阅读情感

摘要： 阅读是人们生活中随时需要运用到的技能,对人的学习生活都起着至关重要的作用。幼儿时期是人一生的启蒙时期,教师要高度重视幼儿自主阅读能力的培养,从阅读能力选择、阅读兴趣激发、阅读效率提升、阅读情感丰富、阅读习惯养成等方面入手,全方位培养幼儿的自主阅读能力,为其日后的学习和生活打下坚实基础。

摘要： 分析农村初中英语阅读教学现状。提出持续默读是一种行之有效的发展农村初中生积极阅读情感的方法。阐述以持续默读激发农村初中生积极阅读情感的理论依据。认为在初中英语阅读教学中,教师应以阅读材料激发学生的阅读动机,以适合阅读的环境和氛围激发学生的阅读兴趣,以良好的阅读体验和读后活动引导学生养成良好的阅读习惯。

摘要： 读写结合指的是将阅读和写作结合在一起,以读带写,以写促读,构筑起阅读和写作之间的联系,是一种行之有效的教学策略。在语文教学中,教师要抓住读写切合点,引导学生积极展开读写结合的活动。教师可以从写法和情感这两方面入手选择读写结合点,学生可以借鉴作者写得好的地方,也可以围绕自己产生阅读情感的地方展开写作。这样能让学生和文本产生深层次对话,有助于更好地将文本的言语内化为自己的语文知识,不仅如此,这也能让学生激发积极情感,得到情感和价值观的提升。

摘要： 尊重学生的阅读个性是培养学生阅读能力的重要条件.在语文教学中,教师要尊重学生的个性特点、兴趣爱好等,根据阅读教学的目标,从阅读心理、阅读兴趣、阅读情感等方面引导学生展开阅读,张扬他们的阅读个性,让他们掌握阅读的基本方法,养成阅读的良好习惯.只有这样,才能有效提高学生的语文素养.

摘要： "语文的外延,就是生活的外延",凡是有生活的地方,随处就有语文学习的空间.在文本阅读、生活实践、专题研究中开发语文课程的写作资源,以达到熏陶情感中提升品格习得方法,体验感悟中沐浴亲情抒写灵性,扩展视野里磨砺思想完善自我的目的.

摘要： 主题阅读是阅读教学的新模式,对激发学生的阅读兴趣、增强学生的语文素养具有很好的推动作用.目前,主题阅读教学存在阅读素材单一、教学方法陈旧等问题,导致教学效率不高.在课堂上,教师应根据教材内容、学生实际选择正确的教学策略,通过教材拓展阅读功能、创设情境激活阅读情感、利用比较训练阅读思维等途径,培养学生的阅读能力,使学生养成良好的阅读习惯.

摘要： 新课改下的小学语文教学,必须要充分结合新时期下的学生个体差异以及个性化发展需要,以其身心健康为目标、以培养学生独立、健全、完善的人格为基础,通过阅读情感的导入来实现既定的教学方针。在实际的语文阅读教学中,教师更是要通过对小学生的经历和情感来开展教学研究,为他们日后的发展奠定夯实基础。

摘要： 语文核心素养要求学生在掌握语文知识的同时还要塑造出良好的思想情感和审美情趣等基本素质。在小学高年级语文教学中开展阅读情感教学可以让学生对文章的情感表达更加重视因而有助于塑造学生的语文核心素养,本文分析了相关的教学方法。

摘要： 语文教师通过课内外阅读的联系来整合阅读课堂,能够使学生在持之以恒的阅读学习中形成阅读兴趣、提升表达能力、丰富阅读情感.语文教师要利用课内阅读与课外阅读素材的互补性优势,设计切实可行的阅读教学方案,让学生受益于阅读,实现阅读品位与语文素养的综合提升,从而促进学生的全面成长.

摘要： 课后习题是教师确定教学目标、选择教学内容、提炼阅读话题、开展教学活动的重要凭借。在课堂教学实践中,我们发现不少教师将课后习题直接以问题的形式呈现,以问答的方式推动阅读教学进程,让课后习题单纯地作为一种文学理解性知识学习的导学和阅读素养测评的媒介工具,导致学生的阅读表达停留在零碎、概念化的层面。《PISA(国际学生评估项目) 2018分析框架草案》指出,阅读不再是单纯地理解教材文本,把自己所学内容复述出来,而是在真实情境下,借助阅读经验和阅读情感,对新信息主动选择、加工和整合.

