自然情感

摘要： 地方依恋理论在解释人与自然的情感时不具备完全的解释力,提出了“自然依恋”这一全新的人地情感概念,并与地方依恋、社区依恋、自然链接等相关概念进行了比较辨析。自然依恋是自然氛围与人之间存在着的一种特殊的依赖关系,依恋对象“自然”是一套存在于人们脑海中对自然生态氛围的判别标准而形成的没有确定指向的物质要素组合意象。本研究使用了在两个自然景区收集的共460份问卷,采用探索性因子分析和验证性因子分析为核心的规范量表开发方法,将初始23个问项缩减为13个问项,形成了信度和效度均符合要求的自然依恋测量量表。结果表明,自然依恋由双维度组成,分别是自然认同和自然依赖。

摘要： 对情感问题的阐发有“自然情感”或“道德情感”两种介入取向,其间的交融关系有待澄清,从“即生言性”的视角以《性自命出》为契机是有益的尝试。通过古今分梳可知,自然情感与道德情感相辅相成,一方面自然情感有它的方向与内在规定,会对人成就道德产生影响;另一方面自然情感不是凭空产生的,它以“先在”的内容(生物遗传、伦理生活及其精神骨架)为契机,具有道德属性,并在“小我”与“大我”间形成阐释的循环,其整体兼具活动性与目的性。传统执于一端的文论研究建立在主客二分的结构上,只是对情感的一种外部反思。文章认为对情感的研究还应有另一条进路,即一种整体且内生的情动观。

摘要： 美国学者理查德·洛夫认为:儿童与大自然有着更为亲近、更为密切的血肉关联,大自然是儿童更为宏大的母亲。刘晓东教授认为:儿童是自然之子,童年的生命是与万物互相开放、相互融通和直接交流的。大自然中有着足够丰富、多元的材料,幼儿园开发和运用自然材料,能在培养幼儿亲自然情感的同时萌发幼儿对美的感受和体验,使幼儿学会用心灵去感受和发现美,用自己的方式去表现和创造美。

摘要： 意象之于古诗,其意义是不言而喻的。高中语文古诗词中意象颇多,从日月乾坤到花草鱼虫,从自然情感到人文构建。这其中包含了作者对眼观景物的描绘,同时又饱含诗人此情此景下丰富细腻的情感或是深刻的哲思意蕴。意象大都来源于诗人真实的生活,加以自身情感的修饰,借意达情。将古诗词中的某一特殊意象作为切入点,深入分析,带领学生真正走进中国古典文化,不仅仅对学生掌握语文学科的基础知识有一定的帮助,同时也能让学生在学习的同时自觉地继承和发扬中华优秀传统文化,从而发挥语文学科的综合特性。

摘要： 傅天琳是当代诗坛一位代表性诗人,果园抒情的绿色琴音,拥抱人世的母性温情,观察生活的犀利目光,悲悯现实的苦难背负,跨越时空的行旅歌吟,直面生死的哲学超越,奇异的想象,跳脱的语言,细腻的体验,饱满的情绪,丰富的意蕴,清新的诗风,使她的诗歌创作具有了鲜明的辨识度。

摘要： 学龄前儿童正处于自然情感发展的关键时期,对大自然有着本能的亲近和喜爱,具有与自然万物交流、对话的能力和兴趣。昆虫是生活中常见的动物,能够快速激发孩子的好奇心和探究欲,在兴趣的推动下,孩子们尝试自己解决一系列问题去感知生命和科学,真正成为学习的主体。基于一些幼儿教师忽视了幼儿的兴趣以及现代社会的孩子与大自然之间缺乏联系的事实,我们分别从昆虫饲养活动、集体教学活动、项目游戏活动、综合实践活动等维度开展理论与实践研究,初步探索出了基于幼儿兴趣的幼儿园昆虫体验活动的组织实施架构,建立了沉浸式体验模型。

摘要： 卢梭的个人传记性质著作——《忏悔录》作为其晚年时期的代表作,可以说被大众包括但不限于哲学爱好者广泛阅读。大众对于其内涵的理解阐述多出于一种社会性立场,并不能很好的对卢梭的精神特质——自然的自由进行把握,从而产生出许多的诘难。而其中所展现出来的社会德性与自然情感之间的冲突与碰撞,它所表现出的并非是仅仅局限于文本自身的学术讨论,更重要的是在一定程度上反映出社会文明的发展与人类自然本性之间的张力。其间,需要关注的重点是自然人与社会之间的交互关系。

