人工智能技术应用:情感分析概述

人工智能技术应用:情感分析概述,第1张

与其他的人工智能技术相比,情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊,因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测,但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点,这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。

随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有观点的内容,给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日,情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域,用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息,通过对海量用户的评价进行情感分析,可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度,从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域,通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面,利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价,为企业的战略规划提供决策依据,提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域,分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度,为行情交易提供辅助依据。

目前,绝大多数的人工智能开放平台都具备情感分析的能力,如图所示是玻森中文语义开放平台的情感分析功能演示,可以看出除了通用领域的情感分析外,还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。

那么到底什么是情感分析呢?从自然语言处理技术的角度来看,情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体,以及评论者对该实体所表达的情感倾向,自然语言所有的核心技术问题,例如:词汇语义,指代消解,此役小气,信息抽取,语义分析等都会在情感分析中用到。因此,情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务,我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示:(e,a,s,h,t)

以图为例,e是指某餐厅,a为该餐厅的性价比属性,s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价,h为发表评论者本人,t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组(某餐厅,性价比,正向褒义,评论者,19年7月27日)。

情感分析根据处理文本颗粒度的不同,大致可以分为三个级别的任务,分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。

1 篇章级情感分析

篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感,例如一篇书评,或者对某一个热点时事新闻发表的评论,只要待分析的文本超过了一句话的范畴,即可视为是篇章级的情感分析。

对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设,那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e,且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体,不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究,使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限,无法对一段文本中的多个实体进行单独分析,对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。

例如评价的文本是:“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价,但如果是:“我觉得这款手机拍照功能很不错,但信号不是很好”这样的句子,在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词,篇章级的分析是无法分辨出来的,只能将其作为一个整体进行分析。

不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者,例如在商品评论的情感分析中,可以默认评论的对象是被评论的商品,评论的观点持有者也是评论者本人。当然,这个也需要看被评论的商品具体是什么东西,如果是亲子旅游这样的旅游服务,那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。

在实际工作中,篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致,如果需要对评论进行更精确,更细致的分析,我们需要拆分篇章中的每一句话,这就是句子级的情感分析研究的问题。

2 句子级情感分析

与篇章级的情感分析类似,句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感,虽然颗粒度到了句子层级,但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是,那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感,并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点,句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中,绝大多数的句子都只表达了一种情感。

既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的,那么进行句子级的情感分析意义何在呢?关于这个问题,需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中,根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句,例如:“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句,表达了说话人内心的情感或观点,而:“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句,陈述的是一个客观事实性信息,并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句,可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子,让数据处理更有效率。

但是在实操过程中,我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确,因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息,知识表达了期望或者猜测,例如:“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句,表达了说话人的猜测,但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息,表明说话者并不希望这个事实发生,例如:“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句,但结合常识我们会发现,这句话中其实是包含了说话人的负面情感。

所以,仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求,我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类,如果一个句子直接表达或隐含了情感信息,则认为这个句子是含有情感观点的,对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法,这种方法需要大量的人工标注数据,基于句子特征来对句子进行分类。

总之,我们可以将句子级的情感分析分成两步,第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息,第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析,发现其中情感的倾向性,判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似,依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理,我们会在后续的小节详细讲解。

句子级的情感分析相较于篇章级而言,颗粒度更加细分,但同样只能判断整体的情感,忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点,例如:“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子,我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感,而是需要更进一步的细化颗粒度,对评价实体的属性进行抽取,并将属性与相关实体之间进行关联,这就是属性级情感分析。

3 属性级情感分析

上文介绍的篇章级和句子级的情感分析,都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西,同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向,对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中,一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点,例如:“我喜欢这家餐厅的装修风格,但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子,很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。

为了在句子级分析的基础上更加细化,我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息,并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感,这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性,包括评价者以及评价时间,目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息,使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看,属性级的情感分析可以分为以下6个步骤:

关于文本中的实体抽取和指代消解问题,我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍,这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务,人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法,这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种,下面我们进行详细的讲解。

做情感分析离不开情感词,情感词是承载情感信息最基本的单元,除了基本的词之外,一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法,主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典,在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度,一般将褒义的情感标注为正数,贬义的情感标注为负数。

具体的步骤如图所示,首先将待分析的文本先进行分词,并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配,并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算,最终的计算结果如果为正则是褒义情感,如果为负则是贬义情感,如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。

