如何分析文学作品中的情感和态度

如何做影视影视作品 考试内容：影视作品主要考**或电视剧，也可能是电视散文、专题片或纪录片，还有可能是综艺节目片等等，考生观摩后，当场写出一篇评析性的文章。

考试目的：主要是考察考生对影视作品的感悟能力、鉴赏能力和理论能力及文字写作能力。作为一个影视导演，其很大程度上来自于对优秀影视作品的感悟、鉴赏和借鉴，因此影视作品的是影视导演专业入学考试的首要一环。

;应试指导：在这一考试科目中，影视作品的类型可能是故事片也可能是纪录片，还可能是综合艺术片等等。不论所提供的影视作品是哪种类型，总要从艺术的角度进行而不能是复述性的内容概括或泛泛而谈的观后感。考生要结合影视作品的画面、音响、音乐、解说、主持等各方面的要素，对其主题内容、结构框架、造型等方面作出艺术性的。不求面面俱到，但求集中深刻，有独特的视角，力求写出自己的独特的感受，表达具有自己个性的构思。,

评析策略

{对一部比较完整的故事片类型的影视作品，常见的具体的评析策略主要有下列几个方面：;`

（1） 评片名

片名，是影视片的具体名称。片名不但是个称谓的符，还包含着如下涵意：（1）文化含义，片名包含着者对观众的诱导和暗示，因为它在一定的文化环境中，自觉不自觉地体现了一定的文化内容。（2）统领意义。片名起的新巧，固然有着给观众联想的余地，起到审美作用，但最实际的，还应看片名是否承当了统领、指向影视片本体的职能。换一个角度，就是看片名是否和影视片内容相关或者一致。有的好片名不仅仅切合影视片内容，而且对帮助观众理解影视片的主题也有提示性的作用，则更有评论的必要。

（2） 评导演

导演构思。为了把剧本转化成影视片，导演要从整体上构想未来影视片的内容与形式的各个方面。这里既有对影视片的基调、样式、风格、人物等方面的确定和追求，又有对各门类艺术家的具体要求。这是导演艺术创造力的体现。

导演手段。导演为塑造银幕形象，要在影视片中利用多种具体的表现手段，通过故事和人物感染给观众。导演手段包括：画面的运动和镜头的运动；镜头之间的组接；音乐、语言的运用；场景交换；气氛烘托等。,

评论影视手段运用，要亿时亿影视片的具体情况，看其使用的是否合理，是否有创造性。3）导演风格。优秀导演在优秀影视片中实现了自己的追求，有异于其他导演的追求、创造的特点，从而形成了自己独特的风格。一般地，将特色称为特色，将突出的特色（或转为稳定出现、反复实践的特色）称为风格。风格，是主要特色的集中表现。评论导演风格不仅是对导演创造力的一种衡量，而且是对评论者鉴赏力的一种衡量。不能把风格的帽子随便乱戴，也不能对明显的风格视而不见。

导演创造。从影视片来看导演对剧本的转化、实现成为影视片的过程中有哪些创造，可以看出他为社会生活、为影视艺术、为广大观众创造了什么，导演创作体现在影视片在中，因而，对影视片的评论，总相关着影视片的创作领导核心导演。因而，评影视片，就评论了导演，虽然有时不必单独地评论。

主题是艺术作品所描绘的整个形象体系中表现出来的中心思想，又称主题思想，主题是作品内容核心，是作品的灵魂与统帅，既贯穿全部作品，又在其中起到作用。;

主题，从作品中体现出来，又包含着作者对社会生活的认识、评价，渗透着作者的美学理想和社会理想、世界观。

全面评价一部作品，离不开对主题的研究和理解。

在影视作品中，主题孕藏在整个画面、声音所构成的整体银幕荧幕形象中，在作品的内容展现与形式中显露出来。和这点相关，主题还可以在影视片主要人物形象的塑造上，在主人公的形象上，在主人公的命运中，体现着生活、社会、人生的意义。对主要人物的塑造可以反映出作品的基本思想倾向。主题还可以体现在情节上。情节的发展，即事件的进程、结局，也包括着作者对生活的认识与评价。情节的发展与人物命运、人物塑造密切相关，受着制约，又是主题的体现。

