情感理念

摘要： 视觉传达设计是利用可视的方法来传播某一特定事物的形式,需要依靠高科技与新媒体来呈现,是一种现代化的设计模型。视觉传达设计在社会事物发展中发挥着重要作用,对发展趋势也具有敏锐的洞察力和预判能力。在出现视觉传达设计的初期,它所表达的是人们的审美要求,将需要传达出来的元素通过视觉设计表现出来,使所要表达的事物更加生动形象。设计师在表达自己的创新理念时,能够利用新事物给观众呈现出乎意料的视觉效果与体验。

摘要： 视觉传达设计是一项以现代科技和新媒体技术为依托的设计模式,同时也需要设计者对视觉设计趋势有着深刻的认识。视觉传达设计模式刚刚兴起的时候,其作用就是将各种平面元素,按照受众的审美需求,进行合理的利用,从而使画面变得鲜活生动。设计者在设计时会根据自身的经验,运用各种形式的元素,给人们带来意想不到的视觉冲击。随着信息技术的发展,人类审美水准的提高,视觉传达设计所处的情境也变得越来越复杂。因此,设计师在进行作品设计时,不仅要保证自身的设计理念,还要吸取受众的观点,唯有设计出引起受众情感共鸣的视觉艺术作品,才能为受众带来心灵上的愉悦体验。

摘要： 对于情感理念的注重已经成为当前视觉传达设计领域发展的主流趋势.从本质而言,视觉传达设计的目的在于沟通,而沟通的最佳方式莫过于情感的交流和共鸣.优秀的视觉传达设计作品要想得到很广泛的认可,甚至成为艺术品,最为关键的是明确向受众者传递了某种情感理念,引起了受众者内心情感的共鸣.可以说,只有注入了情感理念的视觉传达设计作品,才是具有生命力的,也只有坚持情感化的设计理念,才能让我国视觉传达设计在未来走出一条更加宽阔和平坦的发展道路.

摘要： 人们的视觉审美需求在一定程度上是自身情感的客观表现,通过将情感理念充分融入到视觉传达设计当中,利用视觉语言的设计向受众传达更加深入的心理情感,更加符合现代人们对于视觉和内在感受的需求。同时,情感理念在视觉传达设计中的全面渗透能够反映出创作者的设计功底和艺术表现力,进而展现出设计作品的核心艺术价值和社会价值。因此,本文着重妒忌情感理念在视觉传达设计中的具体表现进行全方位的分析探讨,并提出笔者自己的观点和建议。

摘要： 音乐是一种抒发情感的艺术形式,而钢琴演奏是音乐表达情感的具体体现形式.钢琴演奏中融入情感可大大增加弹奏曲目的感染力,提升曲目的艺术魅力与艺术价值,更好地触动听众心灵,引发听众共鸣.钢琴演奏融入情感的方式多种多样,本文阐述钢琴演奏中情感的特点,分析融入情感理念的作用,探讨钢琴演奏中融入情感理念的影响因素以及融入途径,以供参考.

摘要： 信息可视化设计利用图形、图像技术和方法,将大容量的信息资源形象地呈现出来,以一种易于公众接受的形式呈现信息,使信息传递更加准确、高效。随着数字艺术的普及,信息可视化设计不仅使人们能够快速地接收和识别信息,而且需要具有情感沟通的功能。情感表达在设计中已经成为人们关注的焦点。因此,本文详细分析了信息可视化设计中的情感信息传达。

摘要： 道德与法治教材中呈现了不少事例,概念也有些过于偏理论化,教师若是把握不好教学"尺度",很有可能将课堂变成"法堂",这样的教学方式过于枯燥,学生很难产生兴趣.因此,教师要优化课堂教学,实现高效课堂的同时,为学生建立正确的三观,使其成为一个高素质的人.本文从"将传统文化当作基础,让学生的人文素养得到提高""将生活与理论结合起来,让学生的交往礼仪得到培养""将情感教育融入其中,帮助学生树立正确的三观"三方面阐述了在初中道德与法治教学中的优化策略.

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。