Frasi sullo stato danimo

umore idiomi

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In linguistica, l’umore grammaticale è una caratteristica grammaticale dei verbi, usata per segnalare la modalità.[1][2]: p.181, [3] Cioè, è l’uso di inflessioni verbali che permettono ai parlanti di esprimere il loro atteggiamento verso ciò che stanno dicendo (per esempio, una dichiarazione di fatto, di desiderio, di comando, ecc.) Il termine è anche usato in modo più ampio per descrivere l’espressione sintattica della modalità – cioè l’uso di frasi verbali che non implicano l’inflessione del verbo stesso.

L’umore è distinto dalla tensione grammaticale o dall’aspetto grammaticale, sebbene gli stessi modelli di parole siano usati per esprimere più di uno di questi significati allo stesso tempo in molte lingue, compreso l’inglese e la maggior parte delle altre lingue indoeuropee moderne. (Vedere tense-aspect-mood per una discussione di questo).

idiomi per sentirsi eccitati

Questo studio ha indagato se i potenziali spunti emotivi per il bere attivano i concetti di alcol nei giovani bevitori. I partecipanti erano 84 matricole universitarie con alti o bassi livelli di sensibilità all’ansia (AS). Un compito di priming verbale ha misurato l’attivazione (cioè il priming) di concetti alcolici (ad esempio, la birra) da frasi di umore positivo e negativo. Il tempo per leggere le parole target dell’alcol era la misura dipendente. Le frasi di umore negativo hanno innescato in modo coerente i target alcolici; le frasi di umore positivo no. Il grado di priming dell’umore negativo non differiva in funzione del sesso o dell’AS. La tendenza segnalata a bere di cattivo umore ha predetto il priming di umore negativo nelle donne, mentre gli uomini hanno mostrato un priming di umore negativo indipendentemente dalla loro tendenza al bere segnalata. È emersa anche un’associazione generale tra priming negativo dell’umore e gravità dei problemi alcolici.

idiomi per sentirsi felici

“La biblioteca era un posto un po’ vecchio e malandato. Francie pensava che fosse bellissimo. La sensazione che provava era buona come quella che provava per la chiesa. Spinse la porta ed entrò. Le piaceva l’odore combinato delle rilegature in pelle consumata, del passato della biblioteca e dei tamponi per timbrare appena inchiostrati, più di quanto le piacesse l’odore dell’incenso che bruciava durante la messa”.

“Dio sussurrò: “Hai sopportato molto. Per questo sono veramente dispiaciuto, ma grato. Avevo bisogno che tu lottassi per aiutare tanti. Attraverso questo processo saresti cresciuto in quello che sei diventato ora. Non sapevi che ho dato tutte le mie lotte ai miei figli preferiti? Basta guardare le lotte date a tuo fratello maggiore Gesù per sapere quanto sei stato importante per me”.

“Quando uno stato d’animo di “non appartenenza” infesta la nostra mente e suona la campana per il sollievo o la felicità, la vita può essere come una cicatrice sulla tela dei nostri sogni. Ora è il momento di svegliarsi e tornare alle basi, come quando si torna a strisciare in grembo alla mamma. (“L’erba era più verde laggiù”)”.

modi di dire sul sentirsi tristi

Sto cercando di applicare punteggi (positivi, negativi o neutri) a brevi frasi di testo. A parte analizzare le emoticon e fare ipotesi basate sul loro uso, non sono sicuro di cos’altro provare. Qualcuno può fornire esempi, documenti di ricerca, articoli, ecc. che adottano un’analisi più lessicale a questo problema.

Questo suona come un compito di classificazione binaria abbastanza chiaro, in cui è possibile semplificare il problema a positivo o negativo, e quindi rendere le decisioni più entropiche o quelle che non hanno raggiunto una soglia di certezza a titolo di massa di probabilità impostata su neutro.

Il vostro più grande ostacolo sarà ottenere dati di allenamento per un metodo di apprendimento automatico stocastico. Potreste facilmente farlo con un modello di massima entropia facilmente disponibile come Toolkit for Advanced Discriminative Modeling o Mallet. Le caratteristiche che hai descritto dovrebbero solo essere formattate per gli input utilizzati da questi modelli.

Per ottenere dati di addestramento, puoi fare qualche tipo di crowdsourcing pagato come il Mechanical Turk di Amazon o semplicemente farlo da solo, magari con l’aiuto di un amico. Avrete bisogno di molti dati per questo. Potete migliorare la forza predittiva del vostro modello alla luce di una scarsità di dati con approcci come l’apprendimento attivo, l’ensembling o il boosting, ma è importante testarli con i dati del mondo reale il meglio possibile e scegliere quello che funziona meglio in un’applicazione pratica.