人工智能技术应用：情感分析概述

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。

物质决定意识，一是对物质有能动的反作用，主观情感是自己内心对这份感情的最直接的感觉，没有外界的干扰是纯粹的内心感受，这取决于你对事物的认识；而客观情感是参杂了外界的人或事对这份感情的影响科能会影响到你的原来对这份情感的感觉。

所谓“主观”就是表面现象，凭借自己的观点，未经分析推算，下结论、决策和行为反应，暂时不能与其他不同看法的人仔细商讨。“情绪”，是对一系列主观认知经验的通称，是多种感觉、思想和行为综合产生的心理和生理状态。说白了就是通过自己的观点所反映出的结果。

一、概括文章主旨

　　

　　例1：文段见理解语句例2

　　

　　文章最后一段说：“我说不出喜欢煤油灯的理由，但我知道灯火在我心中的意义。”综观全文，灯火在作者心中具有什么样的意义？

　　

　　解析：本题考查概括中心主题的能力。结合全文分析灯火在文中的含义。综观全文，可根据以下语句解读末段：①第二段“‘生命’的意义就是它会让你想起与它共处的那段时光”，第十二段“那样的光晕却是不灭的永恒之火，一直亮在童年的心中”；②第六段“祖孙两人……守着长长的一段祖孙相牵系的深情记忆……所有的怀念都从这样温馨的画面进入、泛起……”；③第五段“夜深的时候……读一点诗词”，第十四段“伴读的祖母……我怅怅然在良好的灯光下写作”，当年的夜读促成了今天的写作。

　　

　　答案：①灯火让作者不时想起与它共处的那段时光，它是作者人生中的“永恒之火”；②灯火下的祖孙相牵，使作者贫穷的童年生活变得温馨而富有诗意；③作者的成长离不开灯火下的夜读，这是作者人生的重要一步。

　　

　　技法总结：

　　

　　散文中情感主旨的归纳常见的是寻找中心句，从主要形象中概括升华，这在前面已经涉及。这里从标题、段落层次及语言修辞的角度进行分析。

　　

　　1．挖掘标题含意

　　

　　对文章情感的品味，是离不开具体的语言载体的。标题是文章的眼睛，有的文章标题中隐含着主旨。分析主旨要注意抓住标题中的关键字眼，分析其在文中是怎样表述的，写什么，有哪些特点，象征了社会、人生的哪些方面。

　　

　　2．归纳段意，分散整合

　　

　　有时作者的观点态度分散在各处，需要理清文章结构，归纳出各部分意思，然后提炼整合。

　　

　　温馨提示：领会文章主旨常用的几种具体方法口诀：

　　

　　标题提示整合段意，关注首尾归纳不忽视，关键词句深挖不停止。

　　

　　3．进行修辞还原

　　

　　对文章情感主旨的分析多数能从文中找到中心句，但有时作者的情感倾向或态度隐藏在看似不经意的语言中，特别是对使用了修辞手法的文章、句段，分析评价时要先还原本意，进而揭示作者的真实用意。

　　

　　二、评价思想和态度

　　

　　例2：文段见作品结构例1

　　

　　韩三十八老汉“喜欢看河”又“总是默默无语”，这是为什么？作者这样写的目的又是什么？谈谈你的看法。

　　

　　解析：本题考查评价文章的思想内容和作者的观点态度。结合韩三十八老汉的人生经历来鉴赏，韩三十八老汉戎马半生，飘荡一生，而大河家就是他的家，黄河就是他的根。关于韩三十八老汉的描述是在文末十至十三段，第十段写他喜欢看河，第十二段写他看河时默默无语，第十三段点出其中的缘由。由文章主旨可知，作者之所以这样写，是为揭示黄河人与黄河的关系，黄河是民族之魂，黄河人与母亲河的命运息息相关。

　　

　　答案：(1)①黄河是韩三十八老汉的母亲河，是他生命的安全港湾;②壮观的黄河让韩三十八老汉百看不厌,让他想起了自己坎坷的人生;③韩三十八老汉历经险境，已经胸有成竹，波澜不惊。

