写作情感

摘要： 初中语文实践教学活动中,教师要结合学生实际学习情况,科学开展创新性教学指导活动,促使学生在学习体验中,明确学习目标、强化实践能力,结合具体知识重点和要点开展探索学习活动,帮助学生掌握语文写作的方式方法,培养语文写作情感。教师要通过创新教学内容、优化育人过程、拓展学习路径,培养学生丰富的语文写作情感,增强学生语文作文创作综合能力,促使学生全面提升学科核心竞争力。本文从多个方面阐述“初中语文教学中培育学生写作情感”的作用、原则、现状、策略,希望可以为广大读者提供借鉴参考素材,共同为语文教育教学事业长期可持续发展奠定坚实基础。

摘要： 目前,随着我国新课程教学改革的深入有效实施,使得我们高中语文教师教学方式以及教学思想有所改进。通过在高中语文教学当中,对学生写作能力进行积极培养,可全面提升学生自我学习能力以及学习质量。同时在写作课堂中培养学生听、说、读、写能力,以及运用语文教学知识,并结合自身生活阅历,全面提升学生自我写作能力。因此,对高中学生作文写作能力的培养至关重要,关乎高中学生整体语文学习能力的提升。因此,我们语文教师进行作文教学时,应重视依据高中生现有的作文基础,进行作文能力提升为主的教学设计,依据对学生作文写作情感的酝酿培养,以及写作素材积累方法指导,使学生写作完成作文写作目标,积极参与作文写作实践活动,促进作文写作自信心不断提升,以此达成提升高中生作文写作能力的目标。

摘要： 写作课上,部分学生兴趣不高,“谈文色变”。情动而辞发。学生缺乏体验、缺乏真情,自然下笔艰难。教师要认真思考写作教学中的问题,改进策略,重视学生的生活体验,唤醒学生的写作情感,让学生笔下有神、有魂。

摘要： 初中学校语文教师给学生讲解写作的技巧,要将学生的情感纳入到写作全部环节中,情感会贯穿于所有写作内容。因此,只有让学生有一定的情感体验,才能将表达出来的所思所想、真实情感融入到写作中来,以便能够写出优秀的作文。在初中作文教学期间,教师们要重点抓住作文的命题的指导及作文评价等各项教学活动内容,努力培养学生的写作能力,突破过去传统知识讲解教学模式,来实现写作教学的创新。

摘要： 写作能力一直是中学生语文教学中非常重要的部分,虽然学生和老师在写作上下了很多功夫,但效果都不是很好.总的来看,中学生整体的写作水平还是偏低,主要是题材重复,内容空洞,无法感受到作者的真情实感,大部分给人的感觉就是在凑字数.针对这一问题,文章对中学生写作内容空洞、缺乏情感的原因进行分析,提出几点对策建议.

摘要： 写作是一种情感体验活动,好的作品总是倾注着写作者的情感,由此可知,在写作教学中提升学生的写作情感也是十分必要的。要提升学生的写作情感,以生活出发,开展生活化的写作教学是初中语文教师需要关注的教学课题,本文从写作情感的含义出发。提出了开展生活化写作教学,提升中学生写作情感的一些方法和策略,以更好地帮助中学生培养和提升写作情感。

摘要： 在新课改的背景下,小学写作教学已经摒弃了传统的教学模式,教师开始探寻全新的教学方法,以期提升教学效率,进一步提高学生的写作能力.本文分析如何在写作教学中激发学生的兴趣,掌握更多的写作技巧,让语文综合素质再上新台阶.一、培养学生的写作情感,提升写作能力(一)利用观察培养学生的写作情感培养学生的写作情感不是朝夕之间的事情,首先要提升他们的观察能力,观察是积累写作材料的基础.写作时,教师要指导学生留心观察生活,努力思考,认真感悟.比如,教学看图写话"快乐十分钟",教师可以让学生仔细观察图片,按照时间、地点、人物的顺序,先大致描述图片内容,再重点描述需要详写的地方,这样既能提高观察能力,又能提升写作能力.

摘要： 写作是一个循序渐进的过程,学生在写作过程中需要有感而发.好的文章要具有充沛的情感,这样才能让阅读的人感同身受.由于中学生生活阅历有限,缺少打动他人的写作素材,学生在写作过程中无法取得良好写作成效.针对这种情况,中学语文教师应在日常教学中培养学生写作情感,消除学生对写作的恐惧,使其在现实生活、课外阅读中积累素材,通过写作练笔提高学生写作能力,使其写出的文章具有感染力.

摘要： 真情实感是文学作品的价值所在、魅力所在.根据初中语文新课标要求,引导学生在写作中抒发真情实感,是培养学生写作素养,促进学生情感价值发展的重要目标.基于此,初中语文教师有必要渗透新课程理念,采用科学合理的教学方法培育学生的写作情感.本文从课程改革的背景出发,简要分析培育初中生写作情感的必要性,分析写作教学中存在的问题,并有针对性地提出培育学生写作情感的策略,希望对提升初中写作教学效果提供参考.

摘要： 真情实感是文学作品的价值所在、魅力所在。根据初中语文新课标要求,引导学生在写作中抒发真情实感,是培养学生写作素养,促进学生情感价值发展的重要目标。基于此,初中语文教师有必要渗透新课程理念,采用科学合理的教学方法培育学生的写作情感。本文从课程改革的背景出发,简要分析培育初中生写作情感的必要性,分析写作教学中存在的问题,并有针对性地提出培育学生写作情感的策略,希望对提升初中写作教学效果提供参考。

摘要： 本发明公开了一种结合写作特征和序列特征的中文情感新词识别方法和系统。该方法对于输入文本子句，基于情感词的作者写作特征和情感词的序列特征将文本子句表示为各种特征(如：字、词性等)的序列。然后，针对特征表示的文本子句，利用线性链条件随机场模型输出与文本子句对应的情感词标签序列。其中，线性链条件随机场模型基于包含传统情感词的文本训练得到。接着，基于文本子句中字的序列和情感词标签序列，利用有限状态自动机识别文本子句中的情感词，形成情感词集合。最后，利用中文旧词词库对情感词集合进行过滤，将未出现在中文旧词词库中的情感词作为中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别精度和召回率的技术问题。

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： 本发明公开了一种结合写作特征和序列特征的中文情感新词识别方法和系统。该方法对于输入文本子句，基于情感词的作者写作特征和情感词的序列特征将文本子句表示为各种特征(如：字、词性等)的序列。然后，针对特征表示的文本子句，利用线性链条件随机场模型输出与文本子句对应的情感词标签序列。其中，线性链条件随机场模型基于包含传统情感词的文本训练得到。接着，基于文本子句中字的序列和情感词标签序列，利用有限状态自动机识别文本子句中的情感词，形成情感词集合。最后，利用中文旧词词库对情感词集合进行过滤，将未出现在中文旧词词库中的情感词作为中文情感新词。通过本发明实施例解决了如何提高情感新词识别精度和召回率的技术问题。

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。