情感过滤假说

摘要： 该研究选择周口市第一初级中学初二学生为研究对象,以情感过滤假说、语言学习策略以及图式理论为基础,从初二学生英语听力障碍产生原因着手,采用调查法与访谈法,调查初二学生英语听力现状,旨在找出初二学生产生听力障碍的原因并提出相应对策。根据调查研究发现初二学生存在听力知识储备不足、听力情绪障碍以及听力策略运用不当等问题。

摘要： 英语阅读作为英语学习的重要环节广受大学生关注,而兴趣是促使大学生主动阅读的关键。同时,在信息化时代,线上英语阅读平台简化了阅读途径。本文基于Krashen的情感过滤假说和输入假说,通过对大学生英语阅读兴趣的问卷调查,对建设新型英语阅读平台提出建议。

摘要： 随着我国对外交流日益频繁,社会经济发展对高校英语专业人才培养提出了更高要求。英语口语是英语专业学生极其重要的专业能力之一,但是用人单位普遍认为英语专业毕业生的口语水平不高,专业教学成效受到质疑。造成该现状的原因之一是未对英语专业学生的外语焦虑给予足够的重视。本文基于Krashen的情感过滤假说,着重探讨英语专业学生在口语教学中的外语焦虑,旨在有效帮助学生克服焦虑,使其充分发挥语言学习潜能,进而提升口语水平。

摘要： 在英语学习中,写作无疑是英语教学中的一个重要组成部分和重要任务,也是中学生语言学习的一个薄弱环节。并且,随着新课程标准的改革与发展,在语言教学中,学习者的情感越来越受到关注。20世纪80年代初,克拉申提出了语言监控理论,情感过滤假说便是其中之一,强调情感因素对学习者的二语习得的重要影响。因此,本文将在分析中学英语写作教学现状的基础上,对影响英语写作的情感因素进行分析,试图从中找到情感过滤假说对中学英语写作教学的启示。

摘要： 随着全球化不断推进,大学英语改革对于听说能力要求不断提高,大学英语听说教学显得愈发重要起来。但因学生学习动机不够强、自信心不够高、听说训练少、焦虑情绪明显等种种原因,导致听说教学中仍存在许多问题。该文基于克拉申的情感过滤假说理论,探讨在二语习得过程中具有重要影响的学习动机、自信心及焦虑三个情感因素对大学英语听说教学的影响和启示。

摘要： 听力教学是当前国内高校英语教学中的一项重要任务。立足于克拉申理论中的输入假说和情感过滤假说,文章指出了当前大学英语听力教学中存在的一些问题,然后结合实际情况从听前、听中以及听后三个方面探究提升学生英语听力水平的有效途径。

摘要： 情感过滤假说是美国语言教育家克拉申提出的“语言监控理论”的重要组成部分。该文以情感过滤假说为理论基础,阐明情感因素对英语学习的重要作用以及影响英语学习的主要情感因素。结合当下中学英语情感教育现状,探讨相应的情感教育策略。

摘要： 人本主义心理学的发展使情感因素越来越受到重视,并且情感因素在英语教学中起着重要作用。本文以克拉申“情感过滤假说”及其对情感因素的定义为理论基础,分别探究动机、自信心和焦虑程度对英语教学的影响,并据此对当前英语教学提出相关建议。

摘要： 情感过滤假说强调个人情感对学习有着举足轻重的影响,所以英语教师在施教时应注意由简单向复杂、由未知向已知、由整体到细节、由局部到体系之间的过渡,让学生在较为轻松的氛围中建构知识体系,增强学生的学习自信心,进而建构高效课堂。

摘要： 随着素质教育的推进,情感教学的重要性更加不容忽视。通过在教学中对学生进行情感培养,不仅提升课堂教学内容的丰富性,而且促进师生、生生之间的情感交流。该文以Krashen的"情感过滤假说"为理论基础,将情感因素与英语教学相结合,分析初中英语教学现状,以提出改进英语课堂教学的情感教学策略,从而提高学生的学习动机,增强自信心,减少焦虑,不断提升英语课堂教学水平。

摘要： 社会的发展、时代的变迁、科技的进步和经济的腾飞对外语教学提出了许多新的要求.本文通过克拉申的"情感过滤假说"理论,分析了情感因素在英语教学中的作用,并探讨了"情感过滤假说"对艺术类大学英语教学的启示.

摘要： 本发明提供了基于新闻评论的过滤以及情感分析方法，包括：对新闻评论进行过滤，获取有效评论集合；其中，所述有效评论集合中包括新闻与所述新闻评论的方面词集合；构建情感分析模型，将所述有效评论集合与所述方面词集合输入至所述情感分析模型中，获取情感倾向结果。本发明通过设置有效的筛选机制，能够过滤无效的用户评论数据，搭建了更加精确有效的模型可以针对文本的特定方面进行定向的情感倾向分析，获得精准的用户情感倾向结果。

摘要： 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于协同过滤注意力机制的文本情感识别系统，目的在于提高情感识别的正确性。本发明的情感识别系统包括：文本预处理模块、文本向量化模块、用户兴趣分析模块、句子特征提取模块、文档特征提取模块和情感分类模块。文本预处理模块对待处理的文本进行预处理；文本向量化模块生成文本的词向量表示；用户兴趣分析模块根据用户对已知产品的评分数据提取出模型注意力机制；句子特征提取模块接收文本的词向量表示和注意力机制提取句子特征；文档特征提取模块接收句子特征和注意力机制提取文档特征；情感分类模块将文档特征输入分类器进行情感类型识别。因此，文本特征的描述更加准确，提高了情感识别的效果。

