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情感分类最新视觉报道_情感分类数据集(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

情感分类

教育心理学：情绪状态与情感分类【单选】1. 当看到女排队员拿到奖牌时，人们欣喜若狂的情绪状态属于（ 𐟏…）。 a. 应激 b. 心境 c. 激情 d. 热情【单选】2. 司机在正行驶的车遇到意外故障时紧急刹车，此时他产生的紧张情绪体验属于（ 𐟚毼‰。 a. 激情 b. 心境 c. 应激 d. 热情

𐟓Š大数据时代：精选研究方向与论文选题𐟓Š 在大数据时代，数据科学与大数据技术的研究和应用变得尤为重要。以下是一些精选的研究方向和论文选题，供相关领域的学者和研究者参考： 𐟔 数据挖掘算法研究《关联规则挖掘算法在电商用户购买行为分析中的改进与应用》《基于聚类算法的医疗图像数据分类研究》《决策树算法在金融信贷风险评估中的优化研究》《贝叶斯分类算法在垃圾邮件过滤中的精度提升研究》《支持向量机算法在文本情感分类中的参数调整与应用》《神经网络算法在图像识别数据挖掘中的应用研究》《频繁模式挖掘算法在网络流量分析中的应用探索》《序列模式挖掘算法在生物基因序列分析中的应用研究》 𐟚€ 大数据技术的性能优化《大数据处理框架（如Hadoop、Spark）的性能优化研究》《大数据算法的并行化设计在提高计算效率中的应用研究》《网络优化技术在大数据传输中的应用与性能提升研究》《大数据系统的资源调度策略优化研究》《硬件加速技术在大数据计算中的应用与性能改进研究》《大数据存储架构的性能评估与优化研究》《数据预处理算法的优化对大数据分析性能的影响研究》《大数据集群的负载均衡技术优化研究》 𐟒𞠥䧦•𐦍˜储与管理《分布式文件系统在大数据存储中的性能优化研究》《NoSQL数据库在物联网大数据存储中的应用研究》《数据仓库技术在企业大数据管理中的架构优化研究》《云存储技术在大数据存储中的安全机制研究》《列式存储数据库在大数据分析中的存储效率研究》《内存数据库在大数据实时处理中的应用与优化》《数据索引技术在大数据存储管理中的改进研究》《多模态数据存储方案在智慧城市大数据中的设计与实现》 𐟓Š 大数据分析和可视化《多元统计分析方法在大数据商业智能中的应用研究》《时间序列分析在气象大数据预测中的应用与优化》《主成分分析算法在高维数据可视化中的应用研究》《因子分析方法在市场调研大数据分析中的应用探索》《对应分析技术在客户关系管理大数据中的应用研究》《数据可视化工具（如Tableau）在医疗大数据展示中的应用与设计》