_主题既然体现在作品的各个方面，主题就不能不注意以下几个方面：

第一， 从整体上把握作品的整个思想体系。从头到尾，从各方面来认识作品的总体倾向。

^第二，具体的艺术形象。主题是从作品的艺术形象中体现出来。主题的提示，须在具体艺术形象的基础上，才能实现。主题不是夹杂、安排在作品中的几句评论，只有挖掘形象的深层意蕴，找出作家的思想感情，才能概括得准确。

第三， 重视人物形象。主要人物形象的塑造，集中体现了作者的感情合理性。为提示作品的主题，必须认识、主要人物形象。

第四，研究情节。情节安排，不单纯是生活的直接展现。

（4） 评演员:

1） 演员对角色的表演

演员对角色的表演是在导演对影片的总体要求下进行的，有一定的限定性；同时又是在自己对角色的理解的基础上来完成，有一定的性。在角色的规定性限制中创造有血有肉、有特征的角色，使演员表演的特定环境。

演员的表演，需要有高度的理解力（包括对生活、社会与人生，对剧情、对艺术的理解能力）、丰富的想象力（根据理解来展开丰富的现象，在想象中完成对角色的创造）、准确的表现力(将对角色的想象准确的加以表现)、多向的模仿力（多种方向、不同条件中、不同人物的可能性的模仿与表演）等等。

演员的表演，要根据角色的规定，多方运用声音、神态、动作等手段，将角色展现给观众。

`演员的表演，既需要演员有强烈的感情，以充沛的注入到角色的创造与表演之中，有要求以生动的形象（角色）来感染观众，以使观众深深地进入特定情境来感受、评价生活与艺术。

2） 演员对角色的创造

对演员技巧的评价原则，主要的有自然、可信、感人、个性等。

自然。是指演员所表现的角色，既符合生活中的自然现实，是经过加工的自然生活世界的组成部分，而不是明显看出人为加工的生硬的痕迹。还包括表演过程中的人物活动一样，有其内心的心理根据，有其外在的活动流程。

{可信。是指由于角色符合生活规范的统一，而使观众认可。符合生活规范不见得可信，只有生活规范与艺术规范统一，人们才能在观赏艺术时，既是评判生活，有是在进行审美活动。

感人。指角色能给观众以审美的震撼力。只有演员在角色中庆祝了，赋予了创造，使得人物形象动人心魄，才能取得感人的艺术效果。

个性。个性是创造的标记。当演员在角色中牢牢打上创造之后所产生的印记，个性便获得了。能否获得个性，能否达到创造，是演员是否成熟的主要分界。

（5） 评摄影摄像

构图。是指进入摄影摄像镜头映现到胶片磁带上的各种（或一种）物体，在画面上所占的位置及相互连接的关系。换句话说，是进入摄影摄像像框的景观是一种怎样的图例。

距离。由于距离的不同，有全景、中景、近景、特写、大特写之分。某一镜

使用特写或是中景（或是其他景别），取决与影片的内容叙述与表现，还包括着叙述者的叙述态度和感情，以及预想中的对观众的感染。

角度。常见的拍摄表现角度有：平摄、俯摄、仰摄等。这些角度的选择，在于剧情的演示和感情的寄寓。

构图的意义，是要自然地表现生活故事，在叙述过程中，使观众感受着**的形式美。

用光。包括对自然光（太阳和月亮）、人工光（灯光）的利用。由于摄影摄像必须在一定的场合下表现某种特定的环境，在有光线的情况下才能使观众看到所拍摄的内容。

光的第一作用是表现特定环境，而每个环境都有其相应的光线。用光表现特定环境下的人与景物，起着真实气氛的作用。光的第二作用则是对拍摄对象的强调，或强或弱的光线，或顺或逆的拍摄，反映出影片的作者对事物的某种强调。这种强调，既应和剧情的发展相关，又应同叙述的态度与方式相联。综合起来，光的运用从其基本的层面来看是表现环境的特定性。从更深的层面来说，则表现创作者的情感态度，给观众以情绪、感觉上的影响。

