感情分析师？

很多人并不了解情感分析师到底是个怎样的职业，包括，某些自称是情感分析师的人。感情，是人类思维中最复杂的领域。因为感情没有标准，也难分对与错，只有爱与不爱。所以，很多只做对事的人，也有可能被所爱之人厌烦离弃；而有些常做错事的人，也照样有可能让人爱得难分难舍。

正是基于感情的复杂性，是不可能三言两语说得清的。所以，我的分析流程与绝大多数的情感分析师不同。对于首次咨询，我要求咨询者必须提供五千字以上的情况综述。综述包括个人成长经历、求学经历、工作经历、恋爱经历、家庭背景、直系亲属关系、婚恋对象情况、完整的感情发展过程、双方的原话对话记录、以及两性生活等各方面的信息。

有人可能觉得，这简直是查户口嘛。这么说还真没错，我所想要了解的信息，可能比户籍警所要了解的还细致。也为此婉拒过不少懒得写、或者写不了情况综述的咨询者。原因有三：

一、我个人认为，若一个遭遇感情难题的人，连写五千字的耐心都没有，那么，我很难相信TA在感情问题的对待上，有足够的意志和决心；又或是连写五千字的能力都没有的人，那么，我很难相信TA在相互交流的过程中，有足够的感悟力和理解力。

二、之所以先看写的，而不是去听说的，是因为，如果听，只能听一遍，我还未必记得住；而看文字，可以看几遍、甚至十几遍。这个世界上，在脑袋上画几个圈就能想出绝妙主意的人，就只有动画片里的一休。开国大将粟裕是我军百战百胜的战神，在指挥淮海战役时曾七天七夜未合眼。他在干什么？——看战报、看地图。从某种意义上讲，战争，就是两方指挥官的心理博弈，只有掌握详细和精准的战场信息，准确的分析出对战方的真实意图，自己才能做出最正确的应对。不仅是战场如此，无论在商场、职场、还是情场，概莫如此。

有足够的信息量支撑，才叫分析、推理；没有信息量支撑，那不叫分析，而是猜测、臆想。

三、感情里的很多细节需要换位思考，是要以当事人的性别、性格、思维、行事方式去思考问题。感情中的问题，其实不是事的问题，而是人的问题。只有先了解人，才有资格讨论事。

可能不少人看过我在知乎上的答复，对于公开咨询的，我并不会追问详情，答复都是从大众角度给出的。而私密分析不同，需要从感情双方的个体角度，分析具体到个人的性格、思维以及心理，而不是泛泛的男性心理、女性心理。

我常说一句话：没有任何一种方法可以解决百家问题，哪怕，是相同的问题。因为每段感情里，双方的性格对位都是不同的。什么是性格对位呢？打个俗气的比方。比如，诸葛亮的空城计，就只能由他用在司马懿身上。因为诸葛亮知道司马懿多疑，而司马懿知道诸葛亮多谋，如此，空城计才能有效。倘若是司马懿对着张飞用空城计会是什么结果？——城必破。因为以张飞鲁莽的性格，他才不管你城中有多少兵，先攻了再说。这，就是性格对位。

感情中亦是如此，在别种性格的人那里是解决问题的好方法，但未必到我们这里同样有效。

有些人以为情感分析师是份很轻松的工作，只要凭经验就能张口即来为咨询者提供建议。我不知道别人轻不轻松，我只知道自己的工作没那么轻松。经常会收到咨询者上万字的情况综述，还有少则几千、多则几万条微信、QQ等对话记录。单只是完整的看一遍，有的就需要花四五个小时，再加上思考分析的时间，往往合计是个小时以上。

读到这里，估计有不少人会感叹：你的情感分析，为何如此麻烦。

是的，很麻烦。连我本人都觉得麻烦。但真正的情感分析，原本就是个很费脑力的工作。

如果我们对自己过去所经历的事都没有一个清晰的认知，那么，我们有何资本谈掌控未来？如果我们不能转变原有的那种使自己陷入问题之中的思维，那么，我们凭什么能获得与之前不一样的结果？

我也不愿意给自己找麻烦，但深知，作为情感分析师，就需要对自己的分析负责，因为，给咨询者的每一个建议，都有可能改变其一生的感情生活轨迹。更有甚者，是生与死。

一定会有人觉得这是危言耸听。我说一个真实的事件：有一个刚入行不久的心理咨询师，在某论坛讲述自己遇到的心理咨询个案，一个女孩为情所伤，向他寻求帮助，在咨询的过程中女孩就有透露自己想要轻生的念头。这位年轻的咨询师天天安慰她，但数日之后，女孩还是选择了离开这个世界。事后还有警察登门做调查，因为女孩最后几个通话记录里有他的电话号码。然后他给警察看了与该女孩QQ里的咨询对话记录。自然，他并没有嫌疑。但他还是为此感到痛心与难过。

