情感世界

摘要： 苏轼的名篇《江城子·乙卯正月二十日夜记梦》虽然语言平易,然而近千年来却感动了无数的读者。何以感人呢?“感人心者,莫先乎情”,细读文本,师生不难发现词人通过多维层进的艺术方式带领我们走进了他的情感世界:时间维度——“十年生死”,不思难忘;空间维度——“千里孤坟”,凄凉无处;让步角度——“纵使相逢”,逢而不识;梦境角度——“幽梦还乡”,轩窗梳妆;虚拟维度——“相顾无言”,垂泪千行;揣测维度——“明月松冈”,年年断肠。

摘要： 高考考纲中对文学类文本阅读要求是“阅读和鉴赏中外文学作品,了解小说、散文、诗歌、戏剧等文学体裁的基本特征及主要表现手法”。阅读鉴赏文学作品,应注重价值判断和审美体验,感受形象,品味语言,领悟内涵,分析艺术表现力,理解作品反映的社会生活和情感世界,探索作品蕴含的民族心理和人文精神。

摘要： 张謇无疑是中国近代史上一位极其重要的人物,为建设“新世界之雏形”作出了不少开创性建树。而作为一位生活于社会巨大转型时期的历史人物,他身上同样无可避免地烙下时代的印记。这在张謇的婚姻观上体现得尤为明显——充满着新与旧、落后与进步、传统与现代的矛盾。观照张謇的婚姻情感生活,可以让我们更为立体地认识张謇,还原其有血有肉的一面。

摘要： 著名学者王国维曾言:“后主之词,真所谓以血书者也。”《浪淘沙令·帘外雨潺潺》无疑是李煜的泣血之作。正所谓言为心声,“独自莫凭栏,无限江山,别时容易见时难”正是他苦闷郁结的心灵的低吟。一、“帘外雨潺潺”——点点滴滴的忧愁李煜,并不是荒淫误国的庸君,他不仅延续着南唐立国以来的休养生息的国策。

摘要： 《语文课程标准》中明确指出:要求中学生能“诵读古代诗词,有意识地在积累、感悟和运用中,提高自己的欣赏品位和审美情趣”。吟诵中国历代优秀的诗歌作品,理解其思想内涵,探索其丰富意蕴,领悟其艺术魅力,不仅能丰富个人的情感世界,而且能养成健康高尚的审美情趣,提高文学修养。

摘要： 克莱夫·贝尔在《艺术》一书中认为“一切视觉艺术的共同性质”是“有意味的形式(significant form)”,其标识任何艺术都是创作主体按照审美的规律和形式法则对物质世界和情感世界合情合理的把握。若不限于视觉艺术,而是扩及所有艺术形式(包括文学),也不啻注目于形式--因形式与内容往往是不可分的(形式常内孕为内容,内容也常外化于形式).

摘要： 歌乐山已经被我想像了很久很久,虽然我从未见过她的真实模样,但这并不妨碍我对她的向往和景仰。我是在成长的岁月中与她悄然相遇的。小说《红岩》《革命烈士诗抄》曾极大地丰富、提升了我的情感世界,让我感悟到革命先烈人格魅力的伟大、精神境界的崇高。我也由此知道了歌乐山上长眠着许多高贵的英魂,于是对她肃然起敬,并在心底模拟了一次又一次庄严而神圣的谒拜。

摘要： 读书对成长深有助益,作为教师,我发现,读书坐不住、不能在阅读中找到乐趣的学生,其家庭普遍没有亲子共读的习惯。因此,每当接手新班级,我都会跟家长交流亲子阅读经验,引导家长与学生用“情”共读。兴趣培养,重视情感浸润亲子共读是温馨的事,在孩子还未感受到读书的快乐前,家长不要过多唠叨大道理、催促甚至强迫孩子读书,要潜入孩子的情感世界,唤起他们的兴趣。

摘要： 邵艺辉导演的《爱情神话》,用商业片的框架和思路,向观众披露中年人情感世界的斑驳与绚丽,展示中年人面对爱情的跃跃欲试与进退失据,并希望观众在参透了生活与情感的真谛之后,在迷醉眩晕的状态中恍然入梦,获得片刻的心灵欢愉与满足。《爱情神话》努力从市井弄堂里挖掘生活的雅致与从容、狼狈与仓皇,从中年人精神的窘迫而非物质的贫穷中凸显人生的百般况味。

摘要： 布鲁姆斯伯里学派(Bloomsbury Group)是英国文化发展史上一个非常重要的艺术团体和学派,汇聚了一批当时在英国各界有巨大影响力的作家、艺术家、艺术批评家、哲学家、经济学家等知识分子。他们或是亲友、或是师生,彼此之间非常熟识。在1910年到1940年之间,这个团体总是会定期举办一些聚会活动,参与其中的有英国作家艾德琳·弗吉尼亚·伍尔夫(Adeline Virginia Woolf)、艺术理论家罗杰·弗莱(Roger Fry,1866-1934)、画家邓肯·格兰特(Duncan Grant)、艺术理论家克莱夫·贝尔(Clive Bell,1881-1964)及其作为画家的妻子凡妮莎·贝尔(Vanessa Bell,1879-1961)等。

摘要： 洛水触发了西晋诗人的情感及对美的崇尚,他们创作出大量与洛水相关的诗歌.其中,洛水之滨的游仙、骋怀与赠别诗,折射出西晋诗歌中的情感世界;洛水之滨的上巳节诗,则呈现出西晋民俗中的尚美之风.这些诗作均对西晋“绮靡”诗风有一定程度的启引.

摘要： 当班级文化作为一种文化现象,一种有意识的班级管理活动的时候,也越来越明白班级的可持续发展,班级的驱动力,班级的和谐氛围都来自于这种被称之为软实力的班级管理理念.关注学生情感世界，营造“人和”的班级管理氛围，注重团队精神的培养;营造“人律”的班级管理境界，强调道德的激发性;营造“人信”的班级管理信念，那么班级文化就会产生强大的精神力量，推动每一个学生健康快乐的成长。

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。

摘要： 本发明公开了一种基于多分辨率情感和多类型知识的情感对话生成方法，包括接收对话中的语句文本，并进行标记；建立多分辨率情感模块；多分辨率情感模块将情感词转换为向量表示，生成最终多分辨率情感上下文；建立多类型知识交互模块；多类型知识交互模块通过对话上下文和多类型知识之间的联合交互构建情感增强的上下文；生成交互式向量，提取情感信号；解码器进行响应，生成情感响应并与用户输入共同构成情感对话。本发明利用多种类型的知识明确理解和表达情感对话生成中的情感，利用多类型知识获得情感增强的上下文语境图，利用多分辨率情感来更好地捕捉用户情感的细微变化，并将多向量进行融合并提取情感信号，来指导情感响应的生成。