色彩。色彩在彩色摄影摄像中有着重要的作用。

@生活中万物各有其色。影片中所表现的物体也显出多彩的绚丽。影片中的色彩，首先要解决的是对生活中物体色彩美丽的还原。一般地说，生活中的色彩应当在影片中得到生动的展现。这还不是色彩的全部。影片中的色彩，不是对生活中色彩的堆积和罗列，而是体现着创作者的精心构思与创造。

4）镜头的。在拍摄运动着的人物或事物时，摄影机在运动中跟踪拍摄对象，是摄影摄像中越来越重要的手段，同时也显露出摄影摄像师的技巧与风格。

评摄影摄像的主要原则：

第一， 摄影摄像可以单独评论，却不应与影视片整体割裂开来。摄影摄像既有相对的审美价值，又不能脱离影片内容而存在。

摄影摄像是一种艺术创造。这种创造要纳入影视片的总体构思中加以检验和认识。

第二，摄影摄像作为艺术创造，不只是对自然、生活、事件等拍摄对象的还原，还要看摄影摄像师的创造性劳动，怎样去表现、创造美与美的形象。

第三，摄影摄像是一种专业性很强的艺术创造，对摄影摄像的评论要有理论准备，又要有不断积累的评论实践，还需要在认识、掌握影视艺术规律和摄影摄像艺术规律的基础上进行。

（6） 评开头与结尾

影视片是一个整体，这是大家都知道的，但是作为局部的开头、结尾，具有对艺术整体的必要的组成意义以外，还有着深化作品意义、构成作品艺术巧妙性的特殊意义，可以在未脱离影视片总体的前提下，单独地回味和评论。

好的开头，应当具有这样一些基本的特点：

（1） 在故事叙述最合适的地方开始。在这里当然没有统一的尺度，要结合具体的故事内容。

（2）吸引观众。故事开始了，要吸引观众的注意力，并非易事。要使他们能认真地看下去，引起一定的兴致又在故事进展过程中感受到艺术品味的审美满足，需精心设计、构思。能够尽快地吸引观众，才算得上好的开头。

（3）交待清楚、利落。对事件、人物的交待，是影视片开头必须要做的事。能否把故事开始之前的部分，除了应有的故意留的悬念之外，在短时间里交待清楚，而又自然地体现在故事中，使人不感到是故意在交待，并不是很容易的。

4） 自然地发展。故事开始了，既要照顾到交待人物、事件，又要吸引观众，还不可忘记让故事进行下去。

综合起来，好的开头就是要在影视片开始的几分钟到十几分钟之内，引动的注意力，交待清剧情，并使剧情开始发展。

好的结尾，也具有一些基本特点：

1） 收束适宜。在问题解决之后，或悬念澄清了，观众心中的疑团解决以后，就应当马上结束全片。0（2）留有余味。或者为了强化主题，或者为了揭示人物的命运，不管如何，作品的结尾都应考虑如何使观众留下深刻的印象。这包括在：思想的力量，撼动人心；艺术表现上的独创，满足观众审美需要。不同的结局，可以表达出不同的生活意义，给观众以不同的感受。抓住这种欣赏感受加以思考，来展开评论，是进入艺术的有效途径。

故事的结尾，有两层意思。一是什么样的结尾，即构成作品内容的结局是怎样的。它是与主题的表现、人物的命运都息息相关的。二是它是怎样结束的，即怎样来使艺术作品的形式终止。它既是表达内容的一种手段，又是构成艺术性的基本要素。作为内容的故事的结局，。与作为形式的作品的终止，应当是和谐的。

评论开头与结尾，可以单独进行，也可以结合起来进行。单独评论开头或结尾，可以就不同影视片的开头或结尾来展开，也可以就不同影视片的开头（或结尾）来进行。同时评论一部影片的开头和结尾，应注意到这样一些方面：