情感词典是整个分析流程的核心,情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果,在这方面可以直接采用已有的开源情感词典,例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典,知网(Hownet)情感词典,台湾大学简体中文情感极性词典(NTSUSD),snownlp框架的词典等,同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助,通过这个词典可以找到情感词的同义词,拓展情感词典的范围。

当然,我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典,目前主流的情感词词典有三种构建方法:人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值,最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1,贬义的情感词赋值为-1,最后进行相加得出情感分析的结果。

但是这种赋值方式显然不符合实际的需求,在实际的语言表达中,存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度,最典型的就是程度副词。程度副词分为两种,一种是可以加强情感词原本的情感,这种称之为情感加强词,例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈,“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词,例如“没那么好”虽然也是褒义倾向,但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词,则需要在原来的赋值基础上增加情感得分,如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。

另一种需要注意的情况是否定词,否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向,变为相反的情感,例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”,使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数,即如果“好”的情感倾向是+1,那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感,例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词,如果“好”的值为+1,那么“太好”可以赋值为+3,加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了,将其赋值为-1或者-05可能更合适。

基于这种情况,我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数,对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4,当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数,与贬义词的组合则取正数,例如贬义词“难听”的赋值是-3,加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是(-3+4=1)。

第三种需要注意的情况是条件词,如果一个条件词出现在句子中,则这个句子很可能不适合用来做情感分析,例如“如果我明天可以去旅行,那么我一定会非常开心。”,在这句话中有明显的褒义情感词,但是因为存在条件词“如果”,使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感,而是一种假设。

除了条件句之外,还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的,那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗?”,虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”,但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词,例如“……吗?”或者“……么?”,但是也有的疑问句会省略掉结尾词,直接使用标点符号“?”,例如“你今天是不是不开心?”,这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”,但不能将其分类为贬义情感。

最后一种需要注意的情况是转折词,典型词是“但是”,出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反,例如:“我上次在这家酒店的住宿体验非常好,但是这次却让我很失望。”在这个转折句中,转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词,但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”,最终应该将其分类为贬义情感。当然,也存在出现了转折词,但语句本身的情感并没有发生改变的情况,例如“你这次考试比上次有了很大的进步,但是我觉得你可以做得更好”,这里的转折词没有转折含义,而是一种递进含义。在实际操作中,我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个,才能进行正确的分析计算。

构建情感词典是一件比较耗费人工的事情,除了上述需要注意的问题外,还存在精准度不高,新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性,例如一个句子可能出现了情感词,但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词,但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题,例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人,也可以作为贬义词批评他人。

尽管目前存在诸多问题,但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势,那就是这种分析方法通用性较强,大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感,对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。

我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法,例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等,这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤,第一步是根据训练数据构建算法模型,第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果,接下来做具体的讲解。

首先,我们需要准备一些训练用的文本数据,并人工给这些数据做好情感分类的标注,通常的做法下,如果是褒义和贬义的两分类,则褒义标注为1,贬义标注为0,如果是褒义、贬义和中性三分类,则褒义标注为1,中性标注为0,贬义标注为-1

在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注,可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响,为了避免人的因素带来的影响,也为了提高标注的效率,有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中,商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分,我们可以根据用户的5星评分作为标注依据,如果是1-2星则标注为贬义,如果是3星标注为中性,4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中,很多社区会对帖子有赞和踩的功能,这一数据也可以作为情感标注的参考依据。

第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词,并进行数据的预处理,前文已经对分词有了很多的介绍,这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词,这里特别说一下,如果是对情感进行分类,可以参考情感词典进行标注,也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的,还需要标注出特定领域的词,例如做商品评价的情感分析,需要标注出商品名称,品类名称,属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型,形成特征词矩阵,如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重,并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法,将特征词矩阵作为输入数据,得到最终的分类模型。

当训练好分类模型之后,就可以对测试集进行分类了,具体的流程与建模流程类似,先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理,然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵,并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类,得到分类的结果。

采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处,第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域,需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注,而人对于情感的理解带有主观性,如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。

除了基于词典和基于机器学习的方法,也有一些学者将两者结合起来使用,弥补两种方法的缺点,比单独采用一种方法的分类效果要更好,另外,也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析,相信在未来,情感分析会应用在更多的产品中,帮助我们更好的理解用户需求,提升用户使用智能产品的体验。

随着深度神经网络等算法的应用,情感分析的研究方向已经有了非常大的进展,但依然存在着一些难题是目前尚未解决的,在实操过程中需特别注意以下几种类型数据:

