情感类

摘要： 移动互联网的高速发展和移动智能终端设备的普及,使短视频这个新兴媒介获得了广阔的发展空间,其特质也逐渐凸显出来。如何在更新迭代的时代中立稳脚跟,如何在不同的账号中脱颖而出,是短视频创作人员急需解决的重要问题。本文将以情感类短视频为例,分析优质短视频的特性,研究并总结情感类短视频的发展策略,为情感类短视频的发展注入新的活力。

摘要： 合肥市梦园小学教育集团以“责任教育”为办学理念,2014年开始围绕培养“有责任担当的人”,通过理论和实践多维度、多路径的探究,探寻了责任担当培育“目标、课程、路径、平台、评价”等协同共育的路径,形成了“责任引领、担当铸魂、五位一体”的责任担当培育模式。1.优化和重构小学生责任担当素养培育目标,形成三维目标体系切中“培根铸魂,立德树人”的使命担当,围绕认知类、情感类、能力类目标,构建了“知担当、爱担当、能担当”的三维责任担当素养培育目标体系。2.开发责任担当素养培育课程以责任为价值取向,对思政、科技、人文、艺体等社团和少年宫等课程进行整合.

摘要： 1情绪管理绘本有助于对幼儿进行情绪教育英国著名哲学家培根曾说过:“读书塑造人格”。绘本作为早期阅读的重要读本之一,有着其丰富的教育价值。绘本具有的直观性和形象性不仅符合幼儿年龄特点,也能够满足幼儿的情感需要。例如“小熊维尼”情绪管理图书,就是一套引导幼儿进行情绪管理的绘本。这类绘本对幼儿的情绪管理有着积极的作用,因此,在绘本教育活动中,关注绘本中人物的喜怒哀乐等情绪情感,让幼儿学会表达、控制、调节、管理自己的情绪,从而更好地促进自身的社会情绪化。

摘要： 这类玩具的主要对象是已经懂事的孩童以及社会压力较大的成年人。通过简单、重复的动作或精力高度集中的沉浸式体验,来舒缓压力。疯狂转圈圈Loopy Looper Collection Blue Orange Games出品。这是一个迷你弹道环。玩家把弹珠放入其中,找到合适的节奏并保持住,令弹珠在弹道中疯狂转圈而不会飞出,对玩家的手感和精细运动技巧有一定要求。全套共有4款不同设计的弹道环。

摘要： 20世纪90年代起,以《正大综艺》为代表的综艺节目一度是国人开眼看世界的平台。此后,随着电视传媒的不断发展,歌舞类、益智类、情感类、亲子类、选秀类、竞技类等等综艺节目层出不穷,但大多仍是"合家欢"式的大众题材。进入2010年代,不仅电视综艺节目的内容、形式变得更为多元,以"爱优腾"为代表的网络平台自制综艺也在兴起,说唱、街舞、音乐剧、乐队、配音等"小众"题材也凭借综艺这一表现形式走入了大众视野。回顾国内综艺三十年的历程,留下的不仅仅是几代人的共同记忆,更是经济发展、时代变迁的缩影。

摘要： 苏霍姆林斯基说:“教师的语言是一种什么也代替不了的影响学生心灵的工具。”“如果说所有职业的语言都蕴含着自己情感类的因素,那么没有哪一种职业的语言能像教师的语言那样动人心弦、令人神往、催人奋进、教人求真。”“准确恰当、简洁明白、生动有趣、节奏明快、风趣幽默”等是教师课堂教学语言的基本要求。然而,学科的性质不同,教师的语言风格也应不同,教师应根据各学科特点淬炼具有鲜明学科特质的课堂语言。

摘要： 一、绘本的多元教育价值1.绘本的情感教育价值。英国著名哲学家培根曾说过:"读书塑造人格。"绘本是图文并茂的幼儿文学样式,具有看画就能明白故事的主体叙述性,兼具直观性和形象性,符合幼儿年龄特点、学习特点、审美需要和情感需要。绘本因其色彩鲜艳、画面精美、情节有趣为幼儿喜爱.