第一，两者的关系。他们是怎样联结的，有什么样的，共同其着什么样的作用。

第二，两者的对找照。从开头到结尾有什么不同，有什么相同，这寓示着什么样的艺术意义，在艺术上有何特点。

第三，两者的意义。他们在表达主题方面，它们在对整个艺术结构的完整性方面有何意义。

第四，在艺术上的独创性如何。首先看他们在是否在具有艺术上的独创性，再就是看他们在艺术创造上有怎样的意义。

以上介绍了对一部比较完整的故事片类型的影视作品的具体的评析策略，那么，对一般的纪实性短片，又该如何评析呢？

一般说来，像对纪实性短片的评析，试题中总有一些提示性的小问题，4、5个，6、7个不等，这些问题其实就是评析文章的提纲，考生只要按这些问题的顺序写出自己的真实感受且将它们串联起来，就相当于一篇评析文章了。

2、 评析方法

有些考生担心自己没有系统全面学习过影视艺术方面的专业知识，写出来的文章不够专业，这种担心大可不必。主试教师看重的是考生对影视作品的感悟能力，是对影视作品最初始的本质的感受，而不在乎你运用了多少专业名词。假如你对影视专业知识一知半解、生搬硬套，这样写出评析文章来反而是驴不驴马不马，弄巧成拙。还不如老老实实写出自己的最深切的感受。当然这种感受并不是空发几句议论，而是有、有说理的。如果能在这基础上再加以专业理论知识色彩的观照，就更好了。

为使评析写作顺利进行，依据一定的材料是基础。为了占有材料，考生在看片的同时，要有意识地用笔记录一些作品的素材和自己的观点心得要点，这样当作品播放完毕，已经有可写的材料了，对此进行提炼后确定评析文章的主旨，然后根据所哎哟表达的主旨对所记录的材料加以筛选，选择最能表现主旨的材料加以写作。

以上是协作构思的一般方法，先有材料 后提炼主旨。也可以运用另外一种相反的思路，先确定你所要评析的某个方面，或评镜头运用，或评细节运用，或评音响运用，或评情节铺排，或评线索安排，或评人物描写，等等，然后在观片时就专门选择与你所要评析的某一方面内容相贴切的材料作为例证。这种方法之称为“主题先行”。

为了能很好地从观片进入到评析，列提纲的方法是很有用的。提纲实际上提供了一个范式，使评析思路能相对集中，选择材料也有很强的目的性。下列提纲可供考生参考：

电视片观赏提纲

（边看片边记录）

电视片内容概括 10%

本片的思想教育意义 10%

艺术特色总说（总体手法、总体艺术特征） 20%

艺术特色举例（选择一到两个艺术独到之处） 25%

艺术特色细节（两三点精彩细节） 20%

缺点与不足 10%

2017年 10 月 11 日，阿里巴巴达摩院正式成立，马云的一句 “ 活得要比阿里巴巴长”，让外界对它的未来发展，有了更 “意味深长” 的期待。

在近三年多的时间里，达摩院在人工智能学术科研与应用上齐头并进，无论在国际学术顶会以及各类竞赛上，还是在推动学术成果的商业化落地上，都交出了亮眼的成绩单，这也反过来吸引着人工智能领域的顶尖研究者们都汇聚于此。

对于这些顶尖研究者们目前正在开展的研究工作，想必大家都充满了探知欲！

7月9日（晚）19:30-21:00 ，AI科技评论就将联合阿里达摩院，外加阿里集团在学术科研上同样“坚挺”的存在——阿里安全，给大家呈上一场 “ACL 2020 系列论文解读·阿里巴巴专场” 直播！

届时，来自阿里达摩院机器智能技术团队和阿里安全安全智能团队的 6 位高级算法专家、算法工程师以及研究型实习生们，将分别聚焦于多任务学习、少样本文本分类、 任务型对话、神经机器翻译、知识蒸馏、跨域分词标注等NLP 细分领域，为大家带来一场论文解读盛宴！

