《走月亮》课文对作者的情感分析是什么？

走月亮这篇课文对作者的情感分析

《走月亮》是一篇优美的抒情散文，是作家对童年时代美好的回忆，充满童真童趣。我国南方一些地区的习俗，常在有月亮的晚上，到户外月光下游玩、散步、嬉戏，为“走月亮”。“走月亮”不同于在月光下赶路，也不是满怀心事地走在月光下，而是特意到月光下走，散步，因此“走月亮”的说法充满了诗意。读着这篇文章，使人不由地走进一幅如诗、如梦、如世外田园般的画卷中：明亮而柔和的月光下，阿妈牵着“我”的小手，走啊走，走过村头，走过大道和小路，走过小溪和水塘，走过溪岸和拱桥，走过果园和菜地……山之高，村之静，水之香，塘之趣，果之甜，虫鸣、鸟飞、溪流、人语，无不充盈着温馨、甜美之情。本文的语言优美，如诗如画，很容易使学生深入文本，得到情感的体验，激起孩子们爱的涟漪，使情感得到全面的升华，与作者产生共鸣。

“细细的溪水，流着山草和野花的香味．流着月光。灰白色的鹅卵石，布满河床。呦，卵石间有多少可爱的小水塘啊，每个小水塘，都抱着一个月亮!”“流着”一词两次使用， 想象到“香味在流，月光在流”。一个“抱”字，形象地写出了小水塘的形状以及倒映在水中的月景，甜美、欢快、幸福的情绪，如流水绵绵不绝，显得那么和谐，那么美好 。

“我和阿妈走月亮!”在文中出现四次。看似重复，实则妙笔之句，充分表达了小作者和阿妈走月亮时无比幸福和喜悦之情。细细咀嚼这种情致，意趣，虽是秋夜，却让人心中涌起融融的暖意。

读着这篇文章，使人不由地走进一幅如诗、如梦、如世外田园般的画卷中：明亮而柔和的月光下，阿妈牵着“我”的小手，走啊走，走过村头，走过大道和小路，走过小溪和水塘，走过溪岸和拱桥，走过果园和菜地……山之高，村之静，水之香，塘之趣，果之甜，虫鸣、鸟飞、溪流、人语，无不充盈着温馨、甜美之情。

我们走过月光闪闪的溪岸，走过石拱桥；走过月影团团的果园，走过庄稼地和菜地……在我仰起脸看阿妈的时候，我突然看见美丽的月亮牵着那些闪闪烁烁的小星星，好像也在天上走着，走着……”

这些句子勾画出了一幅如诗、如梦、如画的画卷。那柔美的语调、动情地朗读，情、景、物的融合，构成了一幅静谧、清凉的月夜美景图。

《走月亮》一文不仅给我们展现了月色下的美好意境，更多的是母女俩之间真真切切的情，相融相沫的爱。小路上，妈妈伸展双臂迎接蹒跚学步的幼儿；风雨中，爸爸手持雨伞呵护着放学归来的孩子；月夜下，奶奶教小孙孙数天上的星星…… 在浓浓的亲情中，我们一步步长大成人

以上就是对走月亮课文赏析的全部内容，希望对各位同学有所帮助！

新闻情感分析它是新闻内容评论及转发的情感分析的集合，因为每一起舆情事件的信息类型都是由原贴、转发以及评论构成。

那么当网络上有与己相关的舆情事件发生，或想要关注的舆情事件发生时，我们应该如何掌握其情感倾向或各情绪的占比情况，以评估事态影响，采取针对性的应对措施呢？

新闻情感分析解决方法

在这里以新闻情感分析工具-识微商情为例，看其如何助力新闻情感分析工作开展：

1舆情数据收集：可根据用户需求，自动对全网的舆情数据进行采集，释放人力，关注信息一目了然。

2语义分析：这就包括原贴、转发以及评论，用户也可以自定义筛选某一信息类型。通过监测关于某一个特定主题的正负面中立意见，可自动识别文本中各种情感是如何表达的，然后通过内置的告警通知，向舆情接收者发出通知（用户可自定义舆情预警接收方式，如微信、短信、邮件、客户端、人工客服等）。