摘要： 随着计算机技术的飞速发展和网络的逐步普及,网络阅读占的比重越来越大,渐渐成为主流的阅读方式.如何进行网络阅读的版面设计,使阅读者可以更加有效地进行阅读是一个很值得探讨的问题.文章从阅读者的心理角度出发,通过TobiiT120眼动仪设备的应用,以30名大学生为被试者,记录他们对不同感情基调文章阅读情况,整理大量数据,分析阅读情感对学习者的影响.根据高、中、低三种阅读情感的心理特征出发,发现低调文章学习者的关注时间最长,而高调文章更加吸引读者.从科学的角度为设计者提供一些参考标准,并对我国的网络教育页面的设计与开发有重要的启示作用.

摘要： 胡适先生曾说：“情感者文学之灵魂，文学无灵魂，如人之无魂,木偶而巳。”古人亦云：情乃文之本,情者文之径。因此,在语文教学之中，我们必须去引领学生情感进发,去点燃学生思维火花,教学才能取得令人意想不到的效果,让学生乐学、好学、会学。

摘要： 本发明公开了一种基于机器阅读理解范式的方面级情感分析方法及系统，从原始数据集中提取出本方法所需的方面级情感分析数据；对提取出的方面级情感分析数据构造具有段落、问题、选项和答案形式的多项选择问答对；构建一个机器阅读理解的深度神经网络模型；将构造的多项选择问答对作为深度神经网络模型的输入，模型的输出为方面类别对应各个情感极性的概率值。本发明方法通过借鉴机器阅读理解领域中先进的解决方案，将机器阅读理解领域中的多项选择范式跨领域的应用在方面级情感分析领域。能够充分的捕捉段落、方面类别和各个情感极性之间的信息，可更好的对方面类别进行情感极性的预测，以便更好的支撑方面级情感分析的应用研究。

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： 本发明公开的基于多轮机器阅读理解的情感原因对抽取方法，属于自然语言处理与机器学习领域。本发明利用多轮结构将情感原因对抽取任务分解，通过在子句层面而非子句对层面上处理情感原因对抽取任务，缓解子句对层面的标签稀疏性问题，提高对文档情感原因对抽取的效率；此外，利用机器阅读理解方法中的问题设计以及问题和子句之间的交互，充分建立情感子句和原因子句之间的关系，利用所述建立的关系能够抽取各种复杂关系下的情感原因对，适用性更广；基于带有反思机制的多轮机器阅读理解方法对抽取的候选文档情感原因对验证，利用显式的原因语义信息提高情感原因对抽取任务的F1值。本发明应用于自然语言处理与机器学习领域，解决相关技术问题。

摘要： 本发明公开了一种基于掩码上下文机器阅读理解的方面情感三元组抽取方法，在推理时，应用先推理方面词再掩码无关方面词推理意见词，可以有效减少其他方面词干扰问题；在训练时，应用上下文数据增强，有效地扩充了语料并为推理打下基础；在模型结构方面，设计了四个模块协同工作，这四个模块包括方面词提取模块、意见词提取模块、情感分类模块以及方面词存在探测模块，通过以上三个要素，有效解决了以往MRC方法面临的方面词干扰问题。

摘要： 本发明公开了一种基于机器阅读理解范式的方面级情感分析方法及系统，从原始数据集中提取出本方法所需的方面级情感分析数据；对提取出的方面级情感分析数据构造具有段落、问题、选项和答案形式的多项选择问答对；构建一个机器阅读理解的深度神经网络模型；将构造的多项选择问答对作为深度神经网络模型的输入，模型的输出为方面类别对应各个情感极性的概率值。本发明方法通过借鉴机器阅读理解领域中先进的解决方案，将机器阅读理解领域中的多项选择范式跨领域的应用在方面级情感分析领域。能够充分的捕捉段落、方面类别和各个情感极性之间的信息，可更好的对方面类别进行情感极性的预测，以便更好的支撑方面级情感分析的应用研究。

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。