本次分享的嘉宾具体都有谁呢？下面一一揭晓：分享主题： SpanMlt：一种基于跨度的用于属性词和观点词配对抽取的多任务学习框架 分享嘉宾：黄龙涛

分享内容：

属性词和观点词抽取，是细粒度的基于属性的情感分析（ABSA）的两个关键问题。属性－观点词对（ aspect-opinion pairs）可以为消费者和观点挖掘系统提供相关产品或服务的全局配置文件。但是，传统方法无法在没有给定属性词和观点词的情况下，直接输出属性－观点词对。尽管研究者最近提出了一些共提取方法来联合提取属性词和观点词，但是并不能配对抽取两者。为此，本文提出了一种端到端方法来解决属性词和观点词的配对抽取（PAOTE）任务。此外，本文从联合词和关系抽取的角度而非此前大多数工作中执行的序列标注方法的角度，来处理该问题。我们提出了一个基于共享跨度的多任务学习框架，其中在跨度边界的监督下提取词。同时，使用跨度表示法来联合识别配对关系。大量实验表明，我们的模型始终优于 SOTA 方法。

分享内容：

现有的工作往往使用元学习（meta learning）的方法，通过在一系列meta-task中切换来获得少样本学习的能力，但是在task间的切换会带来遗忘的问题，因此考虑使用记忆机制来辅助meta learning的训练。在本工作中，我们将监督学习得到的分类参数作为meta learning的全局记忆，并提出了动态记忆路由算法，基于dynamic routing的方式将全局记忆信息融入到meta task的训练和预测阶段。此外，动态记忆路由算法还可以使用query信息来增强归纳类别表示的能力，对口语场景下的语言多样性表达有更好的泛化性能。在中英文场景少样本分类任务数据集上，均取得了STOA的结果。

分享主题：多领域对话动作和回复联合生成分享嘉宾：田俊峰

分享内容：

在任务型对话中，产生流畅且信息丰富的回复至关重要。现有pipeline方法通常先预测多个对话动作，然后使用它们的全局表示来辅助回复生成。这种方法有两个缺陷：第一，在预测对话动作时，多领域的固有结构被忽略了；其次，在生成回复时没有考虑到对话动作和回复之间的语义联系。为了解决这些问题，我们提出了一种同时生成对话动作和回复的神经联合生成模型。与以往的方法不同，我们的对话动作生成模块可以保留多领域对话动作的层次结构，同时我们的回复生成模块可以动态地关注到相关的对话动作。在训练时，我们采用不确定性损失函数来自适应地调整两个任务的权重。在大规模MultiWOZ数据集上进行了评估，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人工评估上都比SOTA模型有很好的提升。分享主题：神经机器翻译的多尺度协同深度模型分享嘉宾：魏相鹏

近年来，神经机器翻译(NMT)方法凭借其出色的翻译性能在大量应用场景中取代了基于统计的机器翻译方法。目前，制约NMT模型性能的因素主要包括模型的特征表达能力和数据规模。因此，我们提出一种基于多尺度协作(MSC)机制的深度神经机器翻译模型，以提高模型对底层（具象化）和高层（抽象化）特征的建模能力。

实验证明，(1) 多尺度协作机制有助于构建极深的NMT模型的同时带来性能上的提升，(2) 基于MSC机制的深度NMT模型能够更好地翻译语义结构复杂的自然语言句子。

分享主题：多语种序列标注的结构级知识蒸馏分享嘉宾：王新宇

多语言序列标注是一项使用单一统一模型预测多语言标签序列的任务。与依赖于多个单语模型相比，使用多语言模型具有模型规模小、在线服务容易和对低资源语言通用的优点。然而，由于模型容量的限制，目前的多语种模型仍然远远低于单独的单语模型。本文提出将多个单语言模型（teachers）的结构知识提取到统一的多语言模型（student）中，以缩小单语言模型与统一的多语言模型之间的差距。我们提出了两种基于结构层次信息的知识挖掘方法：

分享主题：跨域中文分词的远程标注与对抗耦合训练分享嘉宾：丁宁

完全监督神经方法在中文分词（CWS）的任务上取得了重大进展。但是，如果由于域间的分布差异和集外词（OOV）问题导致域迁移，则监督模型的性能始终一直大幅下降。为了实时缓解此问题，本文将跨域中文分词的远程标注和对抗性训练直观地结合在一起。