高职高考语文古诗词情感分类学习𐟓š 𐟌Ÿ 今天为大家带来高职高考语文古诗词鉴赏的干货，按照情感分类学习，用思维导图画出来后，是不是感觉思路更加清晰了呢？背完后可以尝试自己也默写一次这个思维导图，看看是否真正掌握了！边塞诗/战争诗 𐟏𐊤𛥨𞹥ឣ€战争为题材的诗。代表诗人有高适、王昌龄、岑参、李贺、李益。主要内容有：表达对良将早日出现的渴望和对边疆和平的向往。对不义战争的控诉之情。将士们杀敌报国，建功立业的豪情。表现了边疆将士深深的思乡之情。对军中苦乐不均的丑陋现象和对下层士兵的深切同情。常用手法有：修辞（夸张、对比、互文、用典）、人物形象塑造（侧面烘托、虚实结合）、意境营造（景物烘托、虚实结合）。例如：胡雁哀鸣夜夜飞，胡儿眼泪双双落。-李顾《古从军行》黄河远上白云间，一片孤城万仞山。-王之涣《凉州词》黄金百战穿金甲，不破楼兰终不还。-王昌龄《从军行》羁旅行役诗 𐟌 羁旅诗又称为记行诗，行旅诗，是指诗人因各种原因远离家国，用诗歌的形式反映客居异乡的艰难，漂泊无定的辛苦并引发对亲人的思念，对故乡的思归。对自我人生如寄处境的感慨等内容的诗歌。常用手法：借景抒情、虚实结合、渲染、乐景衬哀情、侧面落笔、对比、象征、动静结合、烘托、联想、想象。想要表达的情感：主要写羁旅漂泊之苦，抒发内心的孤独，凄凉及思乡之情。感念亲情之深，主要表达对家乡人的思念，次写羁旅漂泊之苦。抒发独居他乡不得重用，怀才不遇报国无门的孤独与愤慨之情。抒发厌恶战争思念家乡亲人之情。例如：移舟泊烟渚，日暮客愁新。孟浩然《夜宿德江》怀古咏史诗 𐟏›️ 一般以古代历史事件或古代人物为题材，或借古讽今，或寄寓个人怀才不遇的感伤，或表达昔盛今衰的兴替之感。诗人以历史事件、历史人物、历史陈迹为题材，借登高望远、咏叹史实、怀念古迹来达到感慨兴衰、寄托哀思、托古讽今等目的。意象：垂杨、明月、江水、归燕、地上的青苔、残桓、断碑、荒松、古墓、落日、悲风、巢鸟、霓裳羽衣等。情感：哀叹国运、忧国忧民、怀古伤今、惜胜今衰、总结经验、吸取教训、缅怀先贤、反思历史、警示后人等。常用手法：用典、双关、对比、拟人、衬托、融情于景、虚实结合、借古讽今、欲扬先抑。例如：折戟沉沙铁未销，自将磨洗认前朝。-杜牧的《赤壁》山水田园诗 𐟌𞊥䤻㦱‰族诗歌之一。源于南北朝的谢灵运和晋代陶渊明，以唐代王维、孟浩然宋代杨万里为代表。田园诗以范成大为代表。这类诗以描写自然风光、农村景物以及安逸恬淡的隐居生活见长。诗境隽永优美，风格恬静淡雅，语言清丽洗练，多用白描手法。写景的表现手法：白描与工笔。观察角度，高、低、俯、仰的变化与远近高低的顺序。光、影、色彩的渲染，视觉、听觉、嗅觉、触觉的运用。虚实结合（眼前之景和想象之景）。动静结合，以动衬静，化动为静，化静为动。抒情手法：借景抒情，融情于景。乐景写哀情（反衬）。情感：寄情山水，赞美山河，热爱自然。对自由美好的田园牧歌式生活的向往。借以表达对黑暗官场的不满。对劳动

知识图谱全栈服务：从数据到应用作为一名清华大学博士，我提供全方位的知识图谱服务，包括知识图谱的构建、数据导入、可视化以及软件开发。以下是我提供的一些主要服务：知识图谱构建：从零开始构建知识图谱，包括本体构建、实体抽取、关系抽取等。数据导入与处理：使用Excel数据导入Neo4j，进行数据清洗和预处理。可视化与批处理：使用Python进行批处理，将数据转换为可视化的知识图谱。本体构建：使用Protege进行本体构建，确保知识图谱的逻辑性和完整性。知识图谱应用：提供推荐系统、信息检索、搜索引擎等应用开发，提升知识图谱的实用性。深度学习与文本分类：结合深度学习技术，进行特征工程构建、语料库构建以及文本分类。情感分类与规则推理：使用BERT进行情感分类，并提供规则推理服务，增强知识图谱的智能性。

𐟎费游戏变声器，永久解锁！ 𐟎‰想要在游戏里换个声音搞怪一下，或者给朋友一个惊喜吗？试试这款变声器大师会员版，永久会员，无任何使用限制！𐟎𐟎™️支持各大游戏平台，无论是王者、吃鸡还是原神，都能让你在游戏中随意切换音调、音量，实现变声的乐趣。而且，这款变声器还能在社交软件上使用哦！𐟒슊𐟒ᦛ𔧥ž奇的是，它内置了使用教程，让你轻松上手。不仅如此，还有多情感自定义功能，你可以根据自己的喜好选择不同的音色和情感分类。𐟎䊊𐟓㥿릝娯•试吧，让你的游戏体验更加丰富多彩！这款变声器绝对是你的游戏好帮手！𐟌Ÿ

