语言情感

摘要： 语言感悟能力是语文素养的重要组成部分。如何在阅读中培养学生的语言感悟能力,让学生爱上阅读呢?“诵”中感悟语言魅力。诵读是感受语言情感的好方法,学生通过大量诵读,可以感受到语言文字的独特魅力,进而培养语感。笔者在指导学生阅读《小小竹排画中游》时,首先,让学生闭上眼睛聆听笔者饱含深情的配乐范读,要求学生体会重音、语调、语速和情感;然后,让学生模仿笔者的范读阅读文本,笔者随时予以纠正;最后,指导学生采用自由读、齐读、指名读、分组读等朗读形式阅读。通过诵读,学生产生了“好美啊”“我好像躺在竹筏上一样”“我舒服得都快睡着了”的感受。“顺”着学生这一感知层面上的“藤”,笔者引导学生去“摸”感悟层面上的“瓜”:“你为什么觉得美?你能读出江南的美吗?请同学们互读互评。”经过相互评议,学生明确:要读出文本的意蕴,就要站在作者的角度,读出文本的语气、语调、语势。

摘要： 本文以《雪地里的小画家》教学为例,论述利用文本语言现象训练学生语言表达的方法,包括:活用教材资源引导学生关注语言现象、巧用方法促进学生开展语言表达训练等。

摘要： 网络直播带货作为一种新的商业销售模式已经成为拉动经济的有效渠道。在后疫情时代,网络直播带货对经济的全面提升有着不可磨灭的作用。而全民直播带货的热潮之下,带货主播的行为和话语成为判断网络直播带货的参考指标。带货主播的话语表达形态成为连接主播、受众和商品的桥梁,但有些主播的不规范用语和行为让行业乱象出现。如何构建高效的主播话语形态,推进直播带货规范有序发展?文章从情感、经济和社交三个维度分析带货主播的话语形态构建,通过真实感、陪伴感与参与感三个维度挖掘主播话语形态的内核,并对主播直播话语存在的问题进行了反思。最终给予主播话语形态构建的建议,也给观众正确认识网络直播带货、树立正确消费观提供可能性。

摘要： 语文作为小学阶段的基础课程,能帮助学生丰富自身情感,提高语言表达能力。学生可以从文质兼美的课文中明白事理,锤炼思想,形成良好的“三观”意识。教学中,我们如果将语文文本思想与班级管理相结合,既可以促进学生语文学习,又可以提升班级管理。一、语文教学与班级管理之间的联系1.语文教学对班级管理的促进作用。语文作为学生的母语,具有更多的语言情感,更为丰富的人文情怀。

摘要： 英语学科核心素养的提出,推动小学英语课堂教学的方式和内容不断调整和改进。英语课堂教学不仅要关注学生的语言能力,也要关注学生的英语思维品质、文化品格和学习能力的培养。从英语学科教学转向英语学科教育,要求英语学习不仅要学习语言知识,更要让学生通过语言学习感受语言表达的情感和文化。课堂上,教师要充分解读教材提供的文本,依据课标、学情和教学目标重组文本,让学生通过文本的学习,充分体验语言情感、感受语言文化、提高语言能力、发展学科素养。

摘要： 语感是对语言知识的一种感知能力。语感图式理论与小学英语解码能力相结合,使学生逐步形成对语音朗读的直觉力,对语义语法的觉察力,对语言情感的感受力,从而在对话形态中能快速进行回应,提升言语品质,提高阅读素养。新课标提出,任何一门语言学习的精髓都是相通的,良好的语感培养会对语言习得起到事半功倍的作用。在提倡阅读素养的大时代背景下,我们要清楚地认识到,阅读素养分为阅读能力与阅读品格。其中解码能力是一项重要的阅读能力。所谓解码,就是指将语言形式转换成具体语言内容的过程。它可以分为三个步骤,即解码语音、解码语义、解码情感。我们在发展学生解码能力的时候,可以通过语感图式来提升学生的这一能力。

