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。     

房价评估中的定性分析

现代人在城市买房已成为了常态,如何对房价进行评估,从而选择一套最适合的房子,这成为一个问题。本文利用初等模型,通过模糊数学运用主观权重确定方法,定性分析房价飙升的原因,以期望能正确引导大众选择合适自己的房子。     

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。     

阅读教学中多媒体课件的运用

语文课程标准指出：“工具性和人文性的统一,是语文课的基本特点。”这说明语文教学的工具性和人文性是相融共存的,犹如一枚硬币的正反两面,谁也不可或缺。本文从实际的案例入手,着重呼唤人文的多媒体阅读教学的回归。     

KENAOTE：一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型

方面和意见对提取旨在根据给定句子提取方面和意见项并匹配关系,然而相关研究通常独立提取方面和意见项,而不识别关系。为了识别方面和意见项关系,提出一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型。首先使用预训练语言模型为文本生成具有语义信息的词向量,为了实现知识增强的效果,使用遮蔽注意力的方式将知识图谱的语义信息融入词向量中,然后使用基于距离注意力和条件随机场的序列标注方法提取方面和意见项,最后再将提取的方面和意见项两两匹配预测对应关系。为了加强方面和意见项提取模块和匹配模块的联系,采用共享编码层的方式实现联合训练。在训练流程中,匹配模块采用真实标签作为输入,在测试过程中采用提取模块的结果作为输入。为了证明模型的有效性,使用三个通用领域数据集进行对比实验,该模型在方面和意见项匹配任务中F1值分别达到66.99%、75.17%和67.30%,并优于其他比较模型。