　　

　　(2)①揭示黄河与大河家人之间命运与共的关系；②传达作者对自己与黄河、黄土地以及底层人民关系的感悟。

　　

　　技法总结：

　　

　　评价文章的思想内容和观点态度要注意以下几点：

　　

　　1．整体感知，明确文章主旨和作者的写作意图是评价的基础。文章的主旨是指文章的主要意义或目的，整体把握中要抓住文章的主旨，这是评价的根本。要认真阅读和深入分析文章，理清内部的相互关系，取得对作品的全面认识和深刻理解，才能真正避免在评价中出现以偏赅全、主观片面等问题。

　　

　　2．筛选文中的关键信息。无论写人记事还是发表看法，关键性的语言最能显示文章的思想内涵或作者的观点，可以帮助我们对文章的内容进行评价。

　　

　　3．评价要具体、客观，不可含糊笼统。分析和评价都必须紧密结合文学作品实际，避免离开作品去进行漫无边际的分析。分析和评价要以正确的思想为理论基础，以辩证法为基本的分析法，并结合文学作品创作特有的艺术规律，对作品进行分析和评价，而不应依据个人的好恶去随意评说。在具体评价时,社会时代背景、作家生平思想、作品创作实际，都是必须考虑的重要因素。另外，对古典文学作品和外国文学作品的分析和评价还要从社会历史的实际出发，而不能用今天的观点去强求古人和外国作家。

　　

　　[技巧归纳]

　　

　　做此类题的答题步骤：

　　

　　第一步，整体感知文本。回答评价题要整体理解文章的内容，分析文章的思路，把握文章的脉络，进而领会文章的主旨。

　　

　　第二步，理解命题意图。把握试题的命题意图，挖掘隐含在题干中的信息，确定答题的方向。

　　

　　第三步，确定信息区间。在阅读全文的基础上，按照命题要求检索，找出问题的命题区间、信息区间和答题区间。

　　

　　第四步，概括整合答案。对答案进行组织，要注意分析筛选出来的内容，梳理自己思考的内容，按照要求概括出题干要求的内容

　　

　　三、对文本内容进行探究

　　

　　探究题的提问形式主要是：(1)联系自身，对文中的观点、态度等进行评析探究。(2)联系生活或时代，对文中涉及主旨的语句进行探究。(3)结合全文，探究文章所表现出的深意(深刻意蕴)。一般所谓的“深意”，一来自作者层面，即作者通过文本所要向读者表达的思想或观点。二是来自读者层面，即读者通过阅读从文本中获得的启发。我们解答这类题目时，要做到两个尊重：一是尊重作者，一是尊重文本。所有的探究都不可弃这两者于不顾，另立炉灶。

　　

　　例3：阅读下面的文字，完成后面的题目。

　　

　　走进腾格里(节选)

　　

　　学群

　　

　　①这是我第三次走进沙漠。每一次，沙漠总是让我变得跟一个小孩子似的。

　　

　　②先是骑在骆驼上往沙漠里走。就这样，沿着沙地的起伏一路走下去，把身后的那个世界远远地甩在沙漠以外，甩掉人身上一切多余的东西。

　　

　　③晚餐就在沙地上进行。两只馒头，一瓶水，再加上一点取自沙漠的野菜，就这几样东西。面包、水和盐，人的生活，最基本的无非就这几样东西。几千年几万年，真正支撑起人类历史的，也就是这几样。

　　

　　④晚饭之后，夜色渐渐从沙地的低凹处爬上来，漫过沙丘，将天空也浸入其中。这不是一般涂抹在物体上的黑色，这是幽邃深远的晦暗，是亿万光年的未知领域。满天星光在闪烁。多少年不曾见过如此繁浩的星光，仿佛天空把这么多年的星光一齐拿到这里来闪耀。

　　

　　⑤暗黑中，身子下面的沙丘仿佛在不断隆起，直到接近天空的高度。我仿佛是在地球的最高处，静静地、静静地面对浩瀚的星空。幽邃的夜空下，整张大地剩下来的就只有宁静，原来这宁静中有着永恒的东西。