7月9日，6位来自阿里的分享嘉宾，与大家不见不散！

ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行，因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流，方便国内师生提早了解自然语言处理（NLP）前沿研究，AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容，同时欢迎更多实验室参与分享，敬请期待！

中文：大连理工大学软件学院

英文：School of Software Technology, Dalian University of Technology （缩写 SSDUT） 软件学院有全日制本科生、硕士研究生、博士研究生等培养层次。截止2014年4月，共有在籍学生5468人，其中全日制本科生2993人。

本科生面向全国由大连理工大学统一招生，年计划招生720人。其中软件工程日语强化专业单独招生，年招生240人。学制均为四年。全日制硕士研究生年计划招生200人左右。

学院从2002年至今共招收培养各类学生15000余人，毕业生平均就业率高于97%，工程硕士（全日制）就业率达985%以上，毕业生分布北京、上海、大连、深圳、广州等城市以及美国、英国、日本、新加坡等国家。主要就业于IBM、博涵前锋科技有限公司、花旗软件有限公司、东软软件股份有限公司、中国计算机软件与技术服务总公司、毕博信息技术有限公司、SAP公司、中国惠普有限公司、甲骨文科技有限公司、大连华信计算机技术有限公司、埃森哲、松下公司、北京用友软件股份有限公司、长春径点科技有限公司等国内外知名企业。 软件工程及软件工程（日语强化）

主要专业方向：软件开发与测试、电子商务与电子政务、嵌入式技术、数字媒体技术、金融信息管理。

核心课程：计算机组织与结构、C程序设计、算法与数据结构、操作系统、编译技术、数据库系统、软件工程等。

网络工程

主要专业方向：网络技术方向、网络安全方向

核心课程：计算机组织与结构、C程序设计、数据结构与算法、计算机网络、网络信息安全、操作系统等。

软件工程（中外合作）（部分省份招生）

主要方向：软件开发与测试、电子商务与电子政务、嵌入式技术、数字媒体技术、金融信息管理。

核心课程：计算机组织与结构、C程序设计、算法与数据结构、操作系统、编译技术、数据库系统、软件工程等。 计算机科学与技术

主要研究方向：

1、信息安全与网络理论:包括网络安全；信息隐藏与密码学；网络挖掘技术与信息物理系统；无线网络与通信技术

2、计算技术与理论：包括计算（离散）曲面及CAG/CAD；科学/高性能/网格/云/计算理论与应用； 可信计算理论与应用

3、系统理论与智能处理技术:包括图像处理技术； 嵌入式系统理论；IT服务科学与数据处理技术。

软件工程

主要研究方向：软件工程理论、软件工程管理、软件服务工程、软件工程工具和方法、软件项目管理、嵌入式系统与图像处理、网络技术与信息安全

核心课程：算法分析与设计、高级计算机网络、软件项目管理、面向对象技术、分布式数据库、网络安全等。 （1）几何计算与数字媒体方向： 重点研究几何计算与计算机图形学，计算机视觉与图像处理，多媒体技术与虚拟现实，数字内容生成与管理等。

（2）大数据科学与工程方向：重点研究大数据科学基础理论，大数据工程（包括大数据感知与获取，大数据存储与管理等），云存储，网络数据科学（互联网，社交网络）等。

（3）计算智能方向：重点研究智能计算方法，机器学习与数据挖掘，搜索引擎，海量数据检索及各类算法在云计算模式下的实现等。

（4）信息系统与服务科学方向：重点研究服务科学（服务方法体系，服务需求工程，服务生命周期管理），面向国家重大需求的信息系统建设，智慧城市，智慧物流，教育信息化，金融信息化等。 （1）高性能计算：重点研究新型计算机体系结构、分布式并行计算、多核和众核技术、动态可重构计算机系统、云计算等。

（2）可信计算：重点研究高可信嵌入式软件（嵌入式软件形式化分析与验证、可信软件环境构造与验证、可信软件开发工具和运行支撑平台及环境）、嵌入式系统容错技术、网络嵌入式系统的可信技术等。