摘要： 本发明涉及推荐系统领域，公开基于情感与信任的协同过滤推荐方法，包括：步骤1，对用户项目已评分矩阵进行归一化处理后得到显式满意度；根据向量余弦法计算得到已评分项目和未评分项目之间的相似度，利用所述显式满意度和相似度计算得到隐式满意度，由显式满意度和隐式满意度构成扩充满意矩阵；步骤2，根据扩充满意矩阵计算评分相似度和偏好相似度，利用评分相似度、偏好相似度以及由有监督的学习算法设置的权重得到用户对项目看法相似性产生的客观信任度；步骤3，根据用户满意交互频率对用户社交网络进行抽象，基于六度分割理论建立带权有向图，计算得到用户间由熟悉性产生的主观信任度。本发明的方法实现了协同过滤。

摘要： 一种计算机实现的(包括使用膝上型计算机、桌上型计算机、移动装置和可穿戴装置所实现的方法)用于图像过滤的方法。所述方法包括：分析每个图像以生成图像的内容向量；对内容向量应用兴趣运算符，从而获得图像的兴趣指数，所述兴趣运算符基于具有期望特征的多个图片；将图像的兴趣指数与兴趣阈值进行比较；以及基于比较步骤的结果采取一个或更多个动作或者不采取一个或更多个动作。还有相关系统和产品。

摘要： 本发明公开了一种基于评论情感分析和协同过滤的评分预测方法。本发明将项目的平均评分映射为评论中的情感分布，并将项目的潜在因子向量转换为评论中不同情感下的方面分布，通过最优化和采样交替进行的优化算法获得评分预测参数。在数据稀疏的情况下，与传统的仅使用评分作为数据源的协同过滤方法以及未考虑评论情感的结合评分与评论评分预测方法相比，采用本发明所述方法可显著提高评分预测的精度。

摘要： 本发明提供了基于新闻评论的过滤以及情感分析方法，包括：对新闻评论进行过滤，获取有效评论集合；其中，所述有效评论集合中包括新闻与所述新闻评论的方面词集合；构建情感分析模型，将所述有效评论集合与所述方面词集合输入至所述情感分析模型中，获取情感倾向结果。本发明通过设置有效的筛选机制，能够过滤无效的用户评论数据，搭建了更加精确有效的模型可以针对文本的特定方面进行定向的情感倾向分析，获得精准的用户情感倾向结果。

摘要： 本发明公开一种能同时过滤无关评论和对相关评论进行情感分类的方法，主要步骤：首先，对短文本进行预处理；其次，利用HSSWE模型训练词向量；再次，利用WMD模型获得文档之间的距离；最后，利用分类器对目标文档进行分类。利用短文本种类的判别和情感技术，可以精确的得出群众的满意度，对于后续政策的制定具有重要的意义。较现有的技术来说具有明显的优势，它能够在判断短文本情感的时候，自动的过滤掉无关的文本，提高了分类算法的精度。

摘要： 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于协同过滤注意力机制的文本情感识别系统，目的在于提高情感识别的正确性。本发明的情感识别系统包括：文本预处理模块、文本向量化模块、用户兴趣分析模块、句子特征提取模块、文档特征提取模块和情感分类模块。文本预处理模块对待处理的文本进行预处理；文本向量化模块生成文本的词向量表示；用户兴趣分析模块根据用户对已知产品的评分数据提取出模型注意力机制；句子特征提取模块接收文本的词向量表示和注意力机制提取句子特征；文档特征提取模块接收句子特征和注意力机制提取文档特征；情感分类模块将文档特征输入分类器进行情感类型识别。因此，文本特征的描述更加准确，提高了情感识别的效果。

摘要： 本发明涉及推荐系统领域，公开基于情感与信任的协同过滤推荐方法，包括：步骤1，对用户项目已评分矩阵进行归一化处理后得到显式满意度；根据向量余弦法计算得到已评分项目和未评分项目之间的相似度，利用所述显式满意度和相似度计算得到隐式满意度，由显式满意度和隐式满意度构成扩充满意矩阵；步骤2，根据扩充满意矩阵计算评分相似度和偏好相似度，利用评分相似度、偏好相似度以及由有监督的学习算法设置的权重得到用户对项目看法相似性产生的客观信任度；步骤3，根据用户满意交互频率对用户社交网络进行抽象，基于六度分割理论建立带权有向图，计算得到用户间由熟悉性产生的主观信任度。本发明的方法实现了协同过滤。

摘要： 一种计算机实现的(包括使用膝上型计算机、桌上型计算机、移动装置和可穿戴装置所实现的方法)用于图像过滤的方法。所述方法包括：分析每个图像以生成图像的内容向量；对内容向量应用兴趣运算符，从而获得图像的兴趣指数，所述兴趣运算符基于具有期望特征的多个图片；将图像的兴趣指数与兴趣阈值进行比较；以及基于比较步骤的结果采取一个或更多个动作或者不采取一个或更多个动作。还有相关系统和产品。