摘要： 随着新课改的不断深入,阅读教学愈发受到重视。小学语文教材的内容大都出自名作大家,其中所蕴含的人文精神、思想情怀对小学生的价值观树立有着不可忽视的作用,因此教师要重视培养学生们的语言文字鉴赏和运用能力,要以小学生的兴趣为基点,依托文本的特色,走进作者的情怀,以“品”语言为扶手,“融”情感为目标,使学生形成良好的学习习惯,为未来学习打下夯实的基础。

摘要： 运用问卷调查和访谈相结合的方法对361名裕固族民众的语言态度进行了调查研究,发现在情感纬度,裕固族民众对裕固语的评价高度,显著高于当地汉语方言和普通话,表现出对身份的强烈认同.在理性纬度,裕固族民众认为普通话最有用,裕固语有身份,当地汉语方言最容易习得.裕固族民众的语言态度与社会环境和他们对社会的认知有关.

摘要： 应用文写作能力是人们适应现代社会生活的重要能力之一,它综合了一个人的语言技能、语言规范、语言态度、语言情感等诸多方面。统编教材立足语文课程标准,从二年级到六年级,共安排了14次应用文练习。应用文教学应立足实用性,通过真实的写作情境、真实的任务驱动及真实的体验活动,落实教学目标。本文以徐州市第三十四中附属小学杨静老师执教的《写信》一课为例,探讨应用文写作教学如何落实三个"真实"。

摘要： 本发明提供的基于深度网络的自然语言情感分析方法，在记忆网络的基础上，语义依存信息引入来引导注意力机制的执行，包含了句子整体情感信息的上下文矩信息也被用来为当前分析对象词提供背景信息。整个模型包括嵌入模块、记忆序列构建模块、语义依存掩码注意力模块、上下文矩情感学习模块以及输出模块。在模型中，根据依存句法树得到的对象词和上下文的语义依存关系信息将引入到记忆网络中，使得每一个层的记忆序列都是动态生成的，从而引导记忆网络的多层模块中的注意力机制的执行。另外，为了引入句子的整体情感信息，即同一句子中所有对象词之间的关系信息，我们提出了一个基于上下文矩的学习任务，通过多任务学习来辅助特定对象词的情感分析。

摘要： 本发明公开一种跨语言情感语音合成方法及系统，首先，建立上下文相关标注格式和上下文相关聚类问题集；其次，确定第一语言标注文件、第二语言标注文件、目标情感普通话标注文件、待合成标注文件、第一语言声学参数、第二语言声学参数、目标情感声学参数；然后根据所述第一语言标注文件、所述第二语言标注文件、所述目标情感普通话标注文件、所述第一语言声学参数、所述第二语言声学参数和所述目标情感声学参数确定多说话人目标情感平均声学模型；最后，将所述待合成标注文件输入所述多说话人目标情感平均声学模型获得第一语言或/和第二语言目标情感语音合成文件，以实现合成同一说话人或不同说话人跨语言的情感语音。

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： 本发明公开了一种用于情绪评估的语言情感识别方法，属于语音信号智能处理技术领域。预先录制对话内容生成源音频，对源音频进行预处理后保存得到情感数据库；将情感数据库划分为训练集和测试集；基于情感数据库搭建语音情感识别模型；语音情感识别模型通过愉悦度和激情度来预测情感数据库；获取演讲者的演讲内容并对其预处理生成相应的音频文件；以训练集语音时长为分割参数，将音频文件分割成若干个目标语音文件；以目标语音文件为输入语音情感识别模型，基于语音情感识别模型对演讲者情绪的评估分析，同时测试集作用于训练集使语音情感识别模型得到优化。本发明精准的掌握演讲者语言的情绪变化，避免只对音频的识别而忽略情绪变化的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于无监督未登录词识别的自媒体语言情感分析方法。该方法包括：模拟字符间的组合构造无监督未登录词识别器，利用无监督未登录词识别器对待分析的自媒体语言进行无监督未登录词识别，得到待分析的自媒体语言的表征；使用自媒体多模态情感分析模型对所述待分析的自媒体语言的表征进行分析，得到待分析的自媒体语言的情感倾向。本发明实现了未登录词识别及表情符语义融合，将提高情感模型面向自媒体平台的分析性能，并适应自媒体平台的发展趋势。同时在分析平台用户语义情感方面，准确率等指标优于现有技术。