（3）嵌入式计算：重点研究嵌入式处理器设计、嵌入式系统软硬件协同设计方法、嵌入式系统资源管理与调度、嵌入式操作系统设计、低功耗与系统节能技术等。

（4）嵌入式系统应用：重点开展面向领域（无线传感器网络、生物医学、汽车电子、移动终端等）的嵌入式系统设计应用。 （1）信息安全理论与技术：其研究内容包括互联网安全技术和基于特征的身份认别技术，信息隐藏、系统安全、安全协议、高可信无线通信协议、硬安全机制（数字签名、信息认证、数据加密、隐私保护、授权模型、秘密共享等）、软安全机制（信任模型与信誉系统、合作理论、主体（社区）行为演化机制等）、安全测评技术、云安全。

（2）软件安全：软件安全是使软件在收到恶意攻击的情形下依然能够继续正确运行及确保软件被在授权范围内合法使用。其研究内容包括防止软件盗版技术、软件逆向工程技术、授权加密技术、防篡改技术、软件水印技术（静态水印及动态水印）、代码混淆技术以及虚拟机保护技术等。

（3）社交网络和无线网络及其应用： 其研究内容包括社交网络及其安全性、社会计算及情报分析，云计算、社交智能系统及其安全性、无线网络及其安全性。

（4） 高端软件：高端软件是软件技术的关键和核心， 本研究所开展面向领域和产业（如：医疗、手机与通信、网络安全、重大工程、物联网、云计算、无线传感网络等）的各种高端软件（包括安全软件）的开发与应用。 （1）网络科学：利用网络来描述物理、生物和社会等一些自然现象，研究这些现象的规律和预测模型的科学理论与方法；研究大规模复杂网络中的数据处理理论与算法；研究复杂网络，社会网络分析与挖掘，生物网络等。

（2）物联网与云计算：研究物联网感知与识别技术，物联网跨层协议与路由理论算法与技术，物联网中基于云计算的数据分析与算法，高效、大规模、完全自组网算法和相关智能化算法，多种接入方式兼容技术，异构网络发现、识别、网际语义理解技术等。

（3）移动互联网：研究移动互联网的理论和技术，移动媒体，移动感知，移动自组网，移动云计算，社会计算等。

（4）智能系统与应用：研究仿生算法，智能化事件监控与反应技术，设备间隐私保护技术，针对物联网开发的智能隔离技术，研究面向具体行业应用的智能专家系统。 （1）软件体系结构：重点研究体系结构设计与软件质量，软件变更与体系结构维护，体系结构重构，模型驱动的方法和工具，软件系统的质量评估，软件产品线工程等。

（2）软件仓库挖掘：重点研究软件仓库挖掘的方法、应用和工具，包括软件系统分析，大型软件的社会与开发过程模型，项目演化，缺陷预测，软件数据结构挖掘、软件数据获取与存储等。

（3）基于搜索的软件工程：重点研究应用优化方法求解软件工程问题，其中领域方面包括项目管理与组织，需求工程，测试数据生成，回归测试优化；方法方面包括面向软件工程问题的随机算法、近似算法和超启发式方法等的设计。

（4）软件自动生成与演化:重点研究领域软件自动生成的方法、应用和工具，基于表格形式化描述的数据建模软件自动生成、自动维护与演化；基于语义描述和定制式数据查询程序自动生成与演化。 （1）语料库语言学:研究语料的自动辅码、信息自动筛选以及提取、统计等技术，筹建学习者文本语料库以及目标语多媒体语料库，开展基于语料库的语言学以及语言习得等实证研究，探讨语料库语言学研究的方法论。

（2）计算机辅助外语教学：利用计算机、多媒体、网络等现代信息等多元技术，创建语言的教授、学习、训练、测试以及语言研究的辅助环境；设计网络信息技术环境下的计算机辅助外语教学的评估体系。

（3）情感分析与观点挖掘：根据计算机观察、理解和生成各种情感的能力，进行文本的情感识别和情感迁移的研究，并将其应用在意见挖掘、教学反馈、产品评论和舆情监控等方面的自然语言分析处理。

（4）软件外语教学与研究：基于软件学术外语写作语料以及软件职场口语语料，分析影响软件外语应用的语用因素；探讨ESP理论指导下的软件专业学生口语能力发展的规律与特点；开展CBI理论指导下、学科内容为核心的职场以及面试的外语教学与研究；开展零起点软件日语强化课程评估体系的研究、设计。

