陶冶情感

摘要： 阅读教学中的文本是指教学资料中所出现的文本,这里探索的文本细读,与新批评理论下的文本细读不同,阅读教学中的文本细读凸出教学价值,关注学生核心素养发展需要,进而使得学生在鉴赏词句中能够感知语言,陶冶情感,提高语言运用能力;。但文本细读与咬文嚼字不同,文本细读重视深层、整体、细节的理解。而咬文嚼字则关注于局部,过分斟酌字眼,反而导致工具性与人文性的割据,不利于学生从遣词造句或者谋篇布局中探寻精神实质。

摘要： 随着教育领域的发展,小学生语文古诗词的教学愈加受到教师教学的重视。教师在语文古诗词教学中缺乏教学的手段,增加了小学生学习的难度,限制了小学生学习的进程。为此,教师在语文古诗词的教学中可以运用多媒体教学,理解诗词内涵;使用分组教学,培养自主能力;拓展阅读教学,丰富诗词文化等方式教导学生,以提升学生学习的能力,发展学生学习的素养,提高学生学习的成绩。

摘要： 美育,是以陶冶情感、培养情操为特征,以生动形象为手段,提高学生感受美、理解美、创造美的能力,进而促进学生全面发展的一种教育形式。美育的渗透力很强,它贯穿于当前整个课程体系当中。

摘要： 在小学语文低年级教学中通过课本剧编演活动,有利于学生在探究的乐趣中诱发动机,在体验的乐趣中陶冶情感,在审美的乐趣中丰富感受,在创造的乐趣中展现个性,从而促进学生全面和谐的主动发展。在课本剧的选、读、编、导、演、评过程中促进学生语文素质的提高,从而使学生语文核心素养得以提高。教育的目标是使受教育者通过学习,能适应个人发展的需要,适应社会发展的需要。

摘要： 小学语文阅读教学中的情感调动是十分重要，它是语文课的润滑剂和催化剂,把学生的情感调动好了才能激发学生学习的兴趣，这样学生就乐于学习语文，更好地理解和记忆与运用，更好地完成教学任务，提高学生的语文能力。

摘要： 一、教学理念《小学语文课程标准》指出:阅读是语文教学的重要途径,在阅读教学中,恰当地,充分地运用朗读手段,可以帮助学生理解课文内容,发展思维和陶冶情感。既可以促进学生对知识的理解和记忆,又可以帮助学生积累大量的词汇和句子,提高学生的理解能力和表达能力,真可谓“书读百遍,其义自见”。

摘要： 传统文化,即"中国几千年历史长河中,在特定的自然环境、经济形势、政治结构、意识形态作用下形成的和流传下来的并且至今仍在影响着当代文化的‘活’的文化"。中国科学院院士、华中科技大学原校长杨叔子在《走出"半个人"的时代》中说:"学习《老子》《论语》,第一,可以陶冶情感,树立对国家、对民族的高度责任感;第二,可以改善思维,活跃思维,完善思维;第三,可以增加非智力因素。从思想感情、从思维方法、从非智力因素讲,学习我们民族优秀的传统文化,绝对有好处。"

摘要： 对于初中语文教学来说,文言文反映的时代距今久远,语言凝练,构思独特,史料详实,是学生陶冶情感、丰富文化内涵的一个重要载体,对学生艺术敏感力的培养起到一个潜移默化的熏陶作用。初中语文文言文教学直接影响着初中生对我国传统文化的继承与发展,是对我国优秀传统文化的继承,又是提高中学生语文水平及整体文化素质的重要途径。下面我就结合自己的教学实践工作,谈谈自己的点滴看法。

摘要： 多媒体技术在教学中的运用,做到了图文并举,声像并茂,手脑并用,视听结合,创设生动逼真的教学环境,消除学生听课时的枯燥感和疲劳感,牢记所学知识,活跃课堂气氛,激发学习兴趣,真正改变传统教育的单调模式。使教与学真正互动起来,使课堂异彩纷呈,给课堂教学增添了一道亮丽的风景。

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。