情感维度

摘要： 触摸不但可以为我们在现实生活中提供服务,而且可以为我们在人际交往中提供服务。我们将触摸通过两个可以区分的维度进行分类,即:感觉—辨别维度、动机—情感维度,感觉—辨别维度支持刺激的空间定位和强度编码,动机—情感维度参与编码刺激的效价(如愉快/不愉快)和动机相关性,触摸双重维度的特性被描述为在大脑中以类似疼痛的方式进行处理。

摘要： 借鉴布卢姆目标分类学情感领域的分类理论,参照国内相关研究进展,制定的写作情感维度层次分类评价标准,主要分为前自我情感、自我情感、审美情感、理性情感、道德情感七个层次标准。按照这一分类标准对4000多名八年级学生的作文进行抽样分析,研究结果发现大部分学生处于“自我情感”状态,情感表达品质有待提升,但审美与理性情感已作为重要的发展趋势呈现。教师在写作教学中应当注意培养学生的情感认知能力,让学生学会反思自我情感,追求审美与理性情感,并适当关注道德情感,要理解真情实感之于写作的意义,并以之作为作文情感表达不变的追求。

摘要： 以内江职业技术学院678名学生为研究对象,采用积极心理品质量化表、学生成长平台等方式进行研究,探索二者之间的关系,研究发现当前校园活动与学生积极心理品质各维度之间呈正相关,尤其是情感维度及人际维度差异最大,能帮助学生获得更多的积极情绪,为探索高职学生积极心理品质培育路径,提高高职生心理健康水平提供有益的借鉴。

摘要： 深度学习区别于浅层学习,其培养目标指向培养学生的高阶思维,在情感维度方面,教师应更注重调动学生全身心参与;在具体实施策略上,教师应注重知识的系统化和结构化,采用多种手段呈现良好的课堂氛围。在数学教学中,教师要促发学生深度学习,除了根据上述两个维度实施相应的策略外,还应该紧紧扣住数学知识的本质,才能使深度学习更真切地发生,才能使数学教学不仅有效度,而且有深度和广度,最终促使学生真正获得数学知识、关键能力和核心素养。

摘要： 思辨能力,也被称为批判性思维,分为认知与情感两个维度,认知维度包括阐述、分析、评价、推理、解释、自我调节等六项技能,情感维度包括好奇、开放、自信、正直、坚毅等五项情感特质。随着英语课程改革的深入,英语教学对思维品质的关注逐渐深入人心,但是目前小学英语教学中对学生思辨能力的培养仍然存在诸多问题。例如,英语教师缺乏培养学生思辨能力的意识,且自身思辨能力不足。受传统教学模式的影响,教师只注重培养英语语言能力,而忽略了学生的全面发展。

摘要： 新世纪二十年中国革命战争小说的创作依然热度不减,涌现了一批影响较大的优秀作品。从创作主体的情感维度来讲,主要呈现为怀念与审视两种形态。前者主要彰显了战争烽火中光辉灿烂的人性,后者则主要是对战争英雄日常生活的理解与反思。两种维度关注的重点都是与革命战争紧密相关的人性,展示了革命战争书写的多种可能。

摘要： 培养学生的政治认同素养是思政课教学的核心任务。要让学生“知行统一”,实现政治认同素养落地,应从学生学习的几个维度进行有效引导,要从教学实际出发,基于学生发展的需要不断完善优化。

摘要： 电视人物专题无论以人系事,还是以事系人,都需要通过丰富的人物情感的呈现,来构架起整个作品叙事主线,用“声”“画”来传达作品的思想内涵。本文试以绍兴市新闻传媒中心新闻综合频道出品、浙江省地市级电视台首次入围国家广电总局优秀广播电视新闻作品的《为爱守候》为例,对电视专题节目创作中人物情感维度的处理问题进行探讨。

摘要： 乡村性作为乡村旅游的内涵,对乡村旅游发展具有极其重要的意义。文章以情感维度作为切入点,梳理乡村性概念,整理乡村性的评价指标,实地调研沂蒙山区并对指标进行修订和创新,探究乡村性对乡村旅游发展的作用。为乡村旅游的发展提出建议对策,旨在促进乡村旅游持续健康发展。

摘要： 英国教育史研究情感维度的引入萌芽于马克思主义教育史学对阶级情感的关注.20世纪70年代至今,伴随着西方史学的转型,情感维度已成为英国教育史研究不可缺失的重要维度,由此催生新的研究主题:亲子情感关系与家庭教育、社会情绪与女性教育、体罚与师生情感关系、学校建筑与情感体验等.英国学者通过对新主题的研究,从情感中寻找思想的"在场",坚持理性知识与感性经验的统一,建立教育史研究与自然科学、人文社会科学之间的联系,使英国教育史研究逐步迈向多元跨学科,学者们力求书写有"史识"的教育历史,以实现整体教育史体系的构建,进而推动教育史学科知识的实质性进步.

摘要： 长期以来，我们缺乏化学课堂教学情感因素的挖掘。本文试图探讨从情感维度优化中学化学教学设计的策略。建构主义的教学设计包括学习环境的设计和自主学习策略的设计，因此，从情感维度优化中学化学教学设计，实际上是对以上两部分的优化。

摘要： 在线学习的社会交互备受关注,尤其是互联网时代在线教育将发挥更大的作用.本研究基于社会网络分析方法、问卷调查法、比较分析法综合分析了在线学习者的学习性社交对学习成效的影响,关注到学习成效的情感维度和成绩维度两个方面,并对二者进行了测量.通过数据分析发现在线学习的学习者积极参与学习性社交活动有助于提升其学习成绩,说明学习性社交对在线学习成效有着显著的影响.