“作者在文言文中的观点态度”是指作者的思想主张，以及作者对文中人、事、理的看法评价，是作者的感情态度在文中的反映，带有强烈的主观色彩。“分析概括作者在文言文中的观点态度”，就是把作者在文中或直露、或含蓄、或集中、或分散的观点态度分析、推理、概括出来。高中文言文主要考查传记类文章，因此必须了解所写人物的品质和功德，注意文中作者的简评性文字，如“孝甚”“刚直”等，注意记叙文中议论性的句子以及议论文中表达作者观点的句子等。

作者在文章中表述自己的观点态度一般有以下两种形式：

间接表达――可能借叙述人物、事件时选用的有褒贬色彩的词语来表现作者的情感倾向，也可能借助文中的一个人物说出来，还可能借转述别人的评论来表达自己的意见。

直接表达――通过议论性文字中的中心论点、分论点，记叙性文字中的议论抒情句，说明性文字中的评述性语言来表现。如《史记》中的文章结尾常有“太史公曰”等评价性语言。

“分析概括作者在文言文中的观点态度”常见的命题角度主要有两种：（1）依据文章有关材料，分析作者的基本观点态度。（2）分析文章的有关内容，推理、概括作者的观点态度。考查时多与“归纳内容要点，概括中心意思”合并在一起，以选择题的形式考查。

二、答题方法

做这类题一定要整体阅读原文，根据具体语境分析文章中心和观点态度。具体说来，有以下几种方法：

1借“题”解“文”。文言文中用来命题的句子，往往是文中的关键语句，试题中对文章分析概括的文字，一般也涉及文章的主要内容。在整体阅读的基础上，借“题”解“文”是了解文章大意的一个重要技巧，通过“倒读法”，可以巧妙寻找到解题的钥匙。

2筛选法。弄清选项中的“观点态度”所指的具体对象、文句范围，就是要看选项中列举的作者观点态度是针对哪一个人物、哪一件事的，议论性文字体现在哪里。再将选项列出的“观点态度”与文中筛选出的相应的“观点态度”加以比较，得出正确选项。 3概括评价法。作者在文中的观点是通过对人物、事件的记叙、议论评价来表现的，因此就要从人物的言行、事件的叙述中，概括评价作者的观点态度，将这种评价与选项中的评价比较辨析，选出符合题干要求的选项。

4抓题眼法。认真审视题干，抓题干中的关键信息，明确要求，仔细比对，综合分析，从而找出正确答案。

由于语料缺乏，前期若使用到情感分析，建议暂时使用SnowNLP（此模块主要使用淘宝评论语料）做情感挖掘，但不仅仅为单纯调用，需要优化，下面是一些实践思考：

可在此基础上优化，比如文本需要特别处理，除了平常的去停用词外，还可以需要对输入的文本结合词性等进行处理。

下面是一些常识：

一）无情感的词语(如去停用词，去掉语气词，无词性标签的词语）

二）对于文本过长，则可以考虑提取关键词或抽取文本摘要后再提取关键词

对于后者实践结果差异明显：

以"发布了头条文章： 《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显 "为例子， 显然该文本为“积极”文本。

1）s = SnowNLP（"发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显"）

得分为05，明显不符合

2）s = SnowNLP（“ ”join(jiebaanalysetextrank("发布了头条文章：《5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显》 5分钟11亿！京东双11场景化产品消费增长明显")))

而对于文本特别长的，则可以先抽取摘要，再对摘要提取关键词。

这主要由于此SnowNLP主要用贝叶斯机器学习方法进行训练文本，机器学习在语料覆盖上不够，特征上工程处理不当会减分，也没考虑语义等。

为何要考虑语义层面：

以“ 苏宁易购，是谁给你们下架OV的勇气” 中的“ 下架”其实才是中心词（为表达愤怒的文本），但“ 勇气 ”为下架的宾语（其为积极的文本），此句应该结果小于05，但实际为088，去掉“苏宁易购”则为06>