情感运用

摘要： 随着我国社会经济的快速发展,逐渐增加了对技术型人才方面的需求量,在这种社会环境下,中职教育领域迎来了发展高潮。中职学校作为专业型技术人才的输送和储备基地,其培养出的学生技术水平和综合素质不仅关系到一个行业的发展,也是决定国家未来走向的关键因素。在中职教学的班级管理中,班主任占据着主要地位,不管是对学生学习还是在日常生活和价值观建立的过程中都起着非常重要的影响。情感运用艺术能够帮助班主任拉近与学生之间的距离,不论对学生的学习生活还是心理健康都尤为重要,因此,作为班主任应当掌握情感运用这一门艺术,用心教育好学生,为社会培养优秀的人才。

摘要： 新闻播音主持人的情感运用直接关系到新闻播音主持的效果,影响着受众群体的接受心理。为了有效提升新闻播音主持的效果,正确引导舆论走向,新闻播音主持人则需要掌握有效的情感运用技巧,在展开新闻播音主持的过程中,最大程度发挥出自身的丰富情感,促使新闻能够被受众群体所接受、认可。基于此,本篇文章主要通过新闻播音主持人情感应用技巧,展开具体的分析与探究。

摘要： 在蒙古族舞蹈中,肩部动作是最典型的特征。肩部动作的产生来源于蒙古族人民长期生活的自然环境中,以及在这种环境下形成的与大自然相适应的生活习惯。肩部动作是蒙古族人民与大自然和谐共处的象征,是人与自然融为一体的产物。本文通过对肩部动作的具体种类进行阐述,着重分析了肩部动作的情感运用、审美运用,阐明了它的重要艺术价值和继承发展的重要性。

摘要： 表演情感与现实情感表达是不一样的,表演情感更浓烈,运用表演情感并塑造出成功的角色形象十分考验演员的演技。同时,通过这种情感表达更容易让观众产生共鸣,拉近与角色之间的距离。因此,本文从情感表达入手,探讨话剧表演艺术中的情感运用。

摘要： 古筝作为我国传统民族乐曲,自诞生以来受到了我国公民的热烈追捧和喜爱。古筝有2000多年的发展历程,现代古筝演奏者越来越多,也有不少爱好者及教育家加入了古筝学习及教育的行列,促进了古筝乐器的现代化发展。古筝乐器发展至今,在演奏风格及演奏技巧上发生了较大的变化,演奏形式越来越多样化,可以作为伴奏乐器或独奏乐器。此外,古筝也反映了我国社会的传统文化变迁,优秀的古筝演奏作品也层出不穷。《茉莉芬芳》作为古筝演奏乐曲的代表作品,通过对江南民歌进行改良创作,使其具备了强烈的东方色彩,展现了我国传统文化的古典气息,同时兼具一定的时代特征,有效表达了作者的内心感触及所思所想。为此,笔者将对古筝弹奏曲《茉莉芬芳》的演奏技巧进行研究,探讨演奏中的相关技巧技术应用,同时对《茉莉芬芳》在演奏中的情感运用进行深入的分析。

摘要： 初中道德与法治课程作为学生开展道德品质教育的最关键方式,对于学生开展情感教育同时也作为德育开展的重要内容,所以在开展道德与法治教育内容时,更应该注重学生情感教育的内容。教师在开展中更应该注重初中阶段学生的特点,选取适合的情感教育的方式,对于内容选择上也应该考虑这些问题,使得情感教育需要符合实际的学生特点,同时也应该满足学生的需要,进而能够帮助学生建立正确的价值观,帮助学生处理情感问题,从而能够更加全面健康的发展。

摘要： 班主任是教育管理的组织者、实施者,是学生成长道路上的重要领路人。在院校班级管理中,班主任需要通过合理的教育手段为学生营造良好的班级环境,促进学生思想道德、心理情感的健康发展。相较于传统的刚性管理而言,"以情感人"的情感教育理念更加符合学生全面发展的需要。基于此,本文从班主任的工作责任出发分析情感教育的重要意义,并结合实际问题探究如何在工作中运用情感艺术,以期为改进班主任的工作提供有效参考。

摘要： 班主任是教育管理的组织者、实施者,是学生成长道路上的重要领路人.在院校班级管理中,班主任需要通过合理的教育手段为学生营造良好的班级环境,促进学生思想道德、心理情感的健康发展.相较于传统的刚性管理而言,"以情感人"的情感教育理念更加符合学生全面发展的需要.基于此,本文从班主任的工作责任出发分析情感教育的重要意义,并结合实际问题探究如何在工作中运用情感艺术,以期为改进班主任的工作提供有效参考.

摘要： 在内蒙古地区众多长调民歌的演唱中鄂尔多斯长调的音乐形态是最独具风格的,也是鄂尔多斯音乐文化中不可缺少的部分。本文将以鄂尔多斯长调为主,简写了鄂尔多斯长调的基本概况,长调演唱中运用的情感,学习长调时练声的基础训练与传承方面等。

摘要： 写作文更重要的是给学生选择表达方式的自由,写作是表达情感的需要,是倾吐见闻的需要,可以随便写,可以随时写,一切都应该是自然的:生活的自然再现、情感的自然流露,这样才能让学生喜欢写作文,才能写好作文。

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： 本发明提出了一种运用于儿童用户玩伴机器人的个性化情感模型，所述模型主要包括情绪状态刺激转移过程的随机过程模型、情绪状态自发转移过程的马尔可夫链模型、心境状态刺激转移的控制论模型、心境状态自发转移的动态平衡模型。本发明现有的情绪模型基础上，提出了融合个性化交互技术心境模型及上述四模型的整合，并提出了模型的应用方法实现了软件化。

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。