𐟓œ 飞花令记忆法：海字篇 𐟌Š 诗词大会的舞台上，飞花令是展现文学功底的绝佳方式。今天，我们就来聊聊如何整理和记忆含有“海”字的飞花令。 𐟓– 在浩瀚的诗词海洋中，寻找含有“海”的诗句，我们可以发现许多经典之作。比如，“海日生残夜，江春入旧年”，这句诗中的“海”字，就蕴含着丰富的意境和情感。 𐟒ᠤ𘺤𚆦›𔥥𝥜𐨮𐥿†这些诗句，我们可以尝试将它们分类整理。比如，按照诗词的朝代分类，或者按照诗句的意境和情感分类。这样，在回忆和运用时，就能更加得心应手。 𐟎‰ 通过飞花令的练习，我们不仅可以提高文学素养，还能在诗词的海洋中畅游，感受古人的智慧和才情。快来试试吧！

有意思的研究：从歌曲中可以收集情绪变化 1.情绪（emotion）超越了个人的、孤立的经历。情绪的一个重要方面是它的社会和集体性质,并被有充分记录的诸如情绪传染或群体情绪等现象所证实。一篇有意思的研究,收集1990年至2019年间的K-pop歌词情绪内容,进行了文本分析,发现在这30年间,K-pop歌词中正面情感的比例明显增加,反映了社会的文化变迁。 2.数据来源：研究数据来源于韩国最大的音乐流媒体平台Melon的年度前100首热门歌曲的歌词。这些歌曲来自1990年至2019年之间的K-pop热门歌曲排行榜。 3.数据选择：研究共包含3,000首歌曲（每年100首歌,30年）,但因为有些歌曲缺少歌词信息,最终包含了2,962首歌曲。 4.语言处理工具：为了准确地识别歌词中的韩语词汇,作者使用了Kakao开发的深度学习形态分析工具Khaiii进行形态分析,提取韩语词汇（特别是形容词和名词）,用于后续的频率分析和主题建模。 5.使用STM技术对歌词进行主题建模,从2,956首歌曲的歌词中提取了60个主题。作者通过概率分布对这些主题进行了分析,并对这些主题进行了情感分类,标记为正面、负面或中性。形容词分析显示,正面情感词汇（如“好”和“漂亮”）的使用频率随着时间显著增加。研究发现,正面情感的增加与韩国文化中的个体主义崛起、经济增长相一致。作者指出,韩国这一传统的集体主义文化与美国和英国等高度个体主义文化相比,情感变化的趋势不同。 6.启示：首先,可以用这种方法研究其他文化情境下（如中国）的情绪变化；其次,载体可以改变,除了英语,电视剧/电影等因素也可能作为素材,来研究大众情绪的改变总之,歌词是很有意思的二手数据,可以揭示很多有趣的现象。「有意思的研究」