　　

　　⑥月亮升起来。这曾在千里之外照亮过童年的月亮，在李白的吟咏里传递千年的月亮，有着嫦娥和桂花树的月亮。我们大老远地赶来，来到沙漠中间，就是为了这轮月亮！

　　

　　⑦就像沙漠一样简单地面对，面对月亮，面对天空，很多年不曾这样静静地面对。天空是灵魂一样的蓝色，一轮明月就悬在灵魂中央。与身后无垠的宇宙相比，它是多么渺小。可是从那里传过来的光辉，却把大地照亮——对于我们来说，是这么辽阔的大地。月光就像浓情的乳汁，在地面上流淌。这喂养灵魂的乳汁！

　　

　　⑧月光牵动人最深处最悠远的东西。早在生命出现之前，月光就已经牵动海潮；早在我们出现之前，月光就已经牵动母性的血液。现在，它是如此深刻地牵动我。我感到，我所要表达的，全都在那月亮上。你没法把你心里的东西说出来，月亮静静地把你要说的全都铺在你面前。你一动，就有一道逶迤的线条跟着你。你每走一步，都把沙漠、把大地的起伏、把遍地月光牵动。

　　

　　⑨在我驻足的沙丘上，月光显得特别明亮。明晃晃的沙地上，一只甲虫爬过的痕迹显得格外醒目，六条腿，每一条都拖着一道带痕。在我的眼里这就是一部沙之书，一部自然的圣经。在这里，一只虫子的吟咏，一缕风，一株草，还有这充塞天地间的宁静，都带着哲人的意味。

　　

　　⑩月亮是地球的一个梦，是人冻结在天空的一个梦。

　　

　　沿着沙地的起伏往回走，人类的世界在地平线以下闪烁。城市就像大地上吵闹的星群。我知道，我还得回到那个世界里去，用自来水冲洗身上的汗渍和沙粒，然后把袜子和鞋穿上，用汉堡包、用啤酒填塞肠胃，用灯光和电视照耀空余的生命。我没有办法像那些甲虫一直生活在这里，不能像一根骆驼刺把根扎在这里，甚至不能像一匹骆驼。我只能回到刚刚诅咒过的物资中去。不能留下，就把这里的天空，这里的沙漠，这里的夜装进胸间，带回去，让它照亮我的精神，让灵魂有一个呼吸的地方。

　　

　　(摘自《生命的海拔》，有删改)

　　

　　文章第段表达了作者怎样的思想感情？请谈谈你的看法。

　　

　　参考答案①对城市“物资”生活的不满和批判(“用自来水冲洗身上的汗渍和沙粒”，“用汉堡包、用啤酒填塞肠胃”，“用灯光和电视照耀空余的生命”，“诅咒过的物资”)；②对沙漠的不舍和不得不离开的无奈(“像一根骆驼刺把根扎在这里”，“像一匹骆驼”，“把这里的天空，这里的沙漠，这里的夜装进胸间，带回去”，“我还得回到那个世界里去”，“我没有办法……一匹骆驼”，“我只能回到刚刚诅咒过的物资中去”)；③对未来生活的希望(“让它照亮我的精神”，“让灵魂有一个呼吸的地方”)。

　　

　　技法总结：

　　

　　解答探究类的题目，一般可以从以下三个方面考虑：

　　

　　(1)知体识文，特征之中识文风。散文大体上可分为：叙事类、人物类、哲理类几种。一般来讲，叙事的文章(小说也是如此)，都是由“事”及“理”。即通过对事件的描写，来反映某种时代精神，表达某种希望、道理并给人以某种启迪。人物类散文的主要特征是通过所写的人、景或物来抒发作者的某种情感或志趣。阅读这类散文，抓住人、物的特征，也就抓住了作者赋于人、物之上的主观情感——文章的主旨。

　　

