人物画廊

摘要： 作为社会生活审美再现的文艺,必然反映不同历史阶段的社会变革,必然反映社会变革所影响的广大农村现实生活。相应的是,新时代农村题材的文艺作品中,以乡土世界为中心的人物画廊不断得到丰富和补充,其再现性、多样化也具有了与时俱进的新时代特征。因为"社会主义文艺,从本质上讲,就是人民的文艺"。其中,大学生村官形象,是最近几年的文艺作品中纷纷冒出来的新人形象,尽管数量很少,人物也不太集中、丰满,但作为新人形象无疑值得深入总结与思考。

摘要： 在楚汉相争的人物画廊中，魏豹大人是不应该被人遗忘的。这倒不是说他有什么翻云覆雨的本领，但他人生之剧的悲情谢幕却别有一番趣味。有人说这是性格缺陷使然，反复无常才让他不得善终。其实，那是政治投机，投机的结局，可能就是两手空空。

摘要： 在世界文学人物画廊中，“伪君子”达尔丢夫为我们立起一面镜子，映射出人的伪善和狡黠。请牢牢记住：在人生路上．诚信才是一张永不褪色的通行证。

摘要： 画家的这双眼睛,我们可不可以把它比作难得的一孔未遭污染的泉眼呢?当整个自然生态都遭到一定程度的污染的时候,我们恰恰忘了人自身所能遭到的更加严重的污染——物质的和精神的双重污染,归结起来就是文化的污染。毫无疑问,我们今天的文化不是完美的,而是有很多问题的:由于历史的和现实的种种原因,文化中不仅有病菌,还有不良的基因,特别是一些活跃的艺术门类,发展得相当畸形。市场经济给艺术

摘要： 明代陈与郊的剧作在女性形象的刻画上可谓是下了不小的功夫,在陈氏现存的七个剧本中,每剧都有奇特的女性形象出现,绝不雷同。她们各自因出身、经历、所处环境等因素的不同而展现出不同的精神风貌,这些不同的精神风貌共同筑起陈剧丰富多彩而深邃细腻的女性人物画廊。这些形象具体分为以下三种:1.执着于爱情而至死不渝为爱至死不渝是大多文人传奇反映的主题思想,至明万历年间已成习套,鲜出新意,陈与郊的可贵之处在于,他虽然也趋附时流,讴歌生

摘要： 道德是戏曲艺术的一个永恒主题。艺术家什么时候都不能回避对道德的审视,不能逃离对所描绘对象进行道德价值判断。当代艺术家在考虑用什么样的道德标准、道德倾向来进行道德评判时,当然有责任也有必要探索并用新的道德规范去衡量、再现、引导传统的道德规范。然而这种衡量、再现、引导应该建立在民族优良传统的根基上。因为我们民族有着深厚的道德文化积淀,其优

摘要： 在近代文学典型人物画廊中，白毛女是最具光彩的形象之一。不仅在中国家喻户晓，而且登上世界各国的舞台和银幕。但是问起是谁第一个创造了白毛女这个典型人物，大部分人回答会不正确。正确答案是河北作家李满天。

摘要： 本发明公开了一种基于多视图学习的社会安全人物画像方法，在多源身份大数据的社会安全应用中，完备的先验知识和标注样本均难以获得，本发明构建了基于部分领域知识、少量标注样本和大量未标注样本的多视图协同训练模型，实现身份属性到画像标签的准确映射。首先，通过标注样本数据集的三元空间视图分解，从三元空间身份属性中学习物理空间、社会空间、网络空间三个属性子视图及对应的权重；其次，通过三元空间多视图分类器对未标注样本进行画像标签分类，结合领域知识投票，产生可信的分类样本，添加到标注样本数据集，丰富标注样本。本发明在社会安全领域具有重要应用价值。

摘要： 本发明公开的一种结合知识图谱的人物画像刻画方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集用户的轨迹数据，基于所述轨迹数据识别用户驻留基站群；识别各个预设基站的坐标数据，并基于各所述预设基站对应的场景数据进行标注，以构建所述知识图谱；基于所述轨迹数据对应所述知识图谱，识别所述用户的空间画像；基于所述基站群对应的所述场景数据匹配所述知识图谱，以得到所述用户的人物画像。本发明可以基于知识图谱匹配用户的移动轨迹对其进行画像，以此得到多个用户对应的知识图谱场景信息，进而可以判断某用户与其他用户之间的亲疏关系，从而可以对用户画像进行更加细致的描述与场景显现。

摘要： 本申请公开了一种基于机器学习勾勒人物画像的方法、设备、存储介质，该方法包括：获取用户兴趣爱好样本数据，根据兴趣爱好数据训练得到兴趣爱好模型；获取用户习惯样本数据，根据习惯样本数据训练得到行为习惯模型；获取用户作息习惯样本数据，根据作息习惯样本数据训练得到作息习惯模型；获取用户行动轨迹样本数据，根据行动轨迹样本数据训练得到行动轨迹模型；采集目标人物的开源信息，将开源信息存储到搜索引擎Elasticsearch中；根据兴趣爱好模型、行为习惯模型、作息习惯模型、行动轨迹模型生成API接口；通过调用对应的API接口，按格式传参，通过各个模型分析开源信息得到目标人物的画像。