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： 本发明提出一种多维度细粒度动态情感分析方法及系统，其中，方法包括：利用多模态数据相关经验，对缺失数据进行预测补全；对文本进行实体级的情感分析，得到针对不同实体的情感，并利用实体分割的结果对所述多模态数据进行二次切割；分别计算文本音频图像多模态的特征；利用所述多模态数据的融合特征，用训练好的分类模型预测情感；基于实体的历史情感数据，预测所述实体未来情感走向。本发明实现了针对多模态数据的一整套分析及预测技术方案。

摘要： 本发明公开了一种基于多维度情感识别的展示方案自动控制方法及系统。先获取面部图像数据，得到面部表情特征数据和生理指标数据；再根据面部表情特征数据得到愉悦度；根据生理指标数据得到唤醒度；最后将得到的愉悦度和唤醒度与预设的愉悦度和唤醒度进行匹配，根据匹配结果对展示方案进行自动调整，从而实现了基于情感识别对展厅的展示模式进行自动控制的技术效果。

摘要： 本发明属于情感识别、模式识别等领域，具体是一种基于情感维度下的深度情感交互模型的构建方法。解决了克服传统的情感模型只能对情感状态出现的概率进行描述而忽略情感本身的相互关联的问题，包括以下步骤：S100～针对实验室现有的情感脑电数据库提取情感特征；S200～构建最优深度RBM网络；S300～通过维度量化值的空间距离表征情感状态之间的关联程度，得到情感状态之间的权值；S400～构建关联认知网络S500～通过最优深度RBM网络与关联认知网络的结合构建深度情感交互模型，实现连续情感的准确判别。

摘要： 本发明涉及一种情感维度预测技术领域，具体是一种面向情感语音识别的情感维度PAD预测方法。解决了现有情感特征仅从信号处理的角度识别情感，而忽略情感连续性的问题，包括以下步骤，采集数据，对情感语音数据库进行PAD维度值的标注，确定样本训练集与测试集；特征选择，对情感语音数据库提取情感特征；通过对训练集的情感特征与人工标注PAD进行GRA关联度分析选择关联性大的主要情感特征；对主要情感特征进行PCA降维，得到最优特征；PAD维度预测，利用LSSVM回归模型，基于选择后的情感特征实现对情感维度P、A、D的预测；PAD维度情感识别，采用从心理学角度描述情感的、客观预测的连续情感维度PAD进行语音情感识别。本发明具有预测效果好、识别精度高优点。

摘要： 本发明涉及情感计算领域，具体提出一种基于情感维度预测的离散语音情感识别方法、装置及系统。旨在解决现有语音情感识别方法对情感状态的识别难以满足要求的问题。本发明的方法包括提取语音的基本声学特征，将基本声学特征组合为语音情感特征，并对语音情感特征进行加窗处理，得到全局语音情感特征后，预测得到情感维度信息，将全局语音情感特征与情感维度信息进行组合后，进行离散语音情感识别，得到语音情感识别结果。本发明将情感维度信息加入到全局语音情感特征中，增加了语音情感特征的维度，提高了离散语音情感识别的准确率。本发明还提出了一种基于情感维度预测的离散语音情感识别装置和系统，同样具有上述有益效果。

摘要： 本发明属于情感识别、模式识别等领域，具体是一种基于情感维度下的深度情感交互模型的构建方法。解决了克服传统的情感模型只能对情感状态出现的概率进行描述而忽略情感本身的相互关联的问题，包括以下步骤：S100～针对实验室现有的情感脑电数据库提取情感特征；S200～构建最优深度RBM网络；S300～通过维度量化值的空间距离表征情感状态之间的关联程度，得到情感状态之间的权值；S400～构建关联认知网络S500～通过最优深度RBM网络与关联认知网络的结合构建深度情感交互模型，实现连续情感的准确判别。

摘要： 本发明涉及一种情感维度预测技术领域，具体是一种面向情感语音识别的情感维度PAD预测方法。解决了现有情感特征仅从信号处理的角度识别情感，而忽略情感连续性的问题，包括以下步骤，采集数据，对情感语音数据库进行PAD维度值的标注，确定样本训练集与测试集；特征选择，对情感语音数据库提取情感特征；通过对训练集的情感特征与人工标注PAD进行GRA关联度分析选择关联性大的主要情感特征；对主要情感特征进行PCA降维，得到最优特征；PAD维度预测，利用LSSVM回归模型，基于选择后的情感特征实现对情感维度P、A、D的预测；PAD维度情感识别，采用从心理学角度描述情感的、客观预测的连续情感维度PAD进行语音情感识别。本发明具有预测效果好、识别精度高优点。

摘要： 本发明涉及情感计算领域，具体提出一种基于情感维度预测的离散语音情感识别方法、装置及系统。旨在解决现有语音情感识别方法对情感状态的识别难以满足要求的问题。本发明的方法包括提取语音的基本声学特征，将基本声学特征组合为语音情感特征，并对语音情感特征进行加窗处理，得到全局语音情感特征后，预测得到情感维度信息，将全局语音情感特征与情感维度信息进行组合后，进行离散语音情感识别，得到语音情感识别结果。本发明将情感维度信息加入到全局语音情感特征中，增加了语音情感特征的维度，提高了离散语音情感识别的准确率。本发明还提出了一种基于情感维度预测的离散语音情感识别装置和系统，同样具有上述有益效果。