情感魅力

摘要： 艾青是我国著名的当代诗人,选编入统编版高中语文教材的《大堰河——我的保姆》,是其成名作之一。对于这样一首诗歌,历来都有多种解读,而如果以时间为主线,可以发现这种解读越来越精致。笔者在肯定这一解读思路的同时,更想强调的一点是,这首诗歌与大多数近代、现代、当代诗歌不同的是,其语言非常朴素,情感非常真挚,这种情感凭着简单的阅读往往无法析出,只有学生对这些朴素的文字进行深入解读,才能读出诗中的情感魅力。

摘要： 思想政治理论课是一门铸魂育人的课程,要把思想政治理论课办好,关键在于思想政治理论课教师.思想政治理论课教师高尚的人格魅力可以升华学生的道德品质,强化学生的奋斗意志,并且有助于回归思想政治理论课的最终目的.因此,思想政治理论课教师应承担起责任,树立终身学习的理念,不断提升自身的理论魅力、情感魅力、道德魅力.

摘要： 小学语文课本所选的文本都是精挑细选,符合小学生的学习成长要求。在小学语文的教学过程中,对文本内容的领悟与会意,对语言技巧表达手法的认识与应用以及对语言情感魅力的品味与把握等都是教师所要教授小学生的内容。以文本为中心、重视语境、强调文本结构的文本细读的语文学习方式是对文章内容细致入微的理解与把握,不仅可以使小学生对文章内容与大意有着深刻的理解,而且还可以提升小学生在语文方面的综合素养,掌握语言运用的技巧与魅力所在。

摘要： "亲其师,信其道"出自《学记》——我国古代第一本教育专著,这句古训一语道破了良好的师生关系对于学生的重要影响。说到如何"亲其师",很多老师都会有自己的感悟,但总体来说,无外乎就是:人格魅力、知识魅力、情感魅力等,但这些都需要一个过程,要在学生逐步了解你这个老师后才会慢慢"亲其师"。

摘要： 二胡作为我国传统乐器的代表，其具有鲜明的演奏风格，特别在发音方面独具特色，利用温婉或者高昂的音调进行情感表达，具有较强的艺术渲染力，在戏曲表演中，二胡是重要的伴奏乐器，其与戏曲表演相得益彰，可以提升舞台的艺术力，带给观众以更好的观看体验。本文主要针对戏曲伴奏中二胡演奏的情感魅力进行分析和探究，希望给予我国相关领域以些许参考和借鉴。

摘要： 古诗词是小学语文教学中最具魅力的一种文化,诗词具有其丰富的艺术特色,在中华艺术的宝库中依然闪耀着光芒。诗词具有丰富的情感,震撼着人们的心灵,在人们心中荡起一圈一圈的涟漪;诗词具有深邃的意境,陶冶着人们的情操,引起人们无限的遐想;诗词具有经验的语言,引起人们无限的咀嚼回味,体味语言文字的艺术魅力;诗词还具有强烈的节奏感,在人们心中荡起感情的波浪。因此《语文课程标准》提出了培养小学生"认识中华文化的丰厚博大,吸收民族文化的智慧"的要求。古诗词教学,是继承中华民族优秀经典文化的最好手段,在改革开放的今天,是时代赋予每一位教育者的光荣使命。古诗词教学让学生在古典文学的海洋里遨游,尽情享受经典文化带来的艺术魅力。

摘要： 二胡是我国传统民族乐器之一,其风格独具特色,独树一帜,尤其发音方面更加具有特色.二胡在艺术方面进行了独特的表达,或者高昂或者温婉.二胡用声音进行情感的传达.而在戏曲伴奏之中,二胡占据着重要的地位,具有极高的艺术表现力,二胡作为我国的国粹艺术,对我国的音乐方面的发展,发挥着重要作用.故而本文将对二胡这一乐器进行简要分析,探索二胡在戏曲伴奏中的情感魅力.

摘要： 本文尝试的是打工者的叙事分析。叙事分析是了解打工者并向别人讲述其所了解的打工生活的最重要的途径之一。打工者叙事既是人文的也是建构的，它尊重打工者的声音，让打工者寻回自己作为一位反思性实践者的权利和能力。而对于调查者研究者而言，做打工者实际生活的叙事研究，无疑是进入了一个极富人文关怀和情感魅力的领域。通过叙述者展现他们生活和亲身经历的口头叙述和故事，研究者得以了解他们的内心世界，能够捕捉他们外显行为中透露出的实践智慧。笔者对大武的跟踪调查已近一年，从最初在工友NGO机构“家园”认识到现在，前后正式访谈两次，时间约四小时，还有平时在家园的闲谈和QQ聊天，笔者还对大武居住环境进行了实地考察，本文就是根据访谈和观察记录，对大武的打工叙事进行整体一内容的分析。大武的打工叙事主要突出了四个主题:在城市边缘漂泊，打工中的成长，打工中的抗争和对没有预期的未来的深深迷茫。

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。