情感经历

摘要： 著名心理学家皮亚杰认为,人类的认知能力始于主题活动。智力的本质是将知识的实际操作逐渐内化为创造性思维,学生应根据主题活动进行学习和训练,只允许学生坐下来认真听讲,这缺乏教育和发展的现实意义。数学教学应该是数学活动的课堂教学,而不仅仅是数学活动成果、数学思维方法的课堂教学。在数学学习中,学生应通过活动,并根据自己的情感经历,积极参与实际操作,才能真正掌握数学思维方法。

摘要： 2021年,湖南文艺出版社正式推出《我是凡尘最美的莲花》。这是一本采用第一人称自述的方式讲述仓央嘉措传奇一生的经典人物传记。全书分为仓央嘉措的前半生和后半生两部分,以优美空灵的文字讲述仓央嘉措的情感经历和成佛之路,配以四色唯美古风插画,附上仓央嘉措人生记事,是一部图文并茂、完整收录人物经典情诗、生动展现中国古风意境的优美的文学作品。正如书中所写:“这一生,前半生是我的‘悟’,后半生是我的‘度’。我在红尘路上,也在求佛路上。”“你的失败与伟大,新生与寂灭,犹如花开花谢,简静自持,珍贵永远。”

摘要： 柴可夫斯基的情感经历对音乐创作产生了深刻的影响。例如:爱情的悲剧,失败的婚姻,对同性恋的不认同,进而引发其异常的情感:悲哀、绝望、不幸,以及无法控制的矛盾,自杀、自残的倾向。这些经历促使他的作品具有深刻的抒情性和强烈的戏剧性。柴可夫斯基创作的交响幻想曲《里米尼的弗兰切斯卡》是一部杰出的代表,是他钟爱的作品之一。该作品题材来源于西方历史上百科全书式的鸿篇巨制但丁的《神曲》。这部文学作品历来对艺术家们也有着巨大的吸引力,其中保罗与弗兰切斯卡矢志不渝的爱情和命运的桎梏吸引了柴可夫斯基的目光,他用音乐诉说了这一以悲剧告终的爱情故事。

摘要： 梁思成毕生致力于中国古代建筑的研究和保护,被誉为中国近代建筑之父。作为20世纪最富传奇色彩的建筑学家,无论是他的学术生涯,还是情感经历,都已久被时代反复洗刷,留到今天的,哪怕只是趣闻轶事,都会被当做屑金碎玉仔细珍藏。

摘要： 我们现在的生活看似越来越快捷、明了、丰盛,而我们的想象力却越发匮乏,我们的情感日渐干涸。我们无意中就把感情放在秤上进行等价交换,妄图在狂奔途中偶遇实力相当的同路人。我们看着眼前四通八达路,精神上却是满目高墙。古诗里的感情未必都是皆大欢喜的;但无论是欢愉、孤独、伤悲甚至是愤怒,它们至少是真实的人性,而非麻木与单调。宇宙自然赋予我们与万物相连的情感神经,即便存于以“越来越快”“越来越多”为上的俗世,也应努力守护那个“其实很少”“其实很慢”的真我。而《诗经》与《古诗十九首》里的_些诗歌如《静女》《涉江采芙蓉》等,里面体现的真情感经历了“从前慢”的萃取与发酵,酿出醇厚的香气,历久弥新,经久不衰。

摘要： 谷雨难得雨,走在路上雨滴就来了,有些漫不经心,斜刺刺的,钻进脖颈里冰凉。穿过西直路菜市场,躲着杂乱的自行车、手推车和撅屁股挑菜的老太太,想快点到大药房门前,那里十分钟之后有一班去正黄三村的中巴车。我又要去村庄了。一个人出门是常事,这个春天走得更勤。一次又一次,总觉得不过瘾,在一群群村里人中间,我变得兴奋异常,虔诚地探寻他们生活的日子,家长里短的情感经历。

摘要： 为庆柷中国共产党成立100周年而创作的新版粵剧《三家巷》是广州粵剧院2021年的重点剧目。该剧从剧本、主创、演员、舞台呈现等各方面都进行了全新的创作。全剧聚焦三个家庭的青年在历史大变局中的人物成长和思想变化,以周炳、陈文婷及区桃的情感经历为主线,塑造了青年一代奔向革命的心路历程,再现了大革命时期波澜壮阔的历史场景。

摘要： 心理压力是官兵在部队工作、训练和生活过程中形成的一种身心紧张状态,并通过非特异的心理和生理反应表现出来。导致心理压力的原因是多方面的,如工作任务、情感经历、个人性格等,是官兵自身与所处环境、人际关系、经历事件等因素相互作用的结果,而这些因素都涉及社会支持系统。

摘要： 本书作者杨先让1948年考入国立北平艺专(即现在的中央美术学院),成为徐悲鸿的学生,在徐悲鸿生命最后的5年(1948—1953)中得到他的教导。在本书中,杨先让以学生的视角讲述了徐悲鸿的一生:从徐悲鸿年少时随父习文学艺,独闯上海滩、北京,留学欧洲8年,回国后献身美术事业,到徐悲鸿的美术创作理念、美术教育思想,丰富而曲折的情感经历,他在特定历史时期的艺术追求与选择……

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。