摘要： 嵇康认为音乐只是自然的存在,本身并无“哀”和“乐”之分,与儒家的音乐思想截然不同。他的思想对我国音乐美学思想的发展影响深远,在我国音乐史上有着不可替代和无法超越的地位。本文主要探讨其思想及对我国当代音乐教育的启示作用。

摘要： 观察是幼儿体验自然的起始。幼儿自然情感的激发,自然活动能力的形成及自然认识的产生,都建立在自然观察的基础之上。自然观察,既是自然教育的基本内容和目标,也是自然活动能力的重要组成部分。作为自然教育活动的基本形式,自然观察是诸多自然体验方式中最为基础和关键的形态。

摘要： 本文通过分析荀子文本中关于礼的论述，梳理了情与礼之间的关系。阐述荀子所倡之礼是基于人的自然情感而建立起来的，是对这种朴质情感的外在的文饰。可以说，礼本身就是一个情文统一的整体，礼所追求的也正是情文之间的契合状态。一方面，人的情感需要外在的文饰，另一方面，礼也有其两个方面的功用：有礼而生差别，有差别而使得处于不同社会角色、地位的人的情感各得其养。两者统一起来才有可能达到荀子追求的整个社会“群居和一”的礼治状态。

摘要： 本发明提供的基于深度网络的自然语言情感分析方法，在记忆网络的基础上，语义依存信息引入来引导注意力机制的执行，包含了句子整体情感信息的上下文矩信息也被用来为当前分析对象词提供背景信息。整个模型包括嵌入模块、记忆序列构建模块、语义依存掩码注意力模块、上下文矩情感学习模块以及输出模块。在模型中，根据依存句法树得到的对象词和上下文的语义依存关系信息将引入到记忆网络中，使得每一个层的记忆序列都是动态生成的，从而引导记忆网络的多层模块中的注意力机制的执行。另外，为了引入句子的整体情感信息，即同一句子中所有对象词之间的关系信息，我们提出了一个基于上下文矩的学习任务，通过多任务学习来辅助特定对象词的情感分析。

摘要： 本发明公开了一种基于自然语言处理的文本情感分析方法与系统，所述基于自然语言处理的文本情感分析方法包括采集待识别的文本；对所述待识别的文本进行语义场景分析，获取所述待识别的文本的情感主体和主题；根据预设的情感词汇对照表，分别判断所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向；根据所述待识别的文本的情感主体和主题的情感倾向，判断所述待识别的文本的情感倾向。通过所述基于自然语言处理的文本情感分析方法能够有效避免文本情感误判的问题，提高复杂文本情感判断的准确性。

摘要： 本发明公开了面向自然语言的方面情感分析方法及系统，获取待分析的自然语言；将待分析的自然语言，输入到训练后的方面情感提取模型中，得到提取的方面术语、意见术语和方面情感分类结果；其中，所述方面情感提取模型，工作原理包括：对自然语言进行编码处理得到每个单词的上下文隐藏向量；基于每个单词的上下文隐藏向量，提取面向方面的特征；基于面向方面的特征，得到方面术语的起始位置和结束位置预测值；基于每个单词的上下文隐藏向量，提取面向意见的特征；基于面向意见的特征，得到意见术语的起始位置和结束位置预测值；根据两个预测值，得到情感极性。本发明能够挖掘出评论中涉及的方面词、意见词和对应的情感极性，增强了模型的实用性。

摘要： 本发明提供一种基于自然语言处理的图文情感分析系统，涉及图文情感分析技术领域。该基于自然语言处理的图文情感分析系统，包括图文特征采集模块、图文特征分析模块、表情特征识别模块、图片特征识别模块、文本特征识别模块、语音特征识别模块与特征融合分析模块，所述图文特征采集模块的输出端通过HUR信号连接图文特征分析模块。通过特征除杂降噪单元对提取的特征进行语音降噪，文本错别字校正，图片阴影分离，从图文所包含的多个特征数据进行提取分析，提高情感分析的准确度，降低单一性，静态特征识别单元识别灰度均衡后的表情静态特征从而找寻到表情识别的中转点，解决图文表情识别需要面对大量表情特征的难点。

