诗人情感

摘要： 《琵琶行》是白居易歌行体长篇中的名作,作于他贬官到江州的第二年。这首诗不仅以其精湛的音乐描写打动人,更以其真挚的情感触动人,其情寄托于"泪"意象之上,这里的"泪"不能仅仅理解为生理反应,而是诗人情感的载体。文人之哭,更多的是真情真性的"血泪"。

摘要： 《梦游天姥吟留别》《登高》是统编高中语文教材必修上册第三单元第8课中的两首诗。本案例以李杜二人对彼此的评价“作诗苦”与“思不群”为线索,整合相关教学资源,逐步引导学生鉴赏两首诗作的景物差异、情感差异,继而深入探究李杜“思不群”与“作诗苦”的成因。

摘要： 新月派诗人在新诗成熟和发展的过程中自觉进行艺术尝试,形成了各自独特的诗歌个性、风格,而徐志摩正是贯穿新月派前后期的重镇。他的诗歌创作集个性化与创造性为一体,从意象创造到情绪情感的宣泄以及音律和谐,都带有"徐志摩式"的艺术风格,他的诗歌和散文作品也被广泛收录于中学教材与读本中,对于学生掌握现代新诗的艺术技巧和体味诗美大有裨益。教师在教学时往往侧重于对课文逐词逐句的翻译和解释,忽略了从整体上分析诗歌意象与诗人情感表达之间的联系。

摘要： 【执教者:苏胜全】【教学设想】鉴于《雨巷》特殊的文体,本课采用问题启发式教学法,让学生们置身诗境,缘景明情,力求给学生更多的真切感、参与感、获得感。【教学目标】1.把握诗歌意象,分析"丁香姑娘"的象征意义。2.把握诗歌情感,探究诗人情感变化的原因。

摘要： "文字长出的藤蔓相互纠缠"看到《时间笔记》的时候,我以为它呈现的是一部长时段的作品,没想到这部诗集基本上都是梁平的近作。而就其所显露的心迹而言,又的确可以视为长时段的生活所酝酿的变化在近期的一个呈现。这种变化是诗人情感从外向内的推进,从宏阔向幽微的调试,在"大我"与"小我"之间构成血与肉的关联,在人与人、人与自然和社会的各种冲突与隔阂中达成和解。很明显,这个变化的根本所在,是在努力甚至是执拗地推进情感的强度。

摘要： 古诗词言简意赅,不会将所有的内容细致描绘、全面展现,只会描写最为精彩的场面或片断,与诗人自己的情感融合,表达出古诗词的意境。寥寥数语的描写,却往往会达到意想不到的效果。一、换字对比法感受语言美古诗词是诗人情感和心境的真实写照,简单的语言后面蕴藏着丰富的含义。《泊船瓜洲》是王安石离开故乡时所作,表达了他对家乡的思恋之情。"春风又绿江南岸"中的"绿"字更是点睛之笔。那么,怎样让学生感受到这个字的独特魅力呢?

摘要： 教学目标1.弓I导学生发现古诗中的数字,并能辨析其“实”与“虚”。2.通过诗句中的数字,引导学生赏析数字中蕴含的情景,感悟诗人情感。3.鼓励学生在诗歌中尝试使用数字,完成创作。教学对象:小学六年级学生教学时长:6分钟.

摘要： 部编版小学语文四年级下册第9课《短诗三首》选自现代诗人、儿童文学作家冰心的诗集《繁星》。三首诗都只有短短的五句,语言精练、易懂,表现了母爱的伟大和对大自然的赞美,是适合小学生学习的新诗。笔者认为,抓住三首小诗中的标点符号,引领学生阅读、体悟、赏析,是达成感知诗歌韵味、领悟关键语句含义、体会诗人情感表达的教学目标的有效途径。

摘要： 在古代诗歌鉴赏中,意象是构成诗歌艺术审美形态的要素之一,也是用来寄托主观情思的客观物象,它不同于一般事物,而是能够传达出丰富情感意蕴的物象,是诗人情感的承载点,也是师生读懂诗歌的切入点。在统编教材高中语文必修上册第三单元的古诗词教学中,教师可以找准诗歌核心意象,合理设置任务,实现单元教学。