心理学记忆口诀：闭眼就是整本书有小伙伴说，昨天发的心理过程只拆解了认知过程，因为情绪情感过程和意志过程内容不多，所以略过了。考频高的部分给大家点一下：情绪情感过程情绪情绪功能：释永信轻功组织移动感康（因为他的信徒多，所以流感的时候，他用轻工来组织感康药片怎么移动分配。）情绪分类：喜怒哀惧应尽情（不要克制自己，无论哪种情绪都应尽情释放）情绪理论：哭着清理周围栏杆，农民同步上山丘，阿皮凭兴奋不害怕，杀心走吊桥心慌慌，拉人架爱骂ABC 情感分类：没道理情感品质：情深定能！区别：三年级小孩射人碗，定深饮酒！意志过程意志品质：自制坚果独暗觉，草优果，任怯制，顽见持！拆解：释永信轻功移动感康释－适应功能（活下来）信－信号功能（点头yes摇头no）轻功－情绪功能移－迁移功能（爱屋及乌）动－动机功能（心情好，上学去）感－感染功能（共鸣）康－健康功能（小丑进城）喜怒哀惧应尽情基本情绪：喜怒哀惧情绪状态：应激（急），心境（久），激情（疯）情绪理论哭着清理周围栏杆－悲伤因为哭詹姆士兰格外周围认为悲伤是因为哭泣，生理导致心理变化。（“清理”是告诉你这是情绪理论的口诀，就怕有人口诀背会了，但和知识点对应不起来）农民同步上山丘－山丘上有熊有狼很危险，所以农民一起同步上山丘：坎农巴德丘脑说认为看到熊和感到恐惧同时同步产生。阿皮凭兴奋不害怕－有个叫阿皮的凭着自己很兴奋，所以不害怕：阿诺德大脑皮层“评定－兴奋说” 杀心走吊桥心慌慌－带着杀掉山丘上的野兽的心，走吊桥还是有点心跳加速。沙赫特－辛格最有名的“吊桥效应”走吊桥时候的心跳加速理解为喜欢对方。拉人架－拉扎勒斯的认知－评价爱骂ABC－艾利斯的情绪ABC理论。情感分类没道理没－美感道－道德感理－理智感情感品质：情深定能！情－倾向性深－深刻性定－稳定性能－效能性情绪情感区别，记住一个情感的就行：三年级小孩射人碗，定深饮酒（三年级小孩把人家的碗射烂了，一定是喝高了，喝太深了。正常人谁能干这事儿？）发布字数受限制，后续发评论区。

大型语言模型（LLMs）全解析 𐟔 大型语言模型（LLMs）是人工智能领域的一项突破性发展，它们专为理解和生成类似人类的文本而设计。通过学习语言中的模式、结构和上下文，LLMs能够执行各种任务，如文本分类、情感分析和翻译。预计到2032年，生成式人工智能市场将增长成为一个价值1.3万亿美元的重要领域。 𐟓š 不同类型的LLMs 基于自编码器的模型（Autoencoder-Based Model）：这类模型将输入文本编码为压缩表示，然后从这种压缩形式生成新文本，适合内容摘要和高效生成文本材料。序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）：擅长处理输入序列并生成相应的输出序列，例如将文本翻译成不同的语言或压缩信息进行摘要。基于Transformer的框架（Transformer-Based Framework）：这类模型使用了一种神经架构，能够解读长文本中的复杂上下文关系，适合文本生成、语言翻译和问答等任务。递归神经网络（Recursive Neural Networks）：专为结构化数据设计，如句法解析树，适合情感分析和推导自然语言含义等任务。分层结构（Hierarchical Structures）：设计为在多个粒度级别上理解文本，如句子、段落或整个文档，适合文档分类和提取潜在主题等活动。 𐟔砌LMs的工作原理分词（Tokenization）：将文本序列转换为模型可以处理的离散单元或标记。嵌入（Embedding）：将单词或标记映射到多维空间的向量表示，捕捉语义含义。注意力（Attention）：使模型能够权衡给定上下文中不同元素的重要性，专注于相关信息。预训练（Pre-training）：在大型数据集上训练LLM，通常以无监督或自监督的方式进行，以掌握通用的语言模式和基础知识。迁移学习（Transfer Learning）：将预训练过程中获得的知识应用到新任务上，利用其获得的语言知识快速适应新任务。 𐟒𜠌LMs的用途聊天机器人和虚拟助手：LLMs可以用来开发更先进的聊天机器人和虚拟助手，它们能够更准确地理解用户需求。文本摘要：LLMs能够生成长篇文档的简洁摘要，使用户更容易获取信息。机器翻译：LLMs能够以高准确度在不同语言之间翻译文本，促进跨语言交流和内容本地化。内容生成：LLMs可以用来生成类似人类的文本，例如文章、电子邮件或社交媒体帖子，节省时间和资源。代码补全：LLMs可以通过根据上下文和编码模式建议相关的代码片段来协助软件开发人员。数据分析：语言模型可以帮助从大量文本数据中提取见解，协助进行情感分析、趋势识别等。教育：它们可以用作交互式辅导工具，提供解释、回答问题，并帮助不同学科的学习。医疗应用：语言模型可以通过总结研究文章、转录病历记录，以及根据症状建议可能的诊断来协助医疗专业人员。市场研究：语言模型可以分析社交媒体和在线讨论，提取有关消费者意见、偏好和趋势的见解。娱乐：它们可以创造互动式的故事体验，生成笑话，甚至模拟与历史人物或虚构角色的对话。 𐟔œꦝ姚„趋势和挑战上下文理解：尽管当前的大型语言模型在理解上下文方面已经取得了显著进展，但未来的开发可能会进一步提升这一方面。研究人员正在研究能够更好地理解微妙和复杂上下文的模型，从而产生更准确和上下文适当的响应。伦理和偏见缓解：解决语言模型中的伦理问题和缓解偏见是另一个积极研究的领域。预计未来的大型语言模型将设计更好的机制来识别和纠正其输出中的偏见或冒犯性内容。持续学习和适应：当前的大型语言模型通常在某个时间点之前的静态数据集上进行训练，这在保持与不断发展的信息同步时存在局限性。然而，该领域未来的进展旨在赋予这些模型持续学习和适应的能力。这种变革性的能力将使语言模型能够动态地整合新出现的信息，确保它们所拥有的知识保持最新和高度相关。大型语言模型已经彻底改变了自然语言处理领域，并在各个行业中开辟了新的机会。然而，LLMs的开发和部署需要仔细考虑其伦理、技术和社会影响。解决这些挑战并继续推进LLMs的能力，将塑造人工智能的未来以及我们与语言互动的方式。

