情感策略

摘要： 总结了语篇教学的定义和教学方法,分析了小学英语语篇教学中情感教育存在的误区,结合实际教学总结了小学英语语篇情感教学的有效策略帮助,希望切实提升小学英语教学质量,帮助学生提高英语教学质量。

摘要： 数字媒介与后现代文化的相遇,使得情感因子成为营销管理领域的核心问题之一,而自带互联网基因的数字出版营销更需要重视情感策略。文章分析了数字媒介与后现代文化的双重渗透及互现,对数字出版情感营销中情感矢量的“方向”与“大小”展开探讨,并基于相关实践尝试性地提出后现代语境下数字出版营销的情感策略。

摘要： 《普通高中英语课程标准》明确指出,构成英语学科核心素养的发展条件是学习能力。有效选择和使用学习策略是帮助理解和表达,提高学习效率的手段,是学生形成自主学习和终身学习能力的必备条件。文章阐述笔者自己在初中全学段英语教学过程中如何发展学生运用情感策略的能力,从而提高学生自身的英语学习能力。

摘要： 阅读理解,顾名思义即是阅读材料时,揣度作者的创作意图、思想感情以及体会文本材料中所涉及人物的情感变化。中学生若要在日常考试中精准地揣度出作者要表达的思想感情以及材料中所涉及人物的情感变化,必须要在大量阅读的基础上学会情感迁移,即把作者以及阅读材料中所涉及的人物情感迁移到自己的身上,也就将自己置身到文本材料中,去沉浸、去感同身受。只有这样学生阅读文本后才能获得比较准确的感受、领悟或共鸣,才能窥探到作者最真实的内心世界,感受到人物的情感变化,从而很好地了解阅读材料中所表达的情感,准确答题。

摘要： 古诗词是小学开展传统民族文化教育的重要载体,也是弘扬民族优秀文化的关键路径.在小学语文古诗词课堂教学中,学生情感体验在古诗词的理解与情感共鸣中起到关键作用.为探究小学古诗词教学中如何有效提升学生的情感体验,如何有效发挥情感策略的教学作用,提升古诗词教学效果,本文结合教学实践,组织灵活多样的教学活动,并在良好的课堂氛围下激发学生参与学习的热情,进而提高古诗词教学效果.

摘要： 近年来,汉语作为第二语言教学在世界语言教学领域里备受关注,有关情感策略方面的运用在对外汉语教学的成功开展有着重要的意义.以往的情感策略大都在宏观上谈及,很少就汉语教学中各个子系统情感策略的课堂应用进行探讨.本文是笔者就自身教授少数民族(维吾尔族)学生、外国留学生三年经验的总结,以期为对外汉语教学提供比较实用的情感策略实践.

摘要： 当前,在我们小学语文课堂教学中,优良的情感就像一座架在师生之间的桥梁,可以将老师教的东西和学生吸收的知识连接起来。因此,语文老师在教学过程中应采取合理的情感策略,合理地培养学生积极的情感情绪,使学生快乐高效地学习。

摘要： 教育部于2014年3月发布《关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》中,提出了核心素养的概念。2017年新修订的《普通高中课程标准》中明确阐述:"英语学科的核心素养包括语言能力、思维品质、文化意识和学习能力四个维度。语言能力就是用语言做事的能力,涉及语言知识、语言意识和语感、语言技能、交际策略等;思维品质是思考辨析能力,包括分析、推理、判断、理性表达、用英语进行多元思维等活动;文化意识重点在于理解各国文化内涵、比较异同、汲取精华、尊重差异等方面;学习能力主要包括元认知策略、认知策略、交际策略和情感策略。本文以英语学科的核心素养要求为指导进行大单元教学尝试。

摘要： 作为素质教育体系中的重要构成,情感教育是一种人性化教育方式,符合以人为本教育观念,将其运用到高中教学管理中能够提升学生思想品德与审美水平。文章以高中音乐教学为研究对象,运用访谈法、实验法、综合分析法等方法研究情感教育在教学管理中的运用策略,取得一定成果。在素质教育不断深化的今天,音乐教师要有与时俱进的意识,注重情感教育实施,通过营造良好课堂环境、合理运用多媒体技术、创设多元化教学情境、开展丰富的音乐活动、建立合理的评价机制等途径促进认知教育与情感教育的有机融合,实现教学效益最大化。

摘要： 高校大学生是一群思想独立的特殊群体,因此大学生的教学活动需要具有针对性.文章将从情感教学的模式特点出发,分析当前高校大学生英语教学中存在的问题,阐述情感教学在高校大学生英语教学中应用的意义,最后提出高校大学生英语的情感教学策略,旨在全面提高大学生的综合素质.

