谈艺术作品中的情感因素

艺术的本质是情感,其表现的是情感,情感是艺术的灵魂。在绘画艺术中,艺术家通过作品与观众进行情感交流与对话,以充分表达情感,控制情感,组织情感,唤起情感,净化情感。     

人工情感研究综述

简要论述了人工情感在人工智能中的重要性和作为人工情感研究理论基础的自然情感理论,并对人工情感的各个研究诸如情感建模、情感识别、情感表达、人工情感机理等分别进行了较为详细的分析与综述,对人工情感的发展趋势进行了展望。     

论情感语义属性

情感语义属性以情感评价为基础。情感语义属性语言单位含有情感激因。情感评价和情感激因是情感语义属性的标志。它们是区分表达情感和描写情感或通报情感的主要特征。不仅纯情感词和具有伪所指的联想情感词 ,超音质特征和语言情境也是体现情感激因的重要信号     

家庭亲子伪情感沟通现象及矫正策略分析

亲子之间的情感沟通既是亲子沟通的内容,也是亲子沟通的目的。伪情感沟通是指亲子之间无助于彼此真实情感表达和无助于促进良好亲子关系形成的情感沟通。亲子情感沟通目的太过功利、忽视情感表达、单向情感传递、反向情感表达等都可能导致亲子之间出现伪情感沟通。父母一方要采取积极主动的态度,通过改变亲子情感沟通的观念、掌握沟通的技巧和构建良好的家庭情感氛围来达到改善亲子伪情感沟通状况的目的。     

浅谈语文教师的情感要素

语文教学是一片充满情感的天地。本文分析了语文教师情感世界构成的要素──职业情感是语文教师情感的基础,有了高尚的职业情感,才能忠于职守,无私奉献;师生情感是语文教师情感的核心,有了良好的师生情感,才能谆谆教诲,乐此不倦;教学情感是语文教师情感的归宿,有了浓厚的教学情感,才能教文育人,完善人格。在语文教学的广阔天地里,愿语文教师洒下更多的情与爱。     

一个基于相关反馈的神经网络音乐情感分类器构建算法

目的构造音乐情感分类器,为计算机理解情感提供途径。方法首先分析现有音乐情感模型,然后提取音乐情感特征并采用神经网络构造音乐情感分类器,最后采用相关反馈对分类结果进行标注并进一步训练分类器,直至训练样本的错误分类率在一定误差范围内。结果对测试样本进行情感分类,达到了最高89%的分类准确率,实现了音乐情感分类器的构建和音乐片断的情感标注。结论研究成果是音乐情感检索的基础工作,也可用于其他音频的情感识别和分类。     

大学英语教学中情感因素的运用与策略

学习者应强化积极情感的动力作用,同时避免消极情感的负面效应。教师应该帮助学生培养积极情感,同时促使消极情感向积极情感转化。本文就大学英语教学中情感因素的运用与策略予以分析与说明。     

基于Plutchik情感轮的剧集网络评论文本的离散情感评价及有效性分析

看剧是一种高强度的情感休闲行为,剧集会激发受众多样而密集的情感,因此对看剧等文化消费的情感体验进行评价时,以离散情感模型作为理论基础会更有效,但目前对影视体验进行情感评价时以PANAS模型为主。基于Plutchik情感轮和NRC情感词典,构建了影评情感词库。使用Python软件抓取并评价了53部仙侠类、剧情类剧集豆瓣评论文本的离散情感,最后对离散情感评价结果进行了有效性分析。结果发现,一方面剧集网络短评可以用于衡量剧集情感,另一方面基于Plutchik情感轮的离散情感评价方法既可以对剧集进行分类,也比PANAS情感评价方法对剧集质量有更强的解释能力。研究结论可用于影视制片、剧集质量评价和情感营销。     

面向情感变化检测的汉语情感语音数据库

该文介绍了面向普通话情感变化检测的情感语音数据库CESD。该数据库的语音以对话形式录制,包括男女声情感对话语音1 200段。以生气、着急、中性、愉悦、高兴为基本情感,共包含20种情感变化模式。除语音文件外,还包含带有静音段/有效语音段、情感类别、情感变化段、情感质量等内容的标注文件。为了使更多的研究人员可以使用该数据库,利用P raat工具提取出67维常用声学特征,作为特征文件一同存储在该数据库中。对该数据库进行主观评价和情感变化检测的结果表明:语音情感状态自然、情感变化真实,能够满足语音情感识别和语音情感变化检测研究的双重需求。     

