魏晋文人审美情感对当代生存困境的启示

魏晋名士崇尚"自然"而行为"放达",不甘被儒家礼法束缚。在"礼崩乐坏"的大背景下,文人士大夫从道家文化中汲取营养,以摆脱当时趋于僵化的世俗儒家礼法的束缚,出现了"人的自觉"。魏晋时期的"人的自觉"产生的背景与当代人的生存困境有某种程度上的相似,但是当代人缺失了魏晋时期的一种审美情感,这也是当代人无法摆脱精神痛苦的根源所在。通过美育重新建筑起普遍的审美情感,使国人用一种审美的眼光看待生活,用一种审美的方式来经营生活,是改变当代人生存困境的有益探索。     

三大名楼与中华人文精神

中华文化,历史悠久,灿烂辉煌。其内容,亘古演绎,中外传奇;其表现,千姿百态,气象万千。江南三大名楼,因其独具的建筑风格,特别是它承载着的历史底蕴与具有的人文魅力,使得古往今来那么多的仁人志士魂牵梦绕,百感交织。这当中,宗教离我们很远很远,而情感距我们很近很近。三楼文化早已与我们融合在一起。它从过往走来,成为一个现象,一个缩影。牵挂着既往,情系着当下,影响着未来。这是华夏特色,这是民族情怀。     

计算机网络环境下培养英语自主性学习的教学策略

"自主性学习"是20世纪80年代提出的新的教学理念,反映了在教学中以学生为中心的主导思想。旨在探讨在计算机网络环境下培养大学生英语自主性学习教学策略,以提高教学质量及教学效率。     

浅议幼儿歌曲弹唱中情感运用的重要性

在幼儿歌曲弹唱中,"弹"是指用钢琴对儿歌进行伴奏,在歌曲伴奏的编配上,要根据歌曲的风格进行即兴编配,歌曲的风格也是演奏依据,而演奏的体现,左手伴奏音型的选择在其中起到至关重要的作用。"唱"是指儿童伴随钢琴伴奏时,根据伴奏旋律跟随教师学习并演唱,演唱的风格也是演唱兴趣的依据。幼儿只有培养出良好的唱功功底,才能在演唱时将歌曲的准确性表达出。     

谈语文教学中如何发挥想象培养良好的语感

《语文课程标准》特别强调：＂在教学中尤其要重视培养良好的语感。＂所谓语感,即对语言文字的感受能力,是长期通过阅读实践积累而成的。那么,老师怎样培养第一学段的学生的语感呢？怎样引导他们进入主动积极的思维和情感活动中,受到情感熏陶,享受审美乐趣呢？针对低年级学生想象力丰富的特点,笔者认为凭借文本引导学生进入语言文字的想象空间,会有效地培养学生的语感。主要从以下几方面入手：一、充分有效地利用文章的插图,     

情感类谈话节目的受众分析研究

情感类谈话节目在近些年来越来越受到广大观众的欢迎,其原因是由于当前社会属于过渡时期,人们有不同的情绪不同的需求,也呈现出多样化的趋势,人们需要在生活中找到发泄的窗口。在本文中,从情感访谈节目和观众,其从研究四个方面的主要内容之间的沟通分析的角度,研究方法主要是基于定性研究。首先,通过对谈话节目的简要介绍来带入情感谈话节目,并分析和讨论了它的意义及其社会背景的定义;第二,从传播学的角度,剖析了情感谈话节目的传播和受众的接受过程,分为两个：传播者和接受者;第三,对影响受众审美的各种因素进行系统的分析,主要通过传播和接受者这两点进行剖析讨论;第四,分析情感类谈话节目对受众的影响。     

情感语音合成综述

情感语音合成作为一个新兴的语音合成方向,糅合生理学、心理学、语言学和信息科学等各学科知识,可以应用于文本阅读、信息查询发布和计算机辅助教学等领域,能够很好地将语音的口语分析、情感分析与计算机技术有机融合,为实现以人为本,具有个性化特征的语音合成系统奠定基础。目前的情感语音合成工作可分为基于规则合成和基于波形拼接合成两类。情感语音合成研究分为情感分析和语音合成两个部分。其中．情感分析的主要工作是收集不同情感的语音数据、提取声学特征,分析声学特征与情感联系;语音合成的主要工作是建立情感转换模型,利用情感转换模型实现合成。     

WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

计算文本的情感描述值的算法

随着互联网信息的高速发展,越来越多的人参与到信息的制造者队伍中,对于信息处理提出了更高的要求。计算文本的情感描述值对于衡量文本的极性信息具有重要的意义。首先对文本内容进行预处理,挑选出可以决定文本极性的句子;然后对各个子句进行情感描述值的计算;最后将子句的情感进行综合计算,得出文本的情感描述值。并且对文本长度、句法结构等因素进行了综合分析。实验结果表明,采用该算法计算文本信息具有较高的准确率和速度,对于大规模处理流数据情况下的情感信息值的计算具有较好的适用性。     

基于语言结构和情感极性的虚假评论识别

随着电子商务的发展,识别网络中的虚假评论意义重大。传统的启发式策略或全监督学习算法不能有效地解决该问题。虚假评论与真实评论在语言结构和情感极性上存在差异,提出基于遗传算法对语言结构及情感极性特征进行优化选择,并利用选取的特征结合无监督硬、软聚类算法对虚假评论进行识别。实验结果验证了所提算法的有效性。