结合句法依存信息的方面级情感分类

引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。     

基于设计事理学的儿童情感陪伴玩具研究

目的 从设计事理学视角，探讨儿童情感陪伴玩具的设计方法。方法 通过社会调研结合理论分析，提炼7～12岁城市留守儿童情感陪伴玩具中“事”的各外部因素与内部因素，建立合理的儿童情感陪伴玩具设计模型及评价体系。运用案例分析法，结合儿童情感陪伴玩具设计案例与实践，验证设计事理学在实际儿童情感陪伴玩具设计中的应用价值。结论 探索儿童情感陪伴玩具的设计路径，以Combot——具有情感陪伴与寓教于乐功能的儿童情感陪伴玩具为实践案例，证明了基于设计事理学的儿童情感陪伴玩具设计方法是有效可行的，可有效指导儿童玩具设计，满足父母与孩子的情感需求，促进儿童健康成长。     

作品名称:《如意年画·创意笔筒摆件》

作品说明:“如意年画”创意笔筒摆件旨在传承和活化创新佛山木版年画这一独具岭南地方特色的非遗瑰宝。以年画诸神为主题,提取相关寓意和元素进行立体化设计,将新时代潮流热词与传统年画的吉祥寓意进行巧妙融合,满足人们求吉避崇之愿,唤起大众对木版年画文化的情感体验。本产品可在各种场景下组装和摆饰,集互动性、实用性、观赏性于一体。     

高校学生公寓空间环境情绪测度实证及优化设计策略研究

人的情绪与建成环境存在互动耦合关系。文章选取苏州大学独墅湖校区学生公寓楼为调研对象,采用个体报告法深入挖掘影响大学生情绪的空间环境要素,并提出合理的空间设计和改造策略,以促进健康大学校园的建设。     

基于深度分离卷积的情绪识别机器人即时交互研究

情绪识别是人工智能领域的研究热点,人机交互系统若能感知人类的情感行为并能表达情感,将会使机器人与人类的交互更加自然。人类主要通过面部表情、语义语调、肢体语言等几个方面获取情感信息。以拥有高自由度的NAO机器人为应用平台,设计了机器人面部情绪识别和肢体情感表达的人机交互系统。首先,引入深度分离卷积算法对人脸表情(生气、恐惧、伤心、高兴、惊讶和中性)进行特征提取和分类,结果表明通过训练得到的网络模型对FER2013人脸表情测试集的预测正确率可以达到0.711;其次,设计NAO机器人的肢体动作,对6种面部情感做出了分类;最后,对机器人实时表达使用者的情绪状态进行了测试,反馈时间均在2 s内,并对连续10帧预测结果进行了统计分析。     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

基于深度学习的电子商务语音客服中的客户情感研究

为了适应语音客户机器人根据客户情感开展高效服务的需求，研究了提高客户语音情感的识别率方法。首先从电话客服服务器录音中剪辑片段建立了CASIA中文多模态自然情感语料库，给出了14种主要情感和13种非典型的情感类型。其次建立了一个较大规模自然口语风格的汉语疑问语气语料库，并进行了单句、音节层面的韵律层级标注工作。最后采用线性融合韵律特征、梅尔频率倒谱特征的方法对汉语疑问语气、陈述语气进行分析，把整句的基频最大值、最小值也作为区分疑问、陈述语气的特征。实验结果表明，融合后的识别率较融合前平均提高了16%。     

小学美术教学中的情感教育方法

在小学美术教学中,教师要注重对学生情感的引导。由于小学生对于事物的认知还处于初级阶段,为了让他们养成正确的审美观念,教师需要在美术课堂上调动他们的感官,让他们产生良好的审美情绪,进而让他们能够感受到美术作品中的情感,从而优化小学美术教学效果。