情感融合

摘要： 世界上本就没有两朵相同的花,每朵花都各有各的姿态和神韵,虽然有些只有细小的区别,但没有优劣,只有唯一。每朵花都有自己的风采,都是一个独特的个体,学生亦是如此。课堂教学是学校实施素质教育的主渠道,要全面推进素质教育,必须坚持面向全体学生,为学生的全面发展创造相应的条件。现在的课堂教学应该是学生与教师、学生与学生"思维碰撞、心灵沟通、情感融合"的动态过程,是"知识"与"能力"不断生成的过程,要全面提高教学质量,关键是如何对待学生间的个体差异。

摘要： 界上本就没有两朵相同的花,每朵花都各有各的姿态和神韵,虽然有些只有那细小的区别,但没有优劣,只有唯一。每朵花都有自己的风采,都是一个独特的个体,学生亦是如此。课堂教学是学校实施素质教育的主渠道,要全面推进素质教育,必须坚持面向全体学生,为学生的全面发展创造相应的条件。现在的课堂教学应该是学生与教师、学生与学生"思维碰撞、心灵沟通、情感融合"的动态过程,是"知识"与"能力"不断生成的过程,要全面提高教学质量,关键是如何对待学生间的个体差异。

摘要： 舞蹈是我国长久以来的一种艺术形式,在舞蹈作品的创作过程中除了舞蹈演员的表现,其中的灵魂所在就是舞蹈编导的情感,在舞蹈作品中,掌握情感的融合程度对于作品来说具有非常重大的意义,直接关系到舞蹈作品最终的艺术效果,舞蹈编导将自身的情感融合到舞蹈作品的创造过程当中,从而赋予舞蹈灵魂与表现力,舞蹈编导需要能够把握情感的应用,从而创作出更多的优秀作品,本文将深入分析在舞蹈作品中舞蹈编导的情感把握。

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： 新闻摄影采访工作,是利用摄影技术开展新闻报道,能够在第一时间实现信息咨询的梳理和统计。本文新闻摄影采访中的情感融入为主要研究对象,针对新闻摄影采访工作情感融合问题进行多角度、多层次、多内容的论述和分析,结合笔者多年从事新闻摄影采访领域的工作经验,提出一系列行之有效的以采访建议和工作技巧,助力相关领域的新闻从业人员给予力所能及的帮助和支持。仅供参考。

摘要： 近年来,安徽省岳西县为解决困难群众生存条件差的问题,积极推进易地扶贫搬迁工程,一些贫困户从生产资源贫乏、生活条件恶劣地区搬进新区。如何让离乡又离土的搬迁群众搬得出、稳得住、能发展、可致富、快融入,成为易地扶贫搬迁后由新老居民组成的混合型社区面临的一项重要社会治理课题。2019年4月,岳西县民政局以政府购买服务的方式,在该县来榜社区试点开展“村‘两委’组织、专业社会工作者、社区志愿者三社联动”的社区治理项目,探索可复制可推广的移民搬迁社区治理新模式,取得了很好的成效。

摘要： 高中教育不同于任何年龄阶段的学习时期,由于高中时间较为紧迫,使得学生在学习过程中面临着更多的压力,最终使学生出现烦躁的心理情绪。而旧式的教学方式中,由于学生常常通过死记硬背的方式记忆知识从而不能对知识产生深刻的理解,从而妨碍学生提升自身历史成绩和历史素养,也会降低了情感教学的效果。因此,高中阶段对于学生们的学习生涯来说是一个非常重要的时期,如何开展情感教育对提高课堂质量来说是一个非常重要的环节,而通过情境创设这种教学方式在实际的教学过程中也十分重要。

摘要： 一场优秀的声乐表演中，演唱技巧和情感表达这两部分是关键，演唱技巧可以看出演唱者的专业水平，而情感表达可以看出演唱者的艺术素养，因此，要想有一场优秀的声乐表演，尤其是现场形式的演奏，不仅要着眼于技巧的提高和情感的表达，最重要的是将两者巧妙地融合起来，以确保声乐现场表演更具专业性和艺术感。

摘要： 一、国家认同——教材的使命国家认同(或称民族国家认同)是一国公民确认自己对国家这一政策共同体的心理归属意识和情感融合活动,包括认同心理和认同行为。1.教材通过培养学生文化共同感实现国家认同。2.教材通过反映社会核心价值观念实现国家认同。

摘要： 情感因素无论是对学习还是对学生都是不可少的。下面结合具体的教学实践,谈谈如何把学生带入情感体验之中。一、融洽师生关系实施情感教学需要教师把学生真正看作教学的主体,通过多种方式加强与学生的沟通与交流,建立和谐融洽、轻松愉快的课堂氛围和互相信任、喜教乐学的师生关系,从而激发起学生的学习兴趣,使之积极主动地参与课堂教学活动,提高教学效果,达到教学目的。地理教学中,如果我们教师能将情感强化,融洽师生关系,将这一情感融合到地理学科中,营造最佳的教学氛围,激发学生的学习状态,则会大大提高教学效率。

摘要： 本发明公开了一种融合情感特征和语义特征的文本情感分类方法，包括：利用主题模型得到文本数据的主题概率分布，得到文本数据的语义特征，构建一种神经网络模型，训练神经网络，得到文本数据的情感特征，并利用文本的情感特征结合文本的语义特征进行文本情感倾向性的判别。对比现有的文本情感倾向性分析方法，本方法突出考虑了带有情感标签文本的情感特征和语义特征关系，并且能同时利用这两种信息进行情感倾向性的判别。在具体的数据集实验当中，可以得到更高的情感分类精度。

