具体的数据集实验当中，可以得到更高的情感分类精度。

摘要： 本发明公开了一种融合情感特征的评论文本细粒度情感分析方法，包括以下步骤S1、已有评论数据语料预处理；S2、联合向量构建；S3、ADBC细粒度情感模型训练。有益效果：本发明通过融合情感标签，情感词、方面词来表示文本向量，设计一种针对评论文本的增强语义的高鲁棒性细粒度情感分析框架，更多的挖掘文本中潜在的情感信息，同时在注意力机制之前嵌入CNN卷积神经网络对Bi‑GRU的输出层进行特征的强化学习，从而提高了细粒度情感分析的准确性。能够反映出用户真实的评价信息，使用户对产品的各方面好坏有更加直接的了解。为消费者及供应商们提供高效可靠的反馈结果。

摘要： 本发明公开了一种基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法，本发明针对目前研究难点和不足，提出了基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法。首先结合知网和改进的基于字频的极性值计算方法对词典中每个情感词进行极性值计算，建立带有情感极性值的词典；然后通过对评论文本子句中否定词及其出现个数进行检测，对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理，有效的解决了情感文本中极性反转的问题；最后将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中，基本上修正了卡方模型的缺陷，使得改进后的模型具有更好的情感特征选择性能，能够有效的提高文本情感分类效果。