情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用,很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域,将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多,目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别,而且不同的类别之间又可能具有相似性,一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别,算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳,因为情绪是非常主观性的,不同的人对不同的文本可能产生不同的理解,这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。

心理学中情绪的状态分类和情感的分类在教师招聘考试中是必考知识点,而每当说到情绪的时候很多人浮现出来的都是人们常说的“喜怒哀乐”,情感就更多了,比如幸福感,鉴于误区较多,先就情绪和情感的分类简单的做一个介绍。

一 情绪

情绪有两种分类,一种是基本分类:“快乐;愤怒;悲哀;恐惧”,另一种是状态分类:“心境;激情;应激”,现在主要介绍情绪的状态分类:

通常情况下,心境是比较好区分的,因为它具有弥散性和长期性,有了某种情绪整个生活都染上了这种色彩,并且持续时间比较久。激情一般是有特定指向性的,指向某一特定活动,从它的爆发、强烈和时间短暂就能进行准确判断。应激一般都是跟突发事件和天灾人祸联系在一起的,这种情绪往往是因为紧张引起的,所以从这点也能进行准确判断。

二 情感

情感的分类在大家的常识中感觉会有不同的答案,但是在心理学中就只有三个:道德感、理智感、美感,如何将这几个内容进行区分那么先就他们的特点进行总结:

道德感如果要进行细分一般包括爱国主义、集体主义、义务感、责任感、集体感、荣誉感等,而理智感的产生一般都是跟人的认识活动、求知欲望、认识兴趣及对客观规律的探求紧密联系,在认识、探索和追求真理的过程中产生的,美感通常指的就是对事物美丑的认识,这里的事物即包括物也包括人。

三 区别

我们一般会把情绪和情感放在心理过程中的情感过程来进行研究,但其实二者是有很大区别的:

1 情绪产生的早,一般跟人的自然需要是有关系的,比如婴儿一出生就会有哭、笑等情绪,一般跟食物、睡眠等生理性需要有关系。而情感产生较晚,一般要在社会实践中产生,所以跟社会性需要有关系,要在与人交往、生产劳动、生活等过程中才会产生,比如人要懂得爱,就必须要在与人交往中才能有。

2 情绪是人和动物都有的,比如饥饿时的焦虑、危险时的恐惧二者都会有,但情感却只有人才有。

3 情绪具有情境性和动摇性,通常人的情绪会随着所处的情境发生变化,比如参加婚礼的时候人会高兴,但亲人离世就会悲伤,而情感具有稳定性和深刻性,比如孩子对父母的爱不会随着时间和空间的变化而变化。

4 情绪具有外显性和冲动性,因为情绪会伴随着外部表现,包括面部表情、姿态表情和语调表情,比如人在高兴的时候会喜形于色、手舞足蹈,甚至说话的声音会上扬,但持续时间比较短。而情感具有内隐性和持久性,不会像情绪那样外露,但是持续时间比较长。

四 联系

1 稳定的情感的基础是情绪,并且通过情绪得以表达,而情绪表达的深浅正是由情感来决定的。就像一个人在学习中总是体会到开心和愉悦,久而久之就会爱上学习,反之,因为喜欢学习,那么就会因为成功而开心,失败而羞愧,这两者之间是密不可分的。

2 情绪是情感的外部表现,情感是情绪的本质内容。情绪的表现通常可以看出一定的情感,而要有相应的情感才会表现出情绪,就像孩子一看到母亲会不由自主的笑,本质上是因为对母亲的情感比较深刻。

总之,情绪和情感是人类共有的心理过程,与人的生活息息相关,因此正确认识它就能为生活带来不少益处,比如可以利用情绪和情感的关系让不爱学习的学生爱上学习,正确的利用它才会产生良好的效果。

宁缺毋滥定会得偿所愿,不择食必将悔不当初。对爱情最好还是保持点儿洁癖,不要随便开始,不要急着妥协。

两个人能否走在一起,时机很重要。你出现在他想要安定的时候,那么你的胜算就很大。你出现在他对这个世界充满了好奇的时候,那么就算你多美多优秀都是徒劳无用。爱得深,爱得早,都不如爱的时候刚刚好。