摘要： 本发明是将人脸表情识别和语音情感识别融合的视频情感识别方法，涉及用于识别图形的记录载体的处理，是一种基于决策级的两个过程递进式的视听情感识别方法，该方法将视频中的人脸表情识别和语音情感识别分开，采用两个过程递进式的情感识别的方法，通过计算条件概率的方式，在人脸表情识别的基础上进行语音情感识别的技术；步骤是：过程A.将人脸图像表情识别作为第一次分类识别；过程B.将语音情感识别作为第二次分类识别；过程C.人脸表情识别和语音情感识别的融合。本发明克服了现有技术在人类情感识别中忽略了人脸特征和语音特征之间的内在联系以及视频情感识别的识别速度慢和识别率不高的缺陷。

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： 本发明提供了一种融合用户情感倾向的社交网络评论文本情感分析方法和系统，通过用户的历史评论的情感极性分布以及社交关系计算用户的情感倾向分值；以用户的情感倾向分值作为用户的属性信息，用户与用户之间的社交关系为边信息构建用户社交关系网络；提取用户情感倾向特征表示；提取评论文本的特征表示；通过联合策略融合评论文本特征和评论对应的用户情感倾向特征得到评论联合特征表示，构建逻辑回归模型对社交网络评论文本的情感极性进行预测分析。本发明结合了用户心理干预因素，在技术上把用户情感倾向特征和文本特征相融合得到特征增强的联合特征用于社交网络文本情感分析，相比传统的仅基于文本特征的情感分析方法有更高的精确度。

摘要： 本发明公开了一种融合历史语句情感相关特征的语音情感识别方法，首先对收集的语音数据提取特征，得到包含MFCC在内的共45维特征；然后将说话人及对话人的两条历史语句经IFCN‑LSTM网络提取历史情感相关特征，说话人当前语句经过LSTM网络处理，之后融合历史情感相关特征到当前语句，作为最终的判别语句。本发明采用融合历史语句情感相关特征到当前语句的方法，通过把握历史情感细粒度，使网络更加关注当前语句中情感突出的部分，从而到达提高识别准确率的效果。

摘要： 本发明提供了一种融合情感词典的情感分析方法及装置，可以应用于人工智能领域，包括：将获取的源领域中的句子与目标领域中的句子输入预先生成的编码器中获得源领域句子词向量与目标领域句子词向量；将源领域词向量与目标领域句子词向量输入句子向量编码器分别获得源领域句子表征和目标领域句子表征；利用源领域句子表征和目标领域句子表征获得目标领域的情感分类结果。本申请以情感词为预测目标，通过语言模型将源领域与目标领域的语料进行联合训练，生成一个能够提取情感分析相关特征的编码器，进而使用词编码器生成待情感分类文本的特征向量，实现了使用较少或不使用标注数据即可获得可用分类结果的技术效果。

摘要： 本发明公开了一种融合情感特征的评论文本细粒度情感分析方法，包括以下步骤S1、已有评论数据语料预处理；S2、联合向量构建；S3、ADBC细粒度情感模型训练。有益效果：本发明通过融合情感标签，情感词、方面词来表示文本向量，设计一种针对评论文本的增强语义的高鲁棒性细粒度情感分析框架，更多的挖掘文本中潜在的情感信息，同时在注意力机制之前嵌入CNN卷积神经网络对Bi‑GRU的输出层进行特征的强化学习，从而提高了细粒度情感分析的准确性。能够反映出用户真实的评价信息，使用户对产品的各方面好坏有更加直接的了解。为消费者及供应商们提供高效可靠的反馈结果。

摘要： 本发明是将人脸表情识别和语音情感识别融合的视频情感识别方法，涉及用于识别图形的记录载体的处理，是一种基于决策级的两个过程递进式的视听情感识别方法，该方法将视频中的人脸表情识别和语音情感识别分开，采用两个过程递进式的情感识别的方法，通过计算条件概率的方式，在人脸表情识别的基础上进行语音情感识别的技术；步骤是：过程A.将人脸图像表情识别作为第一次分类识别；过程B.将语音情感识别作为第二次分类识别；过程C.人脸表情识别和语音情感识别的融合。本发明克服了现有技术在人类情感识别中忽略了人脸特征和语音特征之间的内在联系以及视频情感识别的识别速度慢和识别率不高的缺陷。

摘要： 本发明公开了一种融合情感特征和语义特征的文本情感分类方法，包括：利用主题模型得到文本数据的主题概率分布，得到文本数据的语义特征，构建一种神经网络模型，训练神经网络，得到文本数据的情感特征，并利用文本的情感特征结合文本的语义特征进行文本情感倾向性的判别。对比现有的文本情感倾向性分析方法，本方法突出考虑了带有情感标签文本的情感特征和语义特征关系，并且能同时利用这两种信息进行情感倾向性的判别。在具体的数据集实验当中，可以得到更高的情感分类精度。

摘要： 本发明公开了一种基于SVM融合多种情感资源的微博情感分类方法，步骤如下：构建相关词典，包括情感词典、否定词典、程度副词词典；将不同的语料进行预处理，对语料进行分词和词性标注，并进行句法分析；将分词后的词语与正、负面词典比对得到初始词语极性，再将情感词前的词语与词语程度级别词典和否定词词典比对得到修饰词权重，把初始词语极性和修饰词权重相乘得出每条微博的情感分数；从词性特征、情感特征、句式特征、语义特征四个方面，提取名词、动词、形容词、正负情感词、程度副词权重、情感得分、否定词、特殊符号等特征；将提取的特征输入Libsvm进行模型训练，得出训练模型。本发明方法对微博实现情感5级分类，能够准确、全面地获取网民们的情感倾向。