体会情感

摘要： 阅读有实效的关键在于思维和情感在阅读中的渗透。在阅读教学中,可通过渲染课堂的情感氛围,拉近距离来触发情感;借助资料链接、聚焦关键词句、激发想象、关注细节来体悟情感;适时利用引读、反复诵读来迸发情感;借助同主题作品阅读、迁移写作来升华情感。

摘要： 朗读是一门高雅的艺术,亦是学习语文的一种重要的手段,是走进文本、体会情感的一扇大门。教师对学生的朗读指导要准确具体,同时考虑到学生的学习能力和接受能力,还要有层次性,让学生在朗读方法的学习上,可以不断进步。因此,结合之前的理论学习以及校本研修讨论,我认为对学生的朗读指导可以分为三步。

摘要： 诗歌教学是语文教学不可忽视的重要部分。然而,受教学进度、考试内容、学生认知水平等因素影响,教师对诗歌的教学大多停留在熟读、理解、背诵三步曲上,学生对诗歌的理解大多滞留在了解大意、体会情感的浅层次上。因此,本文试图以《十五夜望月》的教学为例,透过意象、意境、意蕴的相互连接,探索深度鉴赏诗歌的新路径。

摘要： 学会对新编部编教材的理解,赏析文本中的人物,课文重理解、重个人情感的体验、重语文知识的运用,应教会学生理清线索,这种情感的线对掌握人物思想感情的起伏变化有很大帮助;学会找关键词语体会情感,会让我们更好去理解情感;分析学会想开了去,更好的发散学生的思维;合理利用文中资源,更好地为写作服务。

摘要： 著名教育家叶圣陶先生曾说过:“课文无非是个例子。”教师应创造性地理解和使用教材,积极开发课堂教学资源,灵活运用各种教学策略,引导学生在实践中学会知识、体会情感、形成素养。

摘要： 如果说,表演的最高境界是不言不语即传达,那么眼神在其中大概占据了60%的作用。一位优秀的演员,只需要一个眼神便能让你感受到他心中的四季,这就是眼神的传达艺术。虽然说演员的眼神离不开情感的支撑以及表演环境等综合因素的影响,但是从技术角度来看,就是捕捉"视象",体会情感再表达,如果眼神不到位,那么观众就容易出戏。

摘要： 随着新课改不断深入推进,小学阅读作为语文学习的关键环节,受到了空前的重视。通过对小学生阅读能力的培养,可有效激发小学生的文字运用能力,提升文学核心素养,使其学会感悟文字、体会情感、懂得品味。本文对小学语文教学中学生阅读能力的培养进行了简单的探析,提出小学阶段是培养学生能力素养的基础阶段。

摘要： 在我们国家的传统课堂中,语文、数学等考试学科的内容是受到很大重视的,也许是受社会环境和原始教学目标的影响,教师与学生对“德、智、体、美”等非考试学科的关注甚少,社会人士及教育界对这一情况也无可厚非。然而,随着社会的发展,素质教育被推上历史舞台,对学生的全面发展提出了更高的要求,教学目标也发生了改变,受教师和学生轻视的学科也开始走入了人们的视线范围。著名教育学家柯达伊认为:“音乐教育是完整的人所需要的发展”,在小学阶段,正是学生丰富心灵发展,汲取各种知识的关键阶段,构建生动的小学音乐课堂是十分重要的。

摘要： 【教学目标】1.学会本课生字词,读准多音字,理解“屏息凝视”“丰富多腔”等词语的意思。2.学习课文1-5自然段,了解猫“古怪”的具体表现,体会“语言大师”老舍先生怎样表达对猫的喜爱之情。能有感情地朗读课文。3.学习作者字里行间渗透自己情感的表达方式,模仿练写矛盾的性格特点,积累内化语言。

摘要： 教学目标:1.借助文本,通过随文、插图等多种方式自主识记"耷、咦"等7个二类生字;通过迁移运用读准多音字"似"和"扇";正确、规范地书写"扇、遇"等8个一类生字。2.朗读课文,联系上下文体会情感,通过角色表演了解人物心理变化,借助疑问词,读好问句。3.结合生活实际,理解"人家是人家,我是我"。课时安排:2课时。

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。