摘要： 英语课程标准中指出:英语的教学目的是让学生掌握语言知识,提高语言的交际能力。英语是一门实践性很强的工具学科。语言知识、交际能力之间,语言教学活动有着承上启下的连接作用。艺术化的课堂活动设计可以使知识充满生命活力,是激发学生学习兴趣,减少两极分化的有效路径。正所谓:"知之者不如好之者,好之者不如乐之者"。课堂设计的方法很多,但无论哪种方法,都要从实际出发,培养和激发学生学习兴趣。

摘要： 生命中每时每刻都有音乐和声音的伴奏,每一个声音都有可能唤起一段感动的记忆,引爆一连串真实的情绪反应。无论是人物类命题、情感类命题、叙事类命题抑或感悟类命题,倘若能在其中加入大量的声音描绘,无疑会让你的文字熠熠生辉。让我们一起来学习课本中那些文学大咖是如何引人入胜地描摹声音的。

摘要： 本发明公开了一种基于稀疏监督最小二乘多类核典型相关分析的多模态情感特征融合方法。具体步骤：处理原始数据中的多个模态的数据，提取特征；对收集到的各模态的数据做预处理；使用稀疏监督最小二乘多类核典型相关分析方法进行多模态特征融合，调试模型的参数。本发明针对多类情感分类问题，将数据库中各种维度的情感从不高兴到高兴整理成7类，提出一种基于稀疏监督最小二乘多类核典型相关分析的多模态情感特征融合方法，是情感计算领域中基于特征层融合情感分类的一种新方法，由此方法计算各模态特征间的强相关性，能使计算机更好的分辨人类的情绪变换。

摘要： 本发明提供一种基于类激活映射和视觉显著性的图像情感分类方法，涉及计算机视觉和图像处理技术领域。该方法首先通过深度卷积神经网络提取图像整体特征，利用多尺度全卷积神经网络对图像进行显著性检测，进一步得到图像的显著性区域特征，同时仅仅利用图像级别的情感标签，通过类激活映射生成图像的情感分布图并提取情感区域特征。图像显著性区域特征和情感区域特征均视为图像的局部表示，将其与图像的整体特征进一步融合从而得到更具判别性的视觉特征并将其用于视觉情感分类。本发明不仅考虑图像整体信息，还充分利用了图像中重要的局部区域的信息，同时仅仅需要图片级别的情感标签，大大减轻了标注负担。

摘要： 本发明公开了一种基于双门LSTM的社交网络双语的五分类情感分析方法。该方法为：使用人工标注好的数据集作为初始训练数据集，对测试数据集进行数据清洗以及分词处理；构建双门LSTM网络模型，训练已标注好的五分类训练数据集，并构建英汉双语情感词词典，对数据集进行向量化处理，进而训练双门LSTM网络模型，对分词处理过的测试数据集进行情感特征分类，使用分类器选出情感置信度高的数据加入已标注的测试数据集中，作为新的训练数据集用于训练分类器，循环迭代，直至对所有未标注的测试数据集完成文本情感分类；使用训练好的网络模型，对输入文本进行感情特征分析。本发明能够对社交网络上用户的中英文评论信息进行准确的情感信息抽取和分析。

摘要： 本发明公开了一种基于监督最小二乘多类核典型相关分析的多模态情感特征融合方法。其步骤：提取各模态特征所需要的样本；提取表情模态、语音模态及姿态模态的特征，构成特征矩阵；对提取的各模态特征进行去均值、归一化处理；使用监督最小二乘多类核典型相关分析方法进行多模态特征的融合；进行模型训练得到预测评估结果。本发明针对多类别情感分析问题，将波兰多模态数据库中所有人的各类情感整理分成7类情绪，分别为恐惧、惊讶、愤怒、悲伤、高兴、厌恶及平静，提出基于监督最小二乘多类核典型相关分析的方法来融合多种模态的特征数据，使用此方法计算各模态特征之间的相关性，计算特征之间的关联，能够使计算机更准确的分别人类的各种情绪。

