导读:本文包含了情感构建论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:情感,藏文,榆林,词典,敦煌,语料库,主题。
情感构建论文文献综述
申昆灿[1]（2019）在《情感因素对构建有效师生互动的作用》一文中研究指出对英语教学有重要影响的叁个情感因素是:学习动机、学习态度和个性特征。在当今时代,了解并熟练掌握英语知识是新时代初中生必备的素养。教师在讲授初中英语这门课时应当注重优化教学手段,提升情感因素对构建有效师生互动的作用,提高学生的学习兴趣,促进其轻松学习,为学生提供更广阔的学习空间,提升学生的综合英语素养。下面,我将结合自身的研究和经验,从"情感因素的内涵及对时下初中英语教学互动的意义""利用情感因素构建有效师生互动的策略"两大方面入手,就如何提升情感因素对构建有效师生互动的作用进行粗浅的(本文来源于《家长》期刊2019年05期）
李宝成,李靖[2]（2019）在《大学生先决体育认知运动情感对构建高校体育教学模式的影响研究》一文中研究指出在运动心理学和体育社会学的基础上研究表明:开始参加和继续参加体育运动与做出参与的决策过程有关,改变或结束参与体育运动也一样。在培养大学生终身体育意识、以人为本的高校体育教育理念为主流思想的发展趋势环境为前提,本文分析认为大学生先决体育认知、运动情感是高校构建个性化体育教学模式的两大核心因素,从而对高校构建多样化的体育教学模式提供理论参考。(本文来源于《文体用品与科技》期刊2019年22期）
刘亚桥,陆向艳,邓凯凯,阮开栋,刘峻[3]（2019）在《摄影领域评论情感词典构建方法》一文中研究指出目前少见摄影领域情感词典,且为改善Word2Vec情感词典构建方法词语领域区分度,提出一种改进Word2Vec的摄影领域情感词典构建方法。用TF-IDF训练结果词集及人工摄影情感基础词集对Word2Vec训练结果集进行领域重要程度修正,产生摄影领域情感词集,从大连理工大学情感词汇本体库中选取种子词和情感词集计算情感词的极性和强度,和HowNet情感词典合并形成摄影领域情感词典。实验结果表明,该方法在实际摄影评论数据集上取得了较好的效果。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年10期）
邢国林[4]（2019）在《注重达成情感目标，构建理想聋数课堂》一文中研究指出《聋校义务教育课程标准》(2016版)中明确指出,聋校义务教育阶段数学课程目标分为知识技能、数学思考、问题解决、情感态度四个维度。对于情感,皮亚杰在其所着的《儿童心理学》中说过:"没有一个行为模式,不含有情感因素作为动机,但是反过来,如果没有知觉和理解参与,那就没有情感状态可言,情感与认识两者既不能分割,同时又不能互换。"因此在聋生数学认识活动中,教师应在充分考虑知识技能等目(本文来源于《陕西教育(教学版)》期刊2019年10期）
杨曦[5]（2019）在《构建促进儿童道德情感发展的班级生活》一文中研究指出班级生活是小学生学习公共生活的重要场所,有道德的班级生活对培育小学生的公道感、重要感和班级荣誉感等道德情感具有不可替代的价值。班主任只有构建有道德的班级生活才能更好地培育小学生的道德情感。(本文来源于《江苏教育》期刊2019年71期）
李刚[6]（2019）在《用朴拙的当代设计构建情感与精神的体验空间》一文中研究指出甘肃省酒泉市瓜州县戈壁滩上的艺术瑰宝榆林窟，是2018年第一届M+中国高端室内设计大赛之“榆林44窟”新建项目的所在地。去年，5支设计师战队进行了激烈竞赛，最终叁支战队获得了改造榆林窟叁个公共空间的机会。据红星美凯龙方面介绍，这叁个公共空间项目即将竣工，(本文来源于《第一财经日报》期刊2019-09-06）
杨欣,群诺,郭龙银,孟姚媛[7]（2019）在《藏文情感语料库的构建与分析》一文中研究指出针对藏文情感分析的要求,建立藏文情感语料库。建库主要分叁大步骤,爬取原始语料、开发标注平台、建立结构化语料。在标注体系上,糅合并参考英文和中文中相对优秀的情感语料库的标注体系的优点,结合藏文情感文本的特点,建立藏文情感语料标注规范。实验表明,该语料库具有扩展性和实用性,在该标注平台上标注藏语词句能减轻标注人员工作量,同时有效建立结构化语料,满足情感分析需求。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年09期）