摘要： 中学课堂管理是一个受各方面因素影响的长期的综合性的工作。本研究旨在探究中学课堂中学生不当或违纪行为的深层次原因，正视学生的问题行为，针对目前中学课堂管理中的情感策略的较少关注，深入研究中学课堂管理中具有可操作性的有效情感策略，主要目标就是找到操作性强的并实用的情感策略运用方法，以实现融洽课堂氛围和师生关系的目的，促进课堂管理高效率；同时，引导帮助学生从心理根本上解决青春期各种问题，促进学生身心健康发展。

摘要： 幼儿时期是智力发育和教育启蒙的黄金时期.在这一阶段,幼儿的学习兴趣与方法都获得了较快提高.因此,幼儿教育教学策略就显得尤为重要.而科学合理的策略是幼儿身心健康快速发展的主要推动因素.可以从幼儿教育教学策略入手,对情感策略、互动策略和生本策略这三个方面进行研究.

摘要： 中国对外汉语教学正处于从普通外国语言教育向汉语国际推广教育的转型过程.在这个过程中,以学习者为出发点来使用对外汉语教材这个问题显得越来越重要.本文以浙江大学的合作伙伴澳大利亚西澳大学孔子学院的汉语教学实践为个案研究,探讨相应的对外汉语教材的应用策略和方法，主要在情感策略，认知策略、交际策略和文化策略四个方面进行了介绍，笔者建议，可以在课文前面设计导读及热身话题等，这种设计可以为学习者创设良好、真实的输入情境，能有效地激发学习者的动机和兴趣。通过这样的热身活动，为学生进入下一个学习阶段做好充分的准备。可以在二册将拼音注于简体中文的上方，便于学生更好地结合拼音和汉字的学习，并且尽快将对拼音的掌握转化为对汉字的认识和理解。而，四册可以仍然保持现状，以避免学生对于拼音的过分依赖，教师也可以作为学习者的一部分，参与和引导这种合作学习。

摘要： 在长期的新闻报道实践中,新闻从业者进行新闻选择时,首要考虑的就是新闻价值.所谓新闻价值,指的是新闻事实本身所包含的满足社会需求的素质的总和.新闻价值要素包括真实性、时新性等不变要素和重要性、显著性、接近性、趣味性等可变要素.但是在今天,由互联网技术带来的交往革命以及社会的发展所带来的社会转型,使得新闻传播的媒介生态环境发生了质的变化.在这个时代,传统的新闻价值已经无法包办一切,在网民实现发声的前提下,产生了许许多多的社会情绪,而这些社会情绪深刻地影响着受众对信息的选择和接收,也影响着媒体的报道策略和叙事方法.

摘要： 在长期的新闻报道实践中,新闻从业者进行新闻选择时,首要考虑的就是新闻价值.所谓新闻价值,指的是新闻事实本身所包含的满足社会需求的素质的总和.新闻价值要素包括真实性、时新性等不变要素和重要性、显著性、接近性、趣味性等可变要素.但是在今天,由互联网技术带来的交往革命以及社会的发展所带来的社会转型,使得新闻传播的媒介生态环境发生了质的变化.在这个时代,传统的新闻价值已经无法包办一切,在网民实现发声的前提下,产生了许许多多的社会情绪,而这些社会情绪深刻地影响着受众对信息的选择和接收,也影响着媒体的报道策略和叙事方法.