基于广义Jaccard系数的微博情感新词判定

微博情感新词的极性判定是情感分析研究中的一项基本任务,旨在对新词进行情感分类。针对极性判定的问题,提出一种新的计算特征向量相似度的算法。该方法首先使用特征向量表示情感新词和已有情感词,利用点互信息计算特征权值:然后采用广义Jaccard系数分别计算情感新词与已有的三种极性的情感词集内情感词的相似度,词集内相似度之和即为情感新词与该情感词集的相关度:最后,通过情感新词与三个极性情感词集的相关度的距离差判定其极性。实验结果表明,基于广义Jaccard系数的情感新词极性判定算法得出的F值比COAE 2014参赛队伍的最好成绩高两个百分点。     

中职生情感教育的缺失与对策

当前中职学校教学片面强调传统的教育观念和教学模式，缺乏情感教育。使学生产生厌恶学习等一系列情感教育缺失的表现。为了更好实现中职学校教育的目标。认真分析情感教育缺失的原因探索情感教育的具体对策，有效加强中职生情感教育，化解学生情感危机，体现情感教育的作用。     

高中思政教学中的有效情感渗透

在高中思政教学中，教师可以通过构建情感交流的渠道，酝酿情感；营造情感探究的氛围，释放情感；优化整合课程资源，丰富情感；注重教师自身的影响，激发情感；寻找现实中的兴奋点，提升情感等途径，有效渗透情感，使思政课堂彰显灵动魅力，焕发盎然生机。     

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。     

影响大学生英语写作能力的情感策略

当前，大学英语写作教学所面临的问题不仅是语言输入还是输出的问题，也决不是写作技能的强化问题。关键在于非英语专业学生既没有英文写作动力，也没有英文写作欲望。这就是说，课堂教学需要一支刺激学生兴奋的杠杆-情感。本文从情感的感染作用与情感体验，情感的迁移作用与情感体验，情感的感动作用与情感体验及教材中情感引领的作用与情感体验等四方面论述情感策略对大学英语写作教学有正面的积极强化作用。     

谈情感教学

"情感"是教学活动能否成功的重要影响源,什么是情感教学、情感教学的基本要素、情感教学的功能和情感教学的实施等四个方面是值得探讨的。     

基于选择性集成的情感识别

当前，情感识别已经成为情感计算中一个重要研究问题。传统的情感识别方法有人工神经网络（ANN）的 情感识别、模糊集的情感识别、支持向量机的情感识别和隐马尔可夫模型（HMM）的情感识别等。将选择性集成的 方法应用到情感识别中，该方法通过训练数据集的随机数抽取、训练，得到一批候选分类器，并通过差异性计算，挑选出大于平均差异性水平的分类器用来做最终情感识别。实验表明，该方法比传统的识别方法以及bagging集成 方法的效果都好,能有效地提高情感识别的精度。     

情感思维的认知理论探析

情感思维是与情感相区别，具有理性思维活动的情感，在认知中占有关键性地位。在深刻理解情感思维本质及认知结构后，深入探讨情感思维的认知模式，进而揭示情感思维的认知在当代的价值。     

基于表情符号和情感词的文本情感分析模型

文本情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。文本中的表情符号也能表达一定的情感。针对情感分析研究时先去除包含表情符号在内的停用词这一方法,本文在判断情感倾向性时考虑情感词和表情符号的共同作用,提出了一个包含表情符号的文本情感分析模型。通过设置一定阈值,可以对社交网络中过激情感进行实时监测。     

在高中历史课堂教学中进行情感教育

在高中历史教学中实施情感教育应该在重视学生认知发展的同时,注重挖掘教学过程中的情感因素,充分利用和发挥情感功能,依据情感教育的原则,通过各种途径实现情感教学目标,提升学生的情感智力。     

基于语义分析的中文微博情感分类方法

通过分析微博的结构特点,提出了一种基于语义分析的中文微博情感分类方法。首先构建了表情符号情感词典和网络用语情感词典;然后结合词典资源对微博文本进行依存句法分析并且构建情感表达式树;最后根据制定的规则计算微博文本的情感强度,依据强度值判断微博的情感倾向类别。实验结果验证了该方法的有效性,也表明所构建的表情符号情感词典和网络用语情感词典能够有效增强情感分类器的性能。