邓东[8]（2019）在《情感词典构建方法及其应用研究》一文中研究指出在信息时代,随着近年来移动互联网的飞速发展,分享生活点滴已经成为人与人之间交流的重要沟通方式,这些数据的数量极其庞大且杂乱,但它们同样又包含大量用户对于当今时事、购买的商品的评价信息,这些评价信息或褒或贬,包含着用户对这些事件或商品的观点、看法,而这些反馈信息对公司、机构来说都是非常宝贵的,因为它们可以让公司从用户的角度了解产品的缺点、用户的喜好等等,因此,理解并分析这些文本数据中蕴含的情感倾向有着非常重要的现实意义和研究价值。情感分析作为自然语言处理技术中一个重要的研究方向,涵盖文档级、段落级、句子级等研究内容,但随着近年来无监督数据的指数级增长和语料标注成本的提高,基于词典的非监督情感分析得到了研究人员的关注,情感词典构建也成为情感分析中非常重要的一个研究内容。传统情感词典构建方法比较依赖人工标注和现有语义网中词语间的语义关系,虽然精度较高,但词典覆盖率低、耗费巨大,对于如今极速膨胀的数据量与应用场景来说,已经不能满足现实的需要;与此同时,这些急速增长的数据(如微博、评论、微信空间动态等)相比传统长文本数据(如小说文章、新闻内容、百度百科页面等)更显杂乱,这阻碍了传统情感词典在实践中的应用,因此,研究情感词典构建方法及其应用是非常重要的。本文的研究内容是基于文本数据研究情感词典构建方法并将其应用于推荐系统中的评分预测任务中。本文的主要研究内容如下:(1)针对词在不同的主题或上下文环境下,它的情感可能会发生变化的问题,本文提出了一种基于主题识别的情感词典构建算法(Topic Detection based Sentiment Lexicon Construction,本文简称TDSLC)。该算法在传统概率主题模型的基础上,通过额外引入情感隐因子,在文档和词的生成过程中,同时考虑潜在主题和情感对词的影响;此外,TDSLC算法还利用了文档级别和词级别的情感监督信息,在利用文档级别的情感监督信息来得到在不同主题下词的情感变化的同时,保证已知情感倾向的词不受文档情感监督信息的干扰。实验结果表明,考虑词在不同的主题环境下的变化性可以挖掘出更多隐含的情感词,提升情感词典在情感分类任务中的准确率。(2)针对有情感倾向的词对文档整体情感倾向的贡献权重不同且具有稀疏特性的问题,本文提出了一种基于稀疏自注意力机制的情感词典构建算法(Sparse Self-Attention Neural Network for Sentiment Lexicon Construction,本文简称SSANNSLC)。目前大部分基于语料的情感词典构建方法都非常依赖于文档级别的情感标签,它们通常将文档中每个词的情感倾向通过求和的方式来表示整个文档的情感倾向,但在自然语言中,通常只有少数有情感倾向的词对文档的整体情感倾向有影响,即大部分情况下,文档中有情感倾向的词具有稀疏性,本文提出的SSANNSLC算法利用自注意力机制充分考虑了文档中每个词对文档整体情感倾向的权重,同时用L1范数来约束这些权重以保证上述的稀疏性,过滤掉大部分无情感倾向的词对情感词典构建的影响。实验结果表明,充分考虑文档中不同词对文档整体情感倾向的权重有利于构建情感词典,可以提高情感词典在情感分类任务中的准确率。(3)针对目前大部分基于语料的情感词典构建方法在处理有情感标签的文档时,都没有明确考虑位置信息对情感词典构建的影响的问题,本文提出了一种基于位置敏感的情感词典自动构建算法(Automatical Position-Sensitive Sentiment Lexicon Construction,本文简称APSSLC)。在自然语言中,由于人们写作的习惯,通常把结论性的话语、情感倾向都放到文档的末尾或者接近末尾的地方,特别是有情感倾向的词出现在文档的末尾时,通常具有很重要的作用,与此同时,目前很多基于深度神经网络的情感词典构建方法都很依赖于词级别的情感监督信息,因此,如何从神经网络中自动构建出不依赖词级别的情感监督信息的情感词典也十分重要。本文提出的APSSLC算法将一个文档中每个词的语义表示为一个低维稠密的词向量,词的情感倾向表示为一个二维的向量,文档的每一个位置映射到一个低维稠密的向量中,本文将这个向量简称为“位置向量”,然后,将一个文档表示成这叁个向量的序列输入到一个深度神经网络中来预测整个文档的情感倾向;APSSLC是一种自动学习情感词典构建的方法,它不需要任何的词级别的情感监督信息。实验结果表明,位置信息同样对情感词典构建有着一定的积极作用,与此同时,不利用词级别的情感监督信息自动构建的情感词典在情感分类任务上也表现出了非常不错的效果。(4)本文将情感词典应用到推荐系统的评分预测任务中,提出了一种基于情感词典的神经高斯混合模型(Sentiment Lexicon based Neural Gaussian Mixture Model,本文简称为SLNGMM)。