摘要： 部编版高中语文教材必修上册的第三单元属于学习任务群5"文学阅读与写作"。本单元选取了八首古诗词,汇集了不同时期、不同体式的诗词名作。通过本单元的学习,学生在感受诗歌的意象、品鉴诗歌语言、体验诗人情感的过程中可以提升文学欣赏能力,获得审美体验,传承中华传统文化。本单元选取的八首诗词非常有代表性,从时间发展来看,分别是魏晋时期的建安诗歌和田园诗歌,唐诗中浪漫主义、现实主义的巅峰之作和白居易的新乐府诗,宋词婉约派和豪放派的代表作品。从作者来看,选取的都是极具代表性和个人风格的诗词创作者。

摘要： 本发明涉及一种基于量子结构的机器人情感空间建模方法，其特征在于：在量子系统中，以经典心理判断空间为基础，构建一个量子心理判断空间；量子心理判断空间是一个二维坐标系统，坐标轴分别表示激动和高兴，每一种情感都可以量化为坐标系统中相应的值；这种二维表示法提供了一种可视化的方法用于观察不同情感间的一般特征，尤其是相比于人类的微妙情感，机器人的情感更加直接。其中两个量子序列用于在心理判断空间确定一种具体的情感，另外一个量子序列用于确定该情感对应的时间信息。然后，随着时间的不断变化，机器人在不同时刻的情感被逐一添加到情感空间中。最后，利用多种量子逻辑门操纵量子情感空间，包括情感空间初始化，情感变换和情感检索。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的机器人情感认知的方法，包括：获取得到多模态信息，通过多模态信息融合算法得到情绪状态；将情绪状态输入到交互决策模型进行处理得到决策信息，将所述决策信息输出到满意度模型中；由满意度模型来检测交互决策模型输出的决策信息是否符合当前用户的喜好，若是，则进入到长期记忆中，进行数据更新，将获取到的决策信息输出给行为选择器得到机器人行为输出；否则，从短期记忆中获取记录的片段以及对应用户的情绪变化，并从长期记忆中提取用户特征，利用LSTM深度学习模型计算得出决策信息，将获取到的决策信息输出给行为选择器得到机器人行为输出。本发明通过交互决策模型，提高机器人认知能力，更好的进行人机交互。

摘要： 本申请提供一种机器人情感表达系统和方法，该系统包括：刺激接收模块、情感更新模块以及动作表达模块；刺激接收模块用于接收刺激，并向情感更新模块传递接收到的刺激；其中刺激由刺激参数来确定，刺激参数包括：第一情绪类别值、刺激强度值、和第一情绪衰减系数；情感更新模块用于根据接收到的刺激更新当前情感参数为更新后的情感参数，其中，情感参数包括用于模拟情绪的情绪参数、和/或用于模拟心境的心境参数，情绪参数包括：第二情绪类别值、情绪强度值、第二情绪衰减系数，心境参数包括：心境值；动作表达模块用于根据更新后的情感参数查询对应的动作表达，并对动作表达进行展现。通过上述的系统机器人可以模拟人类在游戏对弈中的真情实感。