早教绘本分类指南：16大主题覆盖全面发展绘本不仅是孩子们的读物，更是他们探索世界、学习生活的窗口。以下是16个阅读主题，涵盖了孩子们成长的方方面面，帮助他们更好地理解世界。 1️⃣ 财商启蒙：通过交易、理财故事，培养孩子的财富管理意识。 2️⃣ 数学乐园：数学启蒙、逻辑游戏，锻炼孩子的逻辑思维能力。 3️⃣ 自然科学探索：自然现象、科技知识，激发孩子对科学的兴趣。 4️⃣ 安全小卫士：自然灾害、社会安全，教育孩子如何保护自己。 5️⃣ 中国文化之旅：原创绘本、民间故事，感受传统文化的魅力。 6️⃣ 世界文化交流：节日习俗、伟人故事，体验不同文化的融合。 7️⃣ 成长故事：社会情感、生活认知，帮助孩子认识更大的世界。 8️⃣ 秩序小能手：人与自然、社会秩序，建立内心的秩序感。 9️⃣ 家庭温馨：爱与责任、亲子关系，认识家庭成员的责任。 𐟔Ÿ 想象飞翔：创新故事、幽默绘本，感受绘本带来的想象之旅。 1️⃣1️⃣ 艺术启蒙：音乐、艺术鉴赏，培养孩子的艺术素养。 1️⃣2️⃣ 情商小达人：自我认知、冲突处理，学会处理与社会的关系。 1️⃣3️⃣ 品格塑造：尊重、乐观、诚实，为孩子的成长打好精神底子。 1️⃣4️⃣ 情绪管理：情绪认知、调整，学会与人沟通。 1️⃣5️⃣ 生命教育：生命诞生、生存意义，感受生命的轮回。 1️⃣6️⃣ 习惯养成：日常生活、交往礼仪，帮助孩子建立良好的生活习惯。这些主题涵盖了孩子们成长的方方面面，通过绘本阅读，他们可以在快乐中学习，成长为有知识、有见识、有爱心的人。

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