爱情多半是不成功的,要么苦于终成眷属的厌倦,要么苦于未能终成眷属的悲哀。

叫一声老婆容易,叫到一声老婆子很难;牵一下手容易,执手相伴一生很难;说一句我爱你容易,从此以后只对一人说很难。爱情不是一时兴起,而是决定在一起,便一生不分开。

爱情不是兔子,守株是没用的;伙计,别抱怨自己一直与爱情无缘,没有谁喜欢一个原地踏着步还准备向下走的人。

这个世界上总是有那么一个人,是你的念想,是你的温暖。就算他不远不近,只要想到他,就永远会觉得安定,觉得踏实,觉得心里有底。甚至连周围的空气,都变得笃定。

再多的怦然心动也抗衡不了性格不对的互相折磨,抵不住日久天长的消耗,最终还是要和对的人在一起过,才不枉此生。

女人最骄傲的不是拥有过多少个男人,而是她的男人,愿意为她拒绝多少女人。男人最骄傲的不是睡过多少女人,而是能有一个女人,愿意让他睡一辈子。

想见你的人,跋山涉水也总会来到你身边,不想见你的人,你走到他楼下他也懒得推开窗,真爱你的人,不怕麻烦也不忙。

背叛伤害不了你,能伤你的,是你太在乎。分手伤害不了你,能伤你的,是回忆。无疾而终的恋情伤害不了你,能伤你的,是希望。你总以为是感情伤害了你,其实伤到你的人,永远是自己。

所谓白头到老,没什么秘诀。只是在相爱时,存下点感动,在冷战时,懂一些感恩。

所谓第五类情感:夫妻关系之外的可以无偿进行精神肉体交流而不破坏彼此家庭的异性。即是知识、兴趣、观念相近,相互吸引,相互欣赏的男女,以相互之间的情感为根本,以不影响双方工作、家庭为基础,以相知、相惜、精神享受为主,以吃饭、喝茶、旅游为辅,偶尔也有顺其自然的肌肤之亲。不同于谋求取代的第三者,故称第四者。其层次不属于朋友最高境界知己(红颜知己、蓝颜知己)。这种情感剔除了两性之间的沉重部分,比如男女关系中的种种功利和琐事,建立起一种相对宽松的关系,进而成为一种“不拒绝性”的第五类情感。

情绪情感功能在生活中的应用,情绪价值对于每个人的意义都是有很大的差异的,情绪的表达在我们生活中也是有很多情感的共鸣产生的,情绪和情感的功能很多,下面介绍情绪情感功能在生活中的应用。

情绪情感功能在生活中的应用1

  情绪对一个人的生活具有多项功能。

 首先,情绪是一个人向他人传递自身感受的途径,通过情绪可以了解一个人的喜好和厌恶,以及这个人是如何看待这个世界的。

 其次,情绪与一个人的社会成功有关。能够表达和读懂情绪和能够解决问题同等重要。一个人能够在情绪的海洋里自如的遨游是成功的决定性因素之一。

 第三,情绪和一个人的身心健康也存在着联系。那些过度悲哀和沮丧的人很有可能产生社会交往能力减弱的问题,甚至波及生理健康。

 如果一个人在生活中缺乏积极的情绪体验 那么他们应对压力和焦虑的能力就会存在困难。这种压力调节的困难以很高的皮质醇(一种压力反应的生物指标)水平反映出来,并进而导致生理问题。

  因此情绪在一个人的生活中扮演着至关重要的角色。

 情绪能够使个体针对不同的刺激事件产生灵活自如的适应性反应,并调节或保持个体与环境间的关系。情绪之所以具有灵活性的特征,是因为情绪的机能不仅可以来源于个体全部的先天机能,而且还来源于学习及认知活动。许多种情绪都具有调控群体间的互动功能。

 譬如,羞怯感可以加强个体与社会习俗的一致性;当个体对他人造成伤害时,内疚感可激发社会公平重建。其他的情绪,诸如同情、喜欢、友爱等,也能起到构建和保持社会关系的作用。它们可以增强群体内的凝聚力,而且有提高个体的社会适应能力的作用。

  情绪伴随动机性行动产生,具有动机作用。

 积极的情绪对行为有促进作用;消极的情绪对行为有抑制作用。

 信号功能——情绪是人们社会交往中的一种心理表现形式。情绪的外部表现是表情,表情具有信号传递作用,属于一种非言语性交际。人们可以凭借一定的表情来传递情感信息和思想愿望。