摘要： 本申请公开了基于深度学习的自然语言情感处理方法、装置和存储介质，本申请对原始通信文本进行预处理，得不同中文语料对应的不同序列；采用BERT‑MLF模型对预处理后的中文语料序列进行特征提取，获得隐藏层输出，隐藏层输出包括每个序列对应的语义特征和最大池化后的方面特征；利用语义特征和方面特征进行BERT‑MLF模型的训练和测试；采用LSTM网络对语义特征和方面特征进行深度特征提取，获得每个序列的深层语义特征；将深层语义特征经过全连接层，再进入Softmax分类器进行分类，进行模型的训练和测试。本申请减少了模型训练所需的有标签的数据量、所需时间和计算资源，具有更好的适应性，能在短时间内生成可靠的深度学习模型，提高了系统的实用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于自然语言理解的藏语情感句自动分类系统，包括：情感词典构建模块，用于构建包括基础情感词典,程度副词词典,否定和双否定词词典,转折词字典的藏文情感词典；藏文断句模块，用于利用藏文句子的句末规则以及藏文复句的特点实现藏文的自动断句，得藏文单句；分类模型构建模块，用于基于录入的藏语情感句分类标准和藏文情感词典实现藏语情感句分类模型的构建；藏语情感句分类模块，用于基于所述藏语情感句分类模型实现藏文单句情感类型的分类。本发明基于录入的藏语情感句分类标准和藏文情感词典构建Bi‑LSTM+Attention模型，并基于模型实现了藏文单句情感类型的自动精准分类，分类准确率达93.6%左右。

摘要： 本发明涉及一种基于义原的自然语言情感分类方法，属于自然语言处理中的信息分类技术领域。所述方法先对HowNet知识库中的义原进行正向和负向极性的标注；再利用HowNet知识库中的词义和义原的对应信息来对知识库中的所有词进行远程监督的标注，从而获取词或短语的正负极性的关系的字典；然后将数据集中的文本与包含正负极关系的字典进行匹配，获取远程监督的数据集；然后设计一个监督的模型进行训练，从而实现对文本情感分类的任务。由于引入了义原对情感进行分类，缓解了其中极性词指向不明显的文本进行情感分类的困难。所述情感分类方法在测试集和任意给定自然语言文本中都能很好的完成对情感的正负向分类任务。

摘要： 本发明涉及语音和图像处理、模式识别领域，公开了一种基于卷积神经网络和双耳表征的自然语音情感识别方法，包括步骤：A）采集语音信号，获得与四种语音Mel频谱片段对应的语音RGB图像三通道输入矩阵；B）构建四个语音深度卷积神经网络，获得四种语音Mel频谱片段学习到的CNN特征；C）采用基于块的特征池化方法将四种语音Mel频谱片段学习到的CNN特征分别聚合成固定长度的全局性语句特征；D）采用两阶段分数层融合方法进行融合，获得语音情感识别分类结果。本发明不仅利用双耳表征进行特征学习，并且提出了基于块的特征池化方法，采用两阶段分数层融合方法进行融合，语音情感识别结果准确率高。

摘要： 本发明公开了一种基于多模深度特征学习的自然语音情感识别方法，包括以下步骤：S1、生成适当的多模态表示：从原始的一维语音信号中生成三种适当的音频表示形式，用于后续不同CNN模型的输入；S2、采用多重深度卷积神经网络模型学习多模态特征；S3、采用分数级别融合方法，将不同的CNN模型分类结果进行集成，输出最终的语音情感识别的结果。本发明通过多重深度卷积神经网络融合学习具有互补性特点的深层多模态特征，显著改善情感分类性能，为自然语音情感识别提供良好判别力的特征。

摘要： 提供对用户查询的自然语言文本响应。用户查询中的情感属性被编码到量子位作为粒子自旋。观察编码的情感量子位中的粒子自旋以生成自旋数据。基于所生成的自旋数据，针对用户查询的每个情感关键术语导出情感值。通过组合与用户查询的每个情感关键术语对应的导出的情感值来确定用户查询的总情感。基于所确定的用户查询的总情感，生成对用户查询的自然语言文本响应。经由网络向客户端设备发送自然语言文本响应。