推荐系统中的评分预测任务和情感分析中的情感分类任务有着一定的相似性,评分的目的是将用户对物品的喜好程度分到1,2,3,4,5的评分上,而这些评分基本正好与情感五分类对应;与此同时,用户对物品的喜好信息大部分都集中在用户评论中的那些有情感倾向的词上,本章提出的神经高斯混合模型首先应用在基于评论的评分预测任务中,构建基于评论的神经混合高斯模型(Review based Neural Gaussian Mixture Model,本文简称为RNGMM),然后,我们将评论数据经过情感词典后得到输入文档中每个词的情感倾向,将情感倾向输入到上述神经高斯混合模型中,构建基于情感词典的神经高斯混合模型,最后我们在五个亚马逊商品评论数据集上对比测试上述两个模型的效果。实验结果表明,情感词典能有效的提升评分预测的性能,降低预测误差。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-09-01）
王丹,李怀龙,王星[9]（2019）在《“人工智能+”背景下四维情感预设智慧教学模式构建》一文中研究指出首先分析人工智能与智慧教育的关系以及人工智能背景下智慧教学模式构建的必要性与可行性。通过分析发现现有智慧教学模式对人工智能技术的过度关注使得学习者在学习过程中可能面对焦虑、情感缺失等问题,四维情感预设智慧教学模式关注学习者的心理发展和情感需求,依据人工智能在教育教学中的应用特点提出宏观预设微观生成混合教学模式、模式的四维空间结构和整体框架,以关注参与者的自身微观认知和心理及情感发展,实现情感与知识并存、效率与效果并重的教学目标构建;教学内容以平台推送和教师的教学设计需求相结合,在教学过程中依据反馈实时调整;教学策略采用沉浸式、情境陶冶式、抛锚式、探究式等学习方式着重培养学习者的情感参与、智慧生成及高阶思维能力的发展;教学评价以教学过程中大数据分析为主结合教师的人性化评价以实现评价多元化、过程化和情感化。以期通过四维情感预设智慧教学模式弥补现有智慧教学模式对学习者情感关注的缺失。(本文来源于《淮北师范大学学报(哲学社会科学版)》期刊2019年04期）
高彩梅[10]（2019）在《构建“班级情感生态”的路径分析与实践探索》一文中研究指出学校教育应该致力于构建良好的情感生态环境,践行幸福教育的理念,让学生在温暖的班级中感受到真正的幸福快乐,体验到有温度的教育。积极心理学为班级管理提供了一个全新的视角,即通过充分挖掘和塑造学生的积极力量,营造积极的班级氛围,建立相互欣赏、平等交往的师生关系,建立更加彰显人性、民主、开放的班级,促进中学生更好的适应和发展。一、"班级情感生态"的构建意义11.学生成长动力的需要前苏联着名教育家马卡连柯的"在集体中,为了集体,并通过集(本文来源于《学校管理》期刊2019年04期）
情感构建论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在运动心理学和体育社会学的基础上研究表明:开始参加和继续参加体育运动与做出参与的决策过程有关,改变或结束参与体育运动也一样。在培养大学生终身体育意识、以人为本的高校体育教育理念为主流思想的发展趋势环境为前提,本文分析认为大学生先决体育认知、运动情感是高校构建个性化体育教学模式的两大核心因素,从而对高校构建多样化的体育教学模式提供理论参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
情感构建论文参考文献
[1].申昆灿.情感因素对构建有效师生互动的作用[J].家长.2019
[2].李宝成,李靖.大学生先决体育认知运动情感对构建高校体育教学模式的影响研究[J].文体用品与科技.2019
[3].刘亚桥,陆向艳,邓凯凯,阮开栋,刘峻.摄影领域评论情感词典构建方法[J].计算机工程与设计.2019
[4].邢国林.注重达成情感目标，构建理想聋数课堂[J].陕西教育(教学版).2019
[5].杨曦.构建促进儿童道德情感发展的班级生活[J].江苏教育.2019
[6].李刚.用朴拙的当代设计构建情感与精神的体验空间[N].第一财经日报.2019
[7].杨欣,群诺,郭龙银,孟姚媛.藏文情感语料库的构建与分析[J].计算机时代.2019
[8].邓东.情感词典构建方法及其应用研究[D].北京交通大学.2019
[9].王丹,李怀龙,王星.“人工智能+”背景下四维情感预设智慧教学模式构建[J].淮北师范大学学报(哲学社会科学版).2019
[10].高彩梅.构建“班级情感生态”的路径分析与实践探索[J].学校管理.2019
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