 心理学家研究了英语使用者的交往现象后发现,在日常生活中,55%的信息是靠非言语表情传递的,38%的信息是靠言语表情传递的,只有7%的信息才是靠言语传递的。表情是比言语产生更早的心理现象,在婴儿不会说话之前,主要是靠表情来与他人交流的。表情比语言更具生动性、表现力、神秘性和敏感性。特别是在言语信息暧昧不清时,表情往往具有补充作用,人们可以通过表情准确而微妙地表达自己的思想感情,也可以通过表情去辨认对方的态度和内心世界。所以,表情作为情感交流的一种方式,它被视为人际关系的纽带。

 1、人的情绪或情感一旦和有关事物结合起来,人就会在头脑中形成该事物的、具有感情色彩的记忆映象;

 2、人一旦又了情绪、情感的记忆经验,不仅见到见到某类事物能够引起相应的情绪,而且再度遇到某些表情,也能领会它的含义,并对它作出积极的或消极的情绪反应及行动上的趋避动作;

 3、个体对各种信息的意义性的鉴别经常是通过共鸣和移情作用进行的。

 情绪是人们社会交往中的一种心理表现形式。情绪的外部表现是表情,表情具有信号传递作用,属于一种非言语性交际。人们可以凭借一定的表情来传递情感信息和思想愿望。

 心理学家研究了英语使用者的交往现象后发现,在日常生活中,55%的信息是靠非言语表情传递的,38%的信息是靠言语表情传递的,只有7%的信息才是靠言语传递的。

情绪情感功能在生活中的应用2

 孕妇的情绪是否会影响胎儿呢对这个问题,科学家们做了一系列实验及调查。

 1950年美国心理学家汤普森曾做了一个母鼠试验。将5只雌性白鼠放在一只箱子中,按响蜂呜器的同时接通电流,让白鼠遭受电击。

 如此训练多次,然后让5只母鼠怀孕,自受孕后每天3次给母鼠放蜂鸣器,但不电击,直至小白鼠出生,结果发现实验组小白鼠行动呆板,且活动量小,胆小脆弱。

 1976年7月28日发生的唐山大地震,不仅给唐山带来一场毁灭性的灾难,也使该市的孕妇遭受巨大的精神刺激。据华北煤炭医学院医生李玉蓉的调查研究,地震期间尚在母腹中的儿童,平均智商为84.43分,智商90分以上者占36.4%,而对照组平均智商为91.95分,90分以上者占50.7%,从对比中可以看出,这场地震的确影响了胎儿的智力发育,地震造成的亲人伤亡,财产损失,必然造成当时孕妇心理上的强烈创伤,从而间接地影响了胎儿的发育。

 孕妇的情绪与胎儿的发育有密切关系。我国古代就认为孕妇的七情变化影响着胎儿出生后的性格。

 《竹村妇科》中说:“欲生好子者”,应“无悲伤,无思虑惊动”,“无大哀,无号哭”。

 这并不是没有科学依据的。人的情绪变化与内分泌有关,在情绪紧张或应激状态下,体内一种叫乙酰胆碱的化学物质释放增加,促使肾上腺皮质激素的分泌增多。

 在孕妇体内这种激素随着母体血液经胎盘进入胎儿体内,而肾上腺皮质激素对胚胎有明显破坏作用,影响某些组织的联合。特别是前3个月,正是胎儿各器官形成的重要时期,如孕妇长期情绪波动,就可能造成胎儿畸形。

 据调查,在孕710周内,孕妇精神极度不安,胎儿唇裂或腭裂的发生率较高。同时,孕妇烦躁不安时,胎动次数要比平时增加数倍,胎儿长期的不安静,也使体力消耗过多,出生体重比一般婴儿轻。出生后容易发生神经功能紊乱,造成吐奶、哺乳困难、躁动不安、易哭闹等。

 科学已证明了孕妇心理情绪变化对胎儿的影响,准备做爸爸、妈妈的朋友们就应该为自己的小宝宝创造一个安定、舒适的环境,孕妇更应该注意心理保健,控制各种过激情绪,始终保持开朗、乐观的心情,做丈夫的也应该在精神上给妻子以安慰。

《爱琴海》表达了男女爱情的象征。

这首歌融洽了希腊民谣和现代流行音乐的元素,旋律优美,感性而深情,歌词充满诗意,描绘了在爱琴海畔的美丽景色中,男女之间的深情相拥,是对爱情和幸福生活的向往。

总之,这首歌是一首充满浪漫和感性的歌曲,表达了对爱情的美好向往和追求。

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