感情经历

摘要： 曹禺24岁即发表处女作《雷雨》,30岁左右完成了一生最重要的几部作品《日出》《原野》《北京人》等,被称为“中国的莎士比亚”。作家创作力的奔涌喷发,也和他的感情经历有关……2020年是中国现代戏剧泰斗曹禺先生诞辰110周年纪念,他的女儿万方出版了《你和我》,首次讲述了父亲和母亲的恋情故事。

摘要： 总有人问我,自己的爱情每天柴米油盐,过于平庸,有没有办法改变现状,拥有一份刻骨铭心的恋情?深刻而不落俗的爱情,谁都向往,遗憾的是,我也没有对应的方法论。但是,我想和大家分享自己一段非常难忘的感情经历——这段经历在我心里尘封多年,它地动山摇,悲壮辽阔,曾经无数人为之动容。答应我,好好看完这个令人心碎的故事,你会找到想要的答案。

摘要： 清初的词人,数纳兰性德所受评价最高,这是有原因的。纳兰性德受生活的限制,与广大劳动人民接触不多,也没有经历巨大的社会变动,因此他的词题材比较狭窄,思想境界也不高,主要反映他个人的感情经历。爱情词和悼亡词在纳兰词中占的数量是最多的,而且写得真挚感人,没有矜才使气、堆砌辞藻等习气。

摘要： 《吾友茱蒂丝》是英国女作家多丽丝·莱辛笔下的短篇小说。作品塑造了一位性格复杂多面的中年未婚女人朱迪斯。聪明睿智、外形出众、事业有成的朱迪斯却有着异于同时代女性的两性关系及恋爱、婚姻观念,这和朱迪斯的个人感情经历密不可分。多角度分析莱辛对朱迪斯个人行为表现的描写得出以下结论：茱蒂丝是新时代的女性,追求自由恋爱;她也是崇尚本我的情妇,性欲至上,突破传统不依赖婚姻围城;她更是一位＂母亲＂,喜爱孩子却未能如愿。所有这些身份背后不同寻常的婚恋心理都深受时代背景下女性主义崛起的影响。

摘要： 《吾友茱蒂丝》是英国女作家多丽丝·莱辛笔下的短篇小说.作品塑造了一位性格复杂多面的中年未婚女人朱迪斯.聪明睿智、外形出众、事业有成的朱迪斯却有着异于同时代女性的两性关系及恋爱、婚姻观念,这和朱迪斯的个人感情经历密不可分.多角度分析莱辛对朱迪斯个人行为表现的描写得出以下结论:茱蒂丝是新时代的女性,追求自由恋爱;她也是崇尚本我的情妇,性欲至上,突破传统不依赖婚姻围城;她更是一位"母亲",喜爱孩子却未能如愿.所有这些身份背后不同寻常的婚恋心理都深受时代背景下女性主义崛起的影响.

摘要： 长长的路 我们慢慢走物质支撑人的生活，而信念支撑人的灵魂。人生这趟旅途．“去向远方”是每个人生命中最浪漫的冲动。也是每个人对抗孤独与现实的力量之源。本书精选余光中先生散文36篇，包括游记见闻、感情经历、生活智慧、人情世故、文化随感五部分内容。在本书中，余光中先生以人生过来人的姿态，为每一个读者提供生命的启示和前行的力量。

摘要： 一次偶然的拼车之旅，没料到会有“意外的感情收获”。有过一段失败感情经历的营翠莲觉得这是一份天赐良缘。邹德江的警察职业，让她觉得这份感情更可靠，两人相识不久就同居了。在同居的日子里，曹翠莲望着邹德江整天早出晚归，忙于值班、出差、追逃，深感做警察实在是太辛苦了。年长邹德江1岁的营翠莲像个姐姐般照顾他的日常生活。

摘要： 本发明提供一种动物感情显示系统(100)，其包括：安装在动物身上的信号发送终端(10)；和可与该信号发送终端通信的信号接收终端(20)。所述信号发送终端(10)由动作检测传感器(12)和信号发送部(15)构成。所述信号接收终端(20)由信号接收部(22)、显示控制部(24)和显示部(25)构成。动作检测传感器(12)将动物的多种动作，分别作为所述动物的感情检测。信号发送部(15)将与上述动作检测传感器(12)检测出的动物的各种动作相对应的感情数据发送到外部的信号接收部(22)。信号接收部(22)接收所述信号发送部(15)发送的所述感情数据。显示控制部(24)将所述信号接收机构接收的与所述感情数据相关的显示内容显示在显示部(25)上。

摘要： 本发明公开了基于变分自编码器的融入知识和感情的端到端对话方法，所述方法包括：采集情感标签、对话、知识和回复，并进行预处理作为训练数据；搭建由变分自编码器模块和拷贝模块组成的模型，并进行训练；预处理测试数据，将测试数据输入训练好的模型中进行预测，得到回复，持续进行端到端对话。变分自编码器模块的编码模块编码情感标签和输入对话的语义信息。变分自编码器模块的解码模块融入知识和情感用于生成内容。拷贝模块结合解码器生成的内容、输入的对话和知识生成回复输出。本发明方法采用变分自编码器结构以生成丰富的回复；引入情感标签用于控制回复的情感类型；从输入对话和知识中拷贝信息，使生成回复兼具丰富性和可控性。