摘要： 在长期的新闻报道实践中,新闻从业者进行新闻选择时,首要考虑的就是新闻价值.所谓新闻价值,指的是新闻事实本身所包含的满足社会需求的素质的总和.新闻价值要素包括真实性、时新性等不变要素和重要性、显著性、接近性、趣味性等可变要素.但是在今天,由互联网技术带来的交往革命以及社会的发展所带来的社会转型,使得新闻传播的媒介生态环境发生了质的变化.在这个时代,传统的新闻价值已经无法包办一切,在网民实现发声的前提下,产生了许许多多的社会情绪,而这些社会情绪深刻地影响着受众对信息的选择和接收,也影响着媒体的报道策略和叙事方法.

摘要： 在长期的新闻报道实践中,新闻从业者进行新闻选择时,首要考虑的就是新闻价值.所谓新闻价值,指的是新闻事实本身所包含的满足社会需求的素质的总和.新闻价值要素包括真实性、时新性等不变要素和重要性、显著性、接近性、趣味性等可变要素.但是在今天,由互联网技术带来的交往革命以及社会的发展所带来的社会转型,使得新闻传播的媒介生态环境发生了质的变化.在这个时代,传统的新闻价值已经无法包办一切,在网民实现发声的前提下,产生了许许多多的社会情绪,而这些社会情绪深刻地影响着受众对信息的选择和接收,也影响着媒体的报道策略和叙事方法.

摘要： 在长期的新闻报道实践中,新闻从业者进行新闻选择时,首要考虑的就是新闻价值.所谓新闻价值,指的是新闻事实本身所包含的满足社会需求的素质的总和.新闻价值要素包括真实性、时新性等不变要素和重要性、显著性、接近性、趣味性等可变要素.但是在今天,由互联网技术带来的交往革命以及社会的发展所带来的社会转型,使得新闻传播的媒介生态环境发生了质的变化.在这个时代,传统的新闻价值已经无法包办一切,在网民实现发声的前提下,产生了许许多多的社会情绪,而这些社会情绪深刻地影响着受众对信息的选择和接收,也影响着媒体的报道策略和叙事方法.

摘要： 一种利用微调和重排序策略的情感可控回复生成方法，利用微调算法对大规模开放域语言预训练模型GPT‑2进行训练，即，使用带有情感类别标签的开放领域多轮对话语料训练GPT‑2，通过将对话语句与其对应情感类别标签混合训练的方式，使语言模型学习语义和情感的依赖关系，得到EmoGPT模型，利用EmoGPT模型，根据指定的情感类别标签，将生成的K个回复进行情感重排序，得到最终的生成回复，本发明解决了多轮对话情况下由于对话生成模型中缺乏情感控制方法导致的生成回复的情感与指定情感不一致的问题，实现了多轮对话的情感可控回复生成，提高了对话生成回复的情感一致性。

摘要： 本发明公布了一种面向语音情感分类的具有多输入多融合策略的双BiLSTM结构。首先，提取语音信号中的Mel谱特征和统计特征两种帧级特征，然后将两种特征同时输入两个双向LSTM网络进行学习，分别应用注意力机制和平均池化操作将两个双向LSTM的输出进行拼接得到基于各帧的注意加权和及平均的两种高级特征，最后，将这两种特征进行融合及批归一化处理后，使用softmax分类器进行语音情感识别。我们的DABL模型同时处理两种不同类型的特征，以便更好地了解情绪中的细微变化。在“EMO‑DB”数据集上的实验结果表明了本文方法的优越性。

摘要： 本发明公开了一种在对话策略中响应情感类别预测方法。所述方法包括以下步骤：知识增强的对话上下文编码模块通过分层Transformer网络将前M‑1轮的对话历史信息V1:M‑1编码为上下文向量表示X1:M‑1，并融合对话中的对话特征；潜在情感响应学习模块采用变分网络学习语料中从上下文向量表示X1:M‑1到情感响应的映射，从而建模得到潜在分布z；交互情感预测模块将对话上下文编码模块输出的上下文向量表示X1:M‑1和潜在分布z作为输入，预测响应情感E′Y。本发明提出的方法实现响应情感类别的预测，赋予对话代理自适应地进行多样化情感表达的能力，缓解目标文本缺失导致的推断合理性问题。