摘要： 本发明提出一种基于人物画像的自然语言解释方法、装置及存储介质，所述基于人物画像的自然语言解释方法包括：接收第一语音数据；确定所述第一语音数据所属的第一交互场景；选择与所述第一交互场景对应的第一交互行为解释模型；对所述第一语音数据进行语音识别，得到第一识别结果；利用所述第一交互行为解释模型对所述第一识别结果中满足预设条件的第一关键词进行修正。通过确定与第一交互场景对应的第一交互行为解释模型，并利用第一交互行为解释模型对所述第一语音数据的第一识别结果中的第一关键词进行修正，在提高语音识别/语言解释的效率的同时，也能提高语音识别/语言解释的准确率。

摘要： 本发明公开的一种结合知识图谱的人物画像刻画方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集用户的轨迹数据，基于所述轨迹数据识别用户驻留基站群；识别各个预设基站的坐标数据，并基于各所述预设基站对应的场景数据进行标注，以构建所述知识图谱；基于所述轨迹数据对应所述知识图谱，识别所述用户的空间画像；基于所述基站群对应的所述场景数据匹配所述知识图谱，以得到所述用户的人物画像。本发明可以基于知识图谱匹配用户的移动轨迹对其进行画像，以此得到多个用户对应的知识图谱场景信息，进而可以判断某用户与其他用户之间的亲疏关系，从而可以对用户画像进行更加细致的描述与场景显现。

摘要： 本发明公开了一种大数据动态人物画像信息提取方法，涉及药品销售管理技术领域，包括：通过用户交互系统将药店会员姓名转化成二进制数据，并建立检索关键数据的标识；系统管理模块将检索关键数据发送至用户信息提取系统；通过用户信息提取系统确定药店会员信息；通过用户标签生成系统将药店会员的图像信息转化为高清图像，并将高清图像填充在标签模板的人像放置框内，将对应的药店会员的数据信息放置在标签模板的用户信息显示框内，然后确定用户标签完成；通过系统管理模块将已完成的用户标签发送至用户操作终端并显示。本发明快速又准确的提取出药店会员的人像和数据信息，提高了提取效率，增强了提取及时性。

摘要： 本发明公开了一种基于多维度的网络空间人物画像方法，其步骤包括：1)构建网络空间的人物画像体系，所述人物画像体系包括人物的基本信息、个人经历、社交信息、用户标签和社会关系；2)对于一目标人物，爬取该目标人物的基本信息和社交信息计算该目标人物的社交影响指数；3)获取该目标人物的个人经历；4)利用该目标人物的年龄阶段、职业所涉及行业作为目标人物标记身份标签人物标记身份标签；5)根据该目标人物在社交媒体Twitter和微博中发布的消息数量，计算权重γTwitter、γWeibo，并计算消息中词语的TF‑IDF值与对应权重相乘，选取TF‑IDF值靠前若干词语作为该目标人物的兴趣标签。

摘要： 本发明公开了一种面向人才选拔的人物画像生成方法，包括以下步骤：S1、对能力词进行管理，构建由能力根词、能力派生词、能力邻近词组成的多级语料库的体系；S2、构建能力树模型；S3、使用S2中的能力树、S1中的能力词，从员工的评价文档中生成个人的能力矩阵；S4、分析能力矩阵，匹配能够为能力词定性的定性词，并将定性词插入能力矩阵中；S5、统计员工能力矩阵并定量计算定性结果，最终生成人物画像。本发明的有益效果是：本发明采用基于自然语言文本处理的系列方法，通过评价文档对人物的能力进行抽象，使得评价维度具象化、数值化。

摘要： 本发明提供一种案件大数据网络身份关联与人物画像方法，所述方法包括：步骤1，获取案件数据；步骤2，对获取的数据进行清洗；步骤3，采用重叠社团发现技术识别重要目标；步骤4，用户博文向量化；步骤5，用户个人信息向量化；步骤6，源用户和候选用户的博文相似度计算。本发明能够对涉案数据进行很好的处理；本发明中采用基于重叠社团发现的重要目标识别技术，利用局部聚类结构的引导来检测重叠社团，将复杂的重叠聚类问题降低为一个更简单、更易于处理的非重叠分区问题；本发明利用向量表示、行为关联等方法，构建基于多维特征的网络用户身份关联模型，挖掘跨社交平台用户关联关系和还原用户社交关系网络。

摘要： 本发明提出一种基于人物画像的语音识别系统及方法，所述方法包括：获取多个用户的用户标识以及所述多个用户在不同场景下的人物特征数据和人物行为数据，并以二者构建不同场景下的人物画像，建立人物画像集；接收待识别语音数据，并从所述待识别语音数据中提取第一用户标识；根据所述第一用户标识确定所述待识别语音数据所属的第一用户和第一场景；从所述人物画像集中选择与所述第一用户、所述第一场景对应的第一人物画像；根据所述第一人物画像对所述待识别语音数据进行语音识别，得到第一识别结果。本发明通过利用人物画像对所述待识别语音数据进行识别得到第一识别结果，在提高语音识别效率的同时，也能提高语音识别的准确率。