基于情感计算的E-Learning模型框架

针对目前E—Learning系统中情感缺失的现状,提出创建一个能感知、识别和理解学习者的情感,并能针对学习者的情感做出智能、灵敏、友好反应的E—Learning模型框架,它可以获取和识别每个学习者的学习表情,并能根据不同学习者的学习状态进行相应的调整,实现认知和情感相互协调的个性化E-Learning教学．     

基于情感语义词典与PAD模型的中文微博情感分析

随着社交网络影响的不断增加,微博作为人类社会交流、发布观点信息的重要载体,其所包含的情感状态具有重要的研究意义。文章通过对微博文本及其包含的情感词汇的分析研究,引入神经网络语言模型和语义向量,结合心理学、情感计算领域相关知识,采用心理学PAD连续维度情感描述模型作为文本情感分析量化的基础,对微博文本所蕴含的情感状态进行分析研究,以获得更加精确的情感分析结果,达到情感分析的目的。同时实现了从个性角度的微博文本情感的可计算性。实验表明,所述方法能较好地提高微博文本情感分析的准确性和精确度,在不同主题不同情感特征中均能够得到很好的应用。     

情感状态模糊识别的研究

相比人脸和语音表情识别,生理信号能更客观地反映人们的情感状态.基于生理信号的情感计算研究越来越引起人们的关注.针对情感状态具有模糊特性,提出应用模糊理论从生理信号中选取特征向量进行分类识别.与其他分类方式相比,采用模糊分类识别研究更有助于其他学科的研究人员对情感发生机理的理解和深入研究.比较模糊理论与其他分类方式的识别结果,实验结果表明模糊识别效果总体与其他方式差距不大,但对不同的状态识别效果差距较小.     

基于情感状态转移模型的外界刺激影响分析

为了研究外界刺激时间对人情感状态转移的影响,首先采用Gross情感调节过程和有限状态机描述情感状态转移过程. 然后根据外界刺激持续时间的不同,引入了情感增强因子. 本文将外界刺激时间与状态转移矩阵进行关联,从而确定不同的刺激时间对情感状态转移的影响. 最后对提出的算法进行仿真分析. 结果表明,随着外界刺激时间的增加,外界刺激对情感状态转移的影响会越来越大,但是增大的速率会逐渐减慢. 该算法可以有效描述外界刺激持续时间与状态转移矩阵的关系.     

基于正交投影的BiLSTM-CNN情感特征抽取方法

基于正交投影的BiLSTM-CNN的情感特征抽取方法旨在从文本中获取带权重的中性词向量,得到具有更高区分度的情感特征,为文本情感分类提供有力的技术支持.传统的深度学习模型会忽略关键局部上下文信息中的特殊意义词,导致获取的情感特征不够丰富.针对这一问题,本文提出一种基于正交投影的BiLSTM-CNN情感特征抽取方法.首先,将中性词向量投影到情感极性词的正交空间中,得到加权中性词向量,同时通过CNN深度学习模型抽取文本关键语义;然后,利用BiLSTM-Attention模型和带权重的中性词向量,从提取出的关键语义中学习可增强句子情感的语义特征,使文本在情感分类时更具判别性.实验结果表明本文所提出的情感特征抽取方法可以获取更完整的情感特征,从而显著提高文本情感分类的准确率.     

人本主义学习理论在外语教学中的运用

人本主义学习理论的外语教学强调学习者是情感和认知的主体,重视学习者的个性的发展。人本主义学习理论在外语教学中的运用主要体现在三个方面：创建良好的师生关系;尊重学生的情感需求;培养学生的自主性和创造性。人本主义学习理论激发学习者的学习动机,充分发挥学习者的潜能,有效地提高了学习效果。     

基于多Agent的情感补偿模型设计

本文依据人本主义理论,结合多Agent技术,构建了基于Multi-Agent的情感分析补偿模型,以学习者在远程学习中情感为主线,学习需求为目标,解决情感缺失问题,从而提高学习效率.     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

基于PAD的个性化情感模型

基于情感计算和人工心理学理论定义了个性空间、心情空间和情感空间,并建立起了个性空间同心情空间的映射关系,提出基本情感强度的概念来描述情感空间在某一时刻所处的状态。根据心情空间中心情向量离基本情感点的距离远近关系来度量情感空间中某种情感出现的概率大小,建立起了心情空间与情感空间的映射关系,并建立了一个新的三层映射关系的个性化情感模型。通过仿真实验验证,该情感模型能较为准确地描述人类情感变化规律。     

情感因素在大学英语教学中的作用

兴趣是学习的最好的老师．这是教育界乃至各行各业大家的共识．这句话从另一方面讲就是情感因素在人的学习因素中占据最重要的因素。随着语言教学研究的重点从研究教师如何教转向学习者如何学．人们更重视学习者个体因素造成外语学习结果差异的影响。研究者们不再只注重对学习者理性的认知功能研究,而开始重视对学习者非理性情感因素,如：动机、态度、焦虑等的研究。笔者通过多年的教学实践发现．情感因素决定了老师是否能很好的授课,学生能很好的领会老师的精神。在大学英语课堂教学中渗透情感教学．运用心理学的理论和方法,在充分考虑认知因素的同时．有意识地激发和调动学生有利于英语学习的积极情感因素．培养学习英语的兴趣。增强学习英语的动机、自信心、主动性,这些都是提高学生学习成绩的有效方法。