有人留言安慰这个年轻的咨询师：“你好心帮她，已经很尽力了，她一心求死，这不是你的责任。”

看这位咨询师的叙述，能从其行文中感觉出他是个很善良的人，所以他才会为女孩的离世深感痛心。这样一位好心人，我自然不会发言增加他的自责心理。但今天在自己的文章中，我想说是：单有好心是不行的。正是因为这位年轻咨询师的好心，断送了女孩最后的求生机会。

该女孩在结束生命之前，还肯找心理咨询师寻求心理疏导，说明她去意不绝，说明她也想摆脱这种轻生的想法。这求生与求死，就在一念之间。当一个咨询师，连咨询者的真实心理都摸不清，单只是积极安慰有何用？若是说不到当事人的心里，那么说再多正确的话、再多有理的话，也统统都是废话！一个咨询师若不能懂得咨询者的心理，那么，早早劝其求助资深咨询师，便是对咨询者最大的负责。

在我书中的序言里有一句话：作为一名情感咨询师，如果无法做到与咨询者感同身受，那便是不合适这个职业的。

关于情感分析文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断回答如下：

情感分析,文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断如下情感分析、文本相似性和语句推断都是中文自然语言处理中的常见任务，需要进行语句关系判断。

其中，分词是中文自然语言处理中的基础步骤，可以将句子切分成有意义的词语，为后续任务提供基础。

在情感分析任务中，需要对文本的情感进行分类，通常采用机器学习算法，对文本进行特征提取和分类。文本相似性任务是指比较两个文本之间的相似度，通常采用词向量模型进行特征提取和相似度计算。

语句推断任务是指给定前提和假设，判断假设是否可以从前提中推出，通常需要进行逻辑推理和语义理解。这些任务都需要进行语句关系判断，对中文自然语言处理具有重要意义。

资料扩展：

情感分析是指通过文本来挖掘人们对于产品、服务、组织、个人、事件等的观点、情感倾向、态度等。情感分析是随着互联网发展而产生的，早期主要用于对网上销售商品的用户评语的分析，

以便判断用户对其所购商品是“喜欢”还是“不喜欢”。后期随着自媒体的流行，情感分析技术更多地用于识别话题发起者、参与者的情感趋向，

从中判断或挖掘话题中的价值，由此来分析相关舆情。情感分析的应用十分广泛，其研究领域涉及自然语言处理、信息检索、机器学习、人工智能等。

领域依赖是指文本情感分析的模型对某一领域的文本数据非常有效，但是将其应用于其他领域的时候，会使得分类模型的性能严重下降。

人工智能产品的定义较为广泛，智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以叫做人工智能产品。本文讨论的人工智能产品主要是指在互联网产品中运用人工智能技术。

互联网产品主要着手与解决用户的痛点，对于C端产品来说，痛点就是指的个人想解决而无法解决的问题，如个人想要美化自己的照片，但是他不会复杂的PS软件，于是美图秀秀就可以解决这个痛点。从KANO模型中，就是满足用户的基本需求与期望需求。

人工智能产品（在互联网产品中运用人工智能技术）则是要满足用户的兴奋需求。如将情感分析运用到电商的产品评论中，用户则可以通过可视化的数据展示来大致对产品有个全面、直观的了解，而不再需要自己一页一页的翻看评论内容。

互联网产品主要关注点在于用户需求、流程设计、交互设计、商业模式等。着眼于用户需求，设计满足用户需求的产品，通过合理的流程设计、交互设计达到产品目标，进而实现商业目标。典型的思路是发现用户需求——>设计满足用户需求的产品——>迭代完善、产品运营——>商业变现。

人工智能产品关注点在于模型的构建，它不再是对于布局、交互的推敲，而是通过选择合适的数据，构建合适的模型，最终呈现出来的是好的效果。什么是好的效果呢？这就需要引入评测指标。互联网的评测指标有我们熟知的留存率、转化率、日活跃等，那么人工智能的产品主要是通过一些统计指标来描述，以情感分析为例，把情感分析看成一个分类问题，则可以使用P、R、A、F值来描述。

1）查准率（Precision）：P值，衡量某类分类中识别正确的比例，如情感分析中，有10条被分类为“正向”，其中8条是分类正确的（由人工审核），那么P=8/10=80%

2）查全率（Recall）：R值，又叫查全率，又叫召回度，指的是某类被被正确分类的比例，同样以情感分析为例，100条数据中有10条是正向的，机器分类后，这10条中有7条被分类为正向，则R=7/10=70%

3)F值，因为P值和R值通常是两个相互矛盾的指标，即一个越高另一个越低，F则是两者综合考虑的指标，不考虑调节P、R权重的情况下，F=2PR/(P+R)