摘要： 本发明提供了一种基于类脑模型的多模态情感识别方法。该方法包括：定义区分度指标衡量各模态特征的组间差异程度，提取初选数据特征；利用主成分分析方法进行特征降维，得到各模态下数据特征向量设计一种具有子模块结构的类脑模块化神经网络，实现对多模态特征的融合，连接结构设计包含模块中各子模块内部神经元之间的连接模块中各子模块之间的连接以及各模块之间的连接采用“赢者全拿”策略判断样本所属类别；基于Hebbian规则设计权值更新规则，包括初步更新及次级更新两步，分别对连接权值进行更新；所得连接权值用于测试数据，对分类效果进行评价。本发明提高了多模态情感识别的准确率。

摘要： 本发明公开了一种类脑多模态情感识别网络、识别方法及情感机器人，其中，类脑多模态情感识别方法包括提取视频表情特征和语音情感特征，计算与音频强关联的视频特征和与视频强关联的音频特征，拼接视频表情特征和语音情感特征，得到原始拼接特征，计算模态m的多头自注意力特征和模态m的多头跨模态强关联特征，对所有头部的同类特征进行拼接，得到第一至第四拼接特征，将第一至第四拼接特征分别输入双向长短期记忆网络后，拼接所有特征得到统一特征向量，基于统一特征向量进行情感分类识别。本发明通过改进多模态特征融合过程，通过相同头部内部特征融合、不同头部外部特征融合后再进行特征拼接，最终提高了情感识别结果的鲁棒性和精准率。

摘要： 本发明提出了韵律类参数(基频、时长和能量)和音质类参数(共振峰)相结合的情感语音转换方法。其主要步骤包括：步骤一：对BHUDES情感语音样本(包含中性语音以及悲伤、愤怒、高兴和惊奇四种情感语音)进行特征参数的提取分析；步骤二：根据提取的特征参数，制定情感语音转换规则，定义各项转换常数；步骤三：对待转换的中性语音进行特征参数提取和基音同步标注；步骤四：通过步骤二的情感转换规则设定各项转换常数，对基频曲线，时长和能量进行修改，再基音同步叠加合成语音信号。步骤五：对步骤四的语音信号进行LPC分析，通过传递函数的极点对共振峰进行更改。最终得到富有表现力的情感语音。

摘要： 一种环境类网络舆情的情感分析方法属于人工智能技术领域方法。具体包括以下步骤：首先将网络平台爬取到的网络舆情文本作为数据来源，使用舆情文本数据作为语料库对word2vec词向量模型进行重新训练，得到更加适用于环境类领域的词向量化模型。其次使用Word2vec文本向量化模型将文本表示为词向量，对词向量矩阵添加注意力机制，使用每个词在句子中拥有不同的权重。将添加注意力机制的词向量输入到特征提取层中进行特征提取，CNN具有提取局部特征，LSTM具有提取上下文特征的特点，将CNN和LSTN提取特征进行位置融合,最终实现文本的情感分类。该方法解决了现有模型在环境类舆情文本的情感分类中性能差、不适配的问题。

摘要： 本发明是一种文本正负类情感分类方法，包括步骤：对文本集合中的所有文本进行预处理，形成无噪音的正负例文本集合，对正负例文本进行unigram分词和bigram分词，并去掉停用词后，形成无重复的多维特征向量空间，对多维特征向量空间中的各维特征向量进行变体词频逆文档频率计算，最后结合已标注的正负情感类别标签，将形成的词项‑文档矩阵作为监督分类器支持向量机和逻辑回归的输入因子，进行训练后得到最终的文本线性分类器预测模型，即可为新的未知文本进行情感分类。本发明有效利用已标注语料中的情感词先天具备分类能力的特征，提出新的计算方法来最大化这些情感词的类别区分度，提高了计算机对文本情感分类的精确度。

摘要： 本发明公开一种按类特征加权的语音情感识别算法，包括在样本特征层面上生成针对不同情感类别的预加权重信息的方法，将预加权重信息引入多分类算法的过程。本发明利用类内与类间的均值与方差信息和特征选择得到的各个特征的优先度，生成不同类情感下的预加权重信息，该预加权重信息能改变每一类中各个特征的表示能力，从而使异类之间的差异增强，使其在多分类问题上拥有更好的分类性能。本发明能够有效弥补现有的多分类方法忽视特征差异性的缺陷，结合不同特征的表示能力，从算法层面上调整不同特征在分类过程中的重要程度，解决多分类问题。