摘要： 本申请公开了基于深度学习的自然语言情感处理方法、装置和存储介质，本申请对原始通信文本进行预处理，得不同中文语料对应的不同序列；采用BERT‑MLF模型对预处理后的中文语料序列进行特征提取，获得隐藏层输出，隐藏层输出包括每个序列对应的语义特征和最大池化后的方面特征；利用语义特征和方面特征进行BERT‑MLF模型的训练和测试；采用LSTM网络对语义特征和方面特征进行深度特征提取，获得每个序列的深层语义特征；将深层语义特征经过全连接层，再进入Softmax分类器进行分类，进行模型的训练和测试。本申请减少了模型训练所需的有标签的数据量、所需时间和计算资源，具有更好的适应性，能在短时间内生成可靠的深度学习模型，提高了系统的实用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于胶囊网络的多语言情感分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取多种语言的源语言文本，得到不同文本的语料集合；分别将不同文本的语料集合输入产生词向量的Glove模型中，提取源语言的语义特征，得到多语言文本的向量表示；在待识别以及待训练的文本中，先通过语种识别工具识别语种，再使用对应语种的词向量进行初始化；将文本隐含的情感特征与原文本向量表示进行融合；将融合向量表示输入基于胶囊网络的情感分类模型中得到情感分类的结果。通过本发明所述的方法，提升了多语言的情感分类效果以及性能，能有效对多语言文本的情感进行分类，有效提升了多语言文本分类的准确率以及F1值。

摘要： 本发明涉及一种基于义原的自然语言情感分类方法，属于自然语言处理中的信息分类技术领域。所述方法先对HowNet知识库中的义原进行正向和负向极性的标注；再利用HowNet知识库中的词义和义原的对应信息来对知识库中的所有词进行远程监督的标注，从而获取词或短语的正负极性的关系的字典；然后将数据集中的文本与包含正负极关系的字典进行匹配，获取远程监督的数据集；然后设计一个监督的模型进行训练，从而实现对文本情感分类的任务。由于引入了义原对情感进行分类，缓解了其中极性词指向不明显的文本进行情感分类的困难。所述情感分类方法在测试集和任意给定自然语言文本中都能很好的完成对情感的正负向分类任务。

摘要： 本发明公开一种汉英双语跨语言情感语音合成装置，包括，装置本体，所述装置本体的上下面中间连接有臂带，所述装置本体的正面上方为LCD显示器，所述装置本体的正面下方为文本输入器，所述装置本体的正面在LCD显示器和文本输入器中间的右侧为开关，所述装置本体的上面右侧为扬声器，所述装置本体的右面上方为无线收发装置，所述装置本体的内部有语音合成FPGA，所述语音合成FPGA分别与SD卡、所述开关、扬声器、语音识别芯片和单片机相连。本发明的有益效果在于：可以帮助汉语或英语人民中只会说一种语言的人合成出带有说话人风格和情感的汉语或英语语音，让汉语或英语人民中说不同语言的人们进行自然畅通的交流。

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的自然语言情感识别方法，包括根据海量舆情数据进行文本特征提取模型doc2vec、图片特征提取模型CNNs和情感识别模型CNN的训练；采集新的舆情信息，对舆情数据进行清洗分类，将文本信息输入至doc2vec模型，进行文本特征提取；将图片数据输出至CNNs模型，进行图片情感特征的提取；采用基于核矩阵的特征层融合算法将前两步提取的文本和图片情感特征进行特征层融合；并将得到的融合特征输入情感识别模型，输出情感识别结果。