摘要： 能够推定电子笔的输入作业者的该作业时间点的实时的感情状态，并进行与推定出的感情状态对应的处理。具备：位置检测装置部，具备检测由电子笔指示的位置的传感器和取得与使用者把持的电子笔的状态相关的笔状态信息的单元；发送部，将包括由位置检测装置部取得的笔状态信息的感情状态推定要求向包括数据库的感情推定装置发送，在该数据库中，将把持电子笔的人的感情状态与在该感情状态时与人把持的电子笔的状态相关的笔状态信息可取的值的范围信息被建立对应并进行了保存；及处理部，接收与发送出的感情状态推定要求中包含的笔状态信息对应地从感情推定装置发送来的与感情状态对应的信息，并执行使用了接收到的与感情状态对应的信息的处理。

摘要： 本发明提供一种动物感情显示系统(100)，其包括：安装在动物身上的信号发送终端(10)；和可与该信号发送终端通信的信号接收终端(20)。所述信号发送终端(10)由动作检测传感器(12)和信号发送部(15)构成。所述信号接收终端(20)由信号接收部(22)、显示控制部(24)和显示部(25)构成。动作检测传感器(12)将动物的多种动作，分别作为所述动物的感情检测。信号发送部(15)将与上述动作检测传感器(12)检测出的动物的各种动作相对应的感情数据发送到外部的信号接收部(22)。信号接收部(22)接收所述信号发送部(15)发送的所述感情数据。显示控制部(24)将所述信号接收机构接收的与所述感情数据相关的显示内容显示在显示部(25)上。

摘要： 本发明公开了一种基于ATL的感情深度识别方法，该方法利用到Active Learning和Transfer Learning两种学习方法，再通过建立算法模型最终建立起一套完整的感情深度识别方法。其中该方法的有益效果为，采用Activing Learning方法，每次让模型去找去最不好判断的数据让专家去标注，这样效率非常高，往往只需要百分之二十的标注量就可以达到一样的效果；采用Transfer Learning学习方法，我们可以将已经学到的模型参数(也可理解为模型学到的知识)通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习；相对于传统的手工设计特征乃至浅层学习特征不能很好地适应现实世界中种种与表情无关的干扰因素，本发明所建立的方法能够准确高效的识别人脸表情。

摘要： 本发明公开了基于变分自编码器的融入知识和感情的端到端对话方法，所述方法包括：采集情感标签、对话、知识和回复，并进行预处理作为训练数据；搭建由变分自编码器模块和拷贝模块组成的模型，并进行训练；预处理测试数据，将测试数据输入训练好的模型中进行预测，得到回复，持续进行端到端对话。变分自编码器模块的编码模块编码情感标签和输入对话的语义信息。变分自编码器模块的解码模块融入知识和情感用于生成内容。拷贝模块结合解码器生成的内容、输入的对话和知识生成回复输出。本发明方法采用变分自编码器结构以生成丰富的回复；引入情感标签用于控制回复的情感类型；从输入对话和知识中拷贝信息，使生成回复兼具丰富性和可控性。

摘要： 本发明公开了一种基于表情识别的无感情绪异常检测方法，属于计算机软件技术领域，包括采集待预测个体在某时间段T内的面部图像帧数据，并进行图像帧的情感分布预测，构建待预测数据项；将待预测数据项作为预先构建的个体情绪异常等级预测模型的输入，预测所述待预测个体的个体情绪异常等级。本发明为每个个体建立不同的个体情绪异常等级预测模型，判断个体相对于自身在一个时期内的情绪异常情况，可根据得到的异常等级有效的监听个体的心理状态并做出针对性的跟踪和治疗。

摘要： 本发明公开了一种预测个体对至少一种预定感官刺激的长期感情反应的方法。该方法包括步骤(a)根据暴露模式在暴露的初始时间段内使个体暴露于至少一种感官刺激若干次、(b)对于每次暴露，获得表示所述个体对所述至少一种感官刺激的感情反应的数据、(c)将表示所述个体的感情反应的数据和所述暴露模式提供给机器学习算法、以及(d)在暴露的初始时间段之后的预定的预测时间段的时间点，通过机器学习算法预测所述个体对所述感官刺激的长期感情反应。

摘要： 本发明属信息收集领域，尤其是一种通过语料训练判断评论情绪正负及感情色彩的方法，针对现有的面对无论正面事件或者反面事件都会存在正面或者负面的评价，所以无法判别人们在对事件的正确的态度的问题，现提出如下方案，其包括S1：在网上收集语料数据；S2：收集社会主流事件，其中包括正面事件和负面事件；S3：制作词库，包括同义词、同音错别字词、标准词、语气词和表情符号，本发明通过利用词库分别对正面评论和负面评论进行对比和判别，以此可以方便得出人们在正面事件或者负面事件态度，进一步可以有效的体现社会价值观的走向。

摘要： 本发明公开了一种用户弱感情的分析方法和装置，通过获取税务智能问答系统中用户的语料库，并对所述语料库进行分词；对所述分词进行去噪和保停用词处理，获取分词中的特征词，建立特征词与用户情绪类别的对应关系；使用支持向量机模型构建用户弱感情的分析模型；使用所述特征词对所述模型进行训练和测试；使用所述用户弱感情的分析模型，对税务智能问答系统中用户的弱感情进行分析，获取用户的情绪，解决传统的主客观文本分类技术也无法对税务文本特征进行很好的训练和划分的问题。