摘要： 本发明公开了一种机器人情感分析方法、系统及机器人，该方法包括：获取待分析的图像数据；根据加速后的图像识别模型，对所述图像数据的目标区域进行定位，得到人体框；将所述人体框和所述图像数据输入至情感分析模型，以使所述情感分析模型对所述人体框和所述图像数据进行融合计算，得到第一情感分类结果；其中，所述情感分析模型包括：加速后的人体特征提取模型、加速后的场景特征提取模型以及加速后的融合分类模型；根据所述第一情感分类结果，控制机器人的人机交互行为。采用本发明实施例，部署情感分析模型的机器人能够准确、实时、迅速地识别出用户的情感信息，让机器人能够更好的理解人机交互中用户的对话意图，让用户获得更好的交流体验。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态的AI数字人情感分析方法，包括以下步骤：S1、人脸表情识别情感判断，输出结果a输入多模态情感分析模块；S2、语音情感识别判断，输出结果e至多模态情感分析模块；S3、文本情感识别判断，输出结果f至多模态情感分析模块；S4、在多模态情感分析模块中，对结果a、e、f进行情感随机组合判断，取随机情感组合情况的平均概率值，作为最终情感判断结果g，并输出至AI数字人。本发明中，通过多模态对用户情感状态判别，可以最全面最准确地把握用户的情感状态，准确把握用户所表达的意思，本方法不仅适用于金融场景下的聊天机器人，也可以作为其他垂直领域，比如医疗、教育、服务等领域的聊天机器人。

摘要： 本发明公开了一种基于五维情绪模型的虚拟人情感交互系统及方法，具体涉及人机交互技术领域，包括用户信息获取模块、情感识别模块、大数据模块、情感模型模块、控制模块以及云服务模块，用户信息获取模块通过麦克风、摄像头实时获取用户的语音、面部表情和用户动作将用户语音、视频传输至情感识别模块，情感识别模块实时分析用户人脸表情、语音识别以及用户动作识别获取用户情感状态将识别结果传输至情感模型模块，本发明通过情感模型模块进行处理后得到的情感结果传输至控制模块，便于虚拟人准确的回复情绪交互信息，通过云服务模块为用户制定个性化服务，更容易让用户感受虚拟人的真实情感，提高虚拟人与用户的情感交互。

摘要： 本发明提出了一种机器人、基于机器人情感层次的人机交互方法和存储器。本发明提出的一种基于机器人情感层次的人机交互方法，以机器人为核心，首先对机器人应该具备的情感状态进行了总结，随后对情感状态转换机制做出了描述，本发明可使机器人在实际交互过程中更好地处理用户的输入话语，从而使得机器人的情感交互能力更强。

摘要： 本发明属于语音合成深度学习技术领域，具体涉及一种基于说话人情感语音合成模型的对抗与元学习方法，利用对抗训练与元学习的方式对情感语音合成系统进行优化。包括数据预处理、端到端语音合成基础模型的设计以及添加对抗训练模块用来抹去情感嵌入表示中的音色信息，对抗模块主要包含一个梯度反转层和一个speaker分类器和基于元学习的训练。采用元学习的方式提升情感语音合成模型的泛化能力，使其能够在少量说话人语音数据上进行快速适应。

摘要： 本公开提供了一种基于问答匹配的社区孤寡老人情感分析方法，包括：获取询问信息；对获取的询问信息进行问答匹配；符合匹配要求的询问信息，直接得到询问信息对应的答复结果；不符合要求的询问信息，依据预设的情感分析模型，得到情感分析结果；其中，情感分析模型的学习采用双任务混合学习框架，主任务判断当前语境下说话人的状态，辅助任务对对话中的语句进行编码后，通过注意力机制挖掘当前说话人的历史对话记录，得到说话人上下文向量；本公开可以关怀老人和服务居民，提高了社区服务质量，实现了智能问答；可以高效的将居民问题与社区管理处提供的语料库进行匹配，准确解答居民问题，同时，可以有效的评估孤寡老人的情感状态。

摘要： 本发明公开了一种极低资源下的特定发音人情感语音合成方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取训练文本和训练文本对应的音频，将训练文本转换为音素序列，以嵌入带情感向量的槽位，得到初始训练数据，输入深度学习模型进行训练，得到基础模型，获取特定文本和特定音频，将特定文本转换为对应音素序列，在音素序列中嵌入带情感向量的槽位，得到特定训练数据，将特定训练数据输入基础模型训练，得到语音合成模型，将待合成文本转换为音素序列，得到待合成音素序列，将待合成音素序列填入情感槽，得到合成输入数据，输入语音合成模型，得到带有特定情感的语音音频，以降低获得带有特定情感的语音音频的成本，提高情感语音合成方案的灵活性。