摘要： 本发明属于机器学习技术领域，具体涉及基于集成分类器动态选择策略的文本情感分类方法。包括如下步骤：S1，采集电影评论信息，根据评论内容进行情感标签，不同程度的情感态度分属多个类别；S2，对已经标签的评论内容的文本集合中，所有的文本进行预处理；S3，利用集成分类器动态选择策略建立文本情感分类模型；S4，根据测试集评论的k个近邻验证集评论在对应候选池中的分类器上的准确率，选择分类器形成分类器集合；S5，采用聚合方法将选择完成的分类器集合组合成多分类器，得出最终输出。本发明具有能够有效地处理文本情感分类中多分类问题且预测精度高的特点。

摘要： 一种利用微调和重排序策略的情感可控回复生成方法，利用微调算法对大规模开放域语言预训练模型GPT‑2进行训练，即，使用带有情感类别标签的开放领域多轮对话语料训练GPT‑2，通过将对话语句与其对应情感类别标签混合训练的方式，使语言模型学习语义和情感的依赖关系，得到EmoGPT模型，利用EmoGPT模型，根据指定的情感类别标签，将生成的K个回复进行情感重排序，得到最终的生成回复，本发明解决了多轮对话情况下由于对话生成模型中缺乏情感控制方法导致的生成回复的情感与指定情感不一致的问题，实现了多轮对话的情感可控回复生成，提高了对话生成回复的情感一致性。

摘要： 本发明提供一种基于交叉空间池化策略的弱监督图像情感分类与定位方法，包括基于ResNet‑101采用交叉空间池化策略最后生成一个维度为类别数的特征向量；然后通过聚合所有的情感类别的特征图来捕获图像中诱发情感的区域。本发明利用交叉空间池化策略使得卷积神经网络为每类情感学习到更具有鉴别力的信息，从而提高了情感分类性能，使得分类的准确率都有了很大的提升。

摘要： 在一个示例中，一种用于自动驾驶车辆的情感自适应驾驶策略的系统包括：用于检测与车辆中的至少一个乘客相关的环境信息的第一多个传感器，以及通信地耦合至该多个传感器并且包括处理电路的控制器，该处理电路用于从该第一多个传感器接收环境信息、根据该环境信息确定至少一个乘客的情感状态、以及至少部分地基于至少一个乘客的情感状态来实施驾驶策略。可描述其他示例。

摘要： 本发明公布了一种面向语音情感分类的具有多输入多融合策略的双BiLSTM结构。首先，提取语音信号中的Mel谱特征和统计特征两种帧级特征，然后将两种特征同时输入两个双向LSTM网络进行学习，分别应用注意力机制和平均池化操作将两个双向LSTM的输出进行拼接得到基于各帧的注意加权和及平均的两种高级特征，最后，将这两种特征进行融合及批归一化处理后，使用softmax分类器进行语音情感识别。我们的DABL模型同时处理两种不同类型的特征，以便更好地了解情绪中的细微变化。在“EMO‑DB”数据集上的实验结果表明了本文方法的优越性。

摘要： 本发明公开了一种基于多迁移学习策略HPV疫苗接种态度的情感分析模型：模型1由输入层、双向LSTM层、输出层和Softmax层组成；模型2由输入层、预训练好的BERT模型、全连接网络层和输出层组成。本发明提出了两种结合不同神经网络的迁移学习模型，并且在有限的HPV相关标注数据集上得到了验证，准确高效的将公众对于HPV疫苗接种态度进行了分类。

摘要： 本发明公开了一种面向聊天机器人的混合策略式情感安抚系统和方法，以情感计算为核心并以此为基础具备任务完成、自动问答等一系列能力，有效填补了目前市场上已有的聊天机器人的各种不足。其技术方案为：系统包括：面向情感计算的语言理解模块，从用户查询中识别出当前用户查询的意图标签、关键词槽和可能蕴含的情感类别；面向情感计算的对话管理模块，为用户查询生成候选用户响应，根据通过多轮对话确定的对话状态对生成的候选情感响应进行重排序，并生成重排序的用户响应；面向情感计算的语言生成模块，对面向情感计算的对话管理模块输出的重排序的用户响应，根据用户设定的机器人画像生成最终的用户响应。