4）精确度（Accuracy）：这个最好理解，就是被准确分类的比例，也就是正确率。如100条数据，90条是被正确分类的，则A=90/100=90%。

以上指标越高，说明模型效果越好。

我们从上面内容可以知道，人工智能产品设计关注：数据——>模型——>效果评估。

现在我们以情感分析为例子说明产品设计的过程。

1）数据：

数据的选择对最终模型的结果有直接影响，情感分析，根据不同的目的，选择的数据也不同。如将情感分析运用于**票房预测，则一些更新及时、内容丰富的数据源，如微博，是比较好的选择。如果是应用于商品的评价，如电子产品，很多评测内容是无法在短短几句话内描述清楚的，这时候微博不是个好的选择，选择论坛上更新较慢、但是详细的内容就比较适合。

如果能在产品的早期就有引入人工智能的打算，则可以在产品中事先做好数据采集。

2）模型：

在选择模型中，产品需要了解不同的模型的优缺点，进而选择更加合适的模型。在情感分析中，NB、SVM、N-gram都是常用的模型，其中SVM效果最好（这是已有的结论），如果是其他的智能产品，可能需要算法团队进行实验，给出测试数据，进而选择合适的模型。

3）效果评估：

效果评估在上文中已经描述得比较清楚，具体指标不再赘述。

4）产品呈现：

最后这一步，是将结果展示给用户。在情感分析中，我们可以选择雷达图、词云、情感趋势图来展示结果。取决于产品属性，如电商产品评论挖掘，可以使用词云；

如舆论分析，可以使用情感趋势图。

人工智能产品的设计要关注：数据、模型、评判、呈现。

百度文心一言是一款基于人工智能技术的短文本情感分析产品，它能够针对输入的短文本，分析出其中蕴含的情感，并给出相应的情感标签和分值。文心一言可以帮助用户更好地理解和处理短文本信息，并为企业提供情感分析类的数据支持，促进决策的准确性和效率。

一、更加准确的情感分析。文心一言不仅能够高度自适应，精准分析自然语言，还能够识别语境，抓住写作的情感、倾向以及沟通目的。采用更先进的算法和技术，让情感识别更为准确可信，提升应用的实用价值。

二、更丰富的应用场景

我期望文心一言能够应用于更广泛的场景，包括但不限于社交媒体、舆情监测、新闻报道、广告营销、客户服务等领域。例如，可以结合社交媒体的实时数据，实现更全面的舆情监测和反馈。还可以为广告商提供更精准的广告投放策略，提高广告投放的效果和ROI。期望文心一言可以通过与其他工具和产品的结合，为更多行业解决情感分析及管理问题。

三、更完善的应用支持

百度文心不停完善产品本身和其应用生态，进一步提高用户体验和应用效果。具体来说，文心一言需要提供更加丰富、灵活的情感分析API，同时为开发者提供更完善的文档和技术支持。

此外，还需要不断完善产品的用户界面和易用性，方便非技术人员使用。根据用户反馈，及时更新算法、修复漏洞，优化集成流程，达到更好的用户体验。

在不断变化的市场环境下，情感分析类技术正在逐渐成为企业决策的重要组成部分。文心一言作为其中的佼佼者之一，必将不懈努力，积极应对市场变化，以先进的技术为基础，为用户和企业提供更加优质的情感分析服务

答案：心情不错小程序是一款基于情感分析技术的小程序，可以帮助用户分析自己的情绪状态并提供相应的建议和指导。用户可以通过录入自己的语音或文字，小程序会通过自然语言处理技术进行情感分析，并根据分析结果提供相应的情绪指导和建议。

解释：心情不错小程序的实现离不开情感分析技术。情感分析是一种自然语言处理技术，可以对文本、语音等进行情感分类和情感量化。在心情不错小程序中，用户可以通过语音或文字表达自己的情感状态，小程序会对这些信息进行情感分析，得出用户的情绪状态，并给出相应的建议和指导。

拓展：除了心情不错小程序，目前市面上还有许多基于情感分析技术的应用程序，如智能客服、在线问卷调查、社交媒体监测等。随着情感分析技术的不断发展，这些应用程序将会更加智能化和人性化，为用户提供更好的服务和体验。

您好。您说的是情感文本分析吗？如果是的话，我觉得情感计算的分类有两大类，一类是主观性：主观、客观、中性；一类是情感倾向：褒义、贬义、中性。

文本分析的话，主要是对词、句子中观点的挖掘。

你所说的机器学习法，现在基本用于对**观点的打分系统吧。基本上就是利用分类计数，对文档中存在的情感进行分类的。

就我个人理解而言，我认为机器学习法只是情感文本分析的方法论之一，至于数据挖掘，也是通过对文档的数据收取，进行情感分析的。也是对情感文本分析的方法论之一。

所以，情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。

目前英文类的文本情感分析比较多，中文类的相对少一点，你要做这方面的研究路漫漫其修远啊。嘿嘿。