3全面综合分析：除新闻情感分析之外，还能实时追踪已订阅主题的发展变化趋势，分析舆情事件在各生命周期阶段的热点话题，挖掘舆情事件在演化过程中的传播网站、传播媒体、关键传播节点以及传播溯源、同步生成可视化的分析图表和报告等，便于对网络舆情事件的发展变化趋势做出有效的预测，为舆情应对、引导以及工作总结提供助力。

在国外提出情感分析的概念是指意见挖掘。在国外提出情感分析的概念是指通过自然语言处理、文本挖掘、计算机语言学等技术手段，对文本中的情感信息进行分析和判断，以了解文本作者的情感倾向和态度。情感分析技术最初是应用于英语等欧美语言的研究中，后来随着中文信息处理技术的发展，也被广泛应用于中文文本分析领域。

包括构建情感规则、表示语义标记和属性、构建情感相关性规则和使用独立的混合模型,自动识别文本中的情感,并将情感简化为高兴、不高兴和中立三种[2]。同年,Jon oberlander开始使用个人博客语

是会用到的。在财务与会计领域具有很高的研究价值，因而文本分析(TextualAnalysis)技术正在异军突起，形成一个新的研究领域。所谓文本分析，是指以文本数据为信息来源，运用特定的技术挖掘文本的情绪、可读性、相似度等文本特征，并利用这些特征进行实证研究的技术。然而，早期的自动文本分析技术很不成熟，人工编码的研究方法又不适用于大样本研究，因此，传统的财务与会计研究在相当长的时间内，仍主要局限于利用结构化数据进行研究，文本分析研究并不多见。

文本情感分析根据文本大小可以划分为单词，句子级和篇章级，根据不同的分析目的，可以分为主客观分析(作者对客观事物的分析)和主观分析(作者自己的体验);根据处理方法的可以分为基于词典的情感分析和基于机器学习(SVM方法，神经网络和朴素贝叶斯方法)的情感分析;根据是否有人工参与，可以分为非监督和监督分类方法，区别在于是否需要人工情感标记。算法，主要的改进是通过依赖分析，围绕情感词，进行情感倾向性分析。

情感分析也被称为意见挖掘。情感分类涉及多个领域，如自然语音处理，人工智能，自动文本分类，文本挖掘，心理学等。它主要用来判别自然语言文字表达的观点，喜好以及感受和态度等相关的信息。

1、初步筛选：对于短视频情感分析样本库，首先需要进行初步的筛选，选取与研究主题相关的样本，滤除噪声数据和不相关的数据。

2、设计标注体系：根据研究目的，设计情感分析的标注体系，通常包括情感类别（如积极、消极、中性等）、情感极性（如正向、负向等）和情感强度（如强烈、一般、微弱等）等多个方面。

3、标注样本：按照标注体系，对样本进行标注。标注可以通过手工标注和自动标注两种方式进行。手工标注需要人工逐条查看样本，并对其进行情感分类和极性判断等标注操作。自动标注可以使用情感分析算法，对样本进行自动分类和标注。

4、标注质量检查：对标注好的样本进行质量检查，确保标注的准确性和一致性。可以使用多位标注员进行标注，然后比对标注结果，发现并解决标注中的错误和不一致性。

5、数据集整合：将标注好的样本整合成数据集，进行数据清洗和数据预处理等操作，以便后续的情感分析研究和应用。

自然语言处理（NLP）在旅游领域具有广泛的应用，其中之一是情感分析。情感分析是指通过计算机程序来识别文本中的情感倾向，分析人们对旅游目的地、酒店、餐厅、交通工具等的评价。这种技术可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。

一个典型的旅游情感分析应用是在线评论分析。在线评论是消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的反馈，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析这些评论，了解消费者对服务质量、位置、价格、餐饮等的看法。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度。

另一个应用是社交媒体情感分析。社交媒体是消费者展示旅游经历的主要渠道，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析消费者在社交媒体上发布的文本、和视频，了解消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的感受。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度、扩大品牌知名度。

此外，NLP还可以用于预测未来趋势，通过分析历史数据来预测旅游需求、价格趋势等，进而帮助旅游公司和酒店等机构调量、提高客户满意度。

NLP技术还可以用于语音识别和语音合成，在旅游领域中应用于语音导航、语音查询等场景。例如，旅游公司可以开发一款语音导航应用，让游客在旅游中使用语音命令来获取信息和导航。

总之，NLP在旅游领域有着广泛的应用，它可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。通过使用NLP技术，旅游行业可以更好地了解客户，并提供更好的服务和体验。