　　哲理类散文一般通过某种文化现象的兴衰或是一个具有人生哲理意味的事物、情理、人物故事等，表达作者对社会生活或是人生的某种感悟。所以阅读这类文章时，抓变化，找对比，分析能表现作者观点和情感的句子很重要。

　　

　　(2)高屋建瓴，观照结构炼内容。我们可以从对文章结构的观照来分析作者的行文思路，进而提炼作者的写作内容，抓住作者的写作重点和中心。这种结构除了文章内部的结构，还有外部的结构，比如文章的标题和文后的背景介绍。

　　

　　(3)条分缕析，关键句中悟深意。透过文中的关键句，来把握作者的感情倾向，这是一个简捷可行、很具操作性的方法，可以达到真正把握文章的主旨的目的。所谓关键句就是：①中心句，文眼句；②表明作者观点立场的句子；③一些抒情、议论的句子。我们可以在一边阅读时一边把这些语句画出来，然后根据答题的需要加以筛选和选择。

　　

　　如例3，就是对作者思想感情进行探究。答题时要立足表现作者行为的句子，如“用自来水冲洗身上的汗渍和沙粒”，“用汉堡包、用啤酒填塞肠胃”，“用灯光和电视照耀空余的生命”等，透过文学性的语言，发掘作者隐含在字里行间的深层含意，进行合理的想象与联想，结合文本，说出自己的观点。

　　

　　[技巧归纳]

　　

　　散文阅读四步骤

　　

　　解答散文阅读题要分以下四个步骤进行：

　　

　　1．整体阅读，把握中心意思

　　

　　拿到一篇文章，不要急着去做题，一定要学会整体阅读。通过阅读，初步把握作品的大致内容，形成对作品的整体印象。

　　

　　(1)了解大概，把握主旨。阅读时先要看文章标题，弄清楚文章的体裁及描写对象，根据文体特点思考把握主旨的方向。如果是散文，其主旨大多是抒情、明志、言理，可以从“情、志、理”入手把握，了解作者写了什么见闻、经历，抒发了作者怎样的思想感情，寄托了作者怎样的理想、感悟；如果是小说，则要抓住中心人物和中心事件，看它选取了什么生活片断，刻画了什么人物形象，反映了什么社会现实。

　　

　　(2)抓住线索，逐段筛选信息，概括内容大意。这里所说的“概括”当然不是用准确的语言表述出来，而是要抓住关键语句，边读边思考，对每段内容有个大致印象，想清楚文章哪几段是叙述、描写，哪几段是议论、抒情；哪几部分是实写，哪几部分是虚写。在此基础上理清文章的层次结构和写作思路。

　　

　　(3)关注注释。有的文章末尾还有注释，这些大都用来交待文章的出处、创作时间及时代背景，这也是理解文章的重要组成部分。阅读时要充分重视，不可视而不见。

　　

　　如果关注了这些要点，就不难把握文章的主旨。紧扣主旨思考问题，就能迅速找到设题点和答题点，为答题做好第一步工作。

　　

　　2．审析题干，确定答题区域

　　

　　审题是文学作品阅读理解中至关重要的一个环节。许多考生不注意审题，在一知半解的基础上盲目答题，结果洋洋洒洒一大篇，却答非所问，不能得分。这应是我们的前车之鉴。

　　

　　审题时以下几个环节不可忽视：

　　

　　(1)把握命题意图。要看清楚题目中有几个问题，快速判断每一个小题主要考查的是哪一个知识点，明确“要考什么”，这样就能大大提高解题的准确率。

　　

　　(2)明确答题范围。文学作品阅读题的设置都具有一定的依赖性，即依据原文出题，哪怕是一些能力极强，要求发挥想象的试题，也不可能脱离原文而单独出题。对题干明确指定了答题的阅读范围的试题，要迅速确定有效阅读区位；对“联系全文”“从全文来看”一类的题目，也要快速找到重要语段。要关注作品前后的勾连，既要避免答题范围过大，宽泛而不严谨，又要防止思虑不周，以偏概全。

　　

　　3．分析题型，找准答题方向

　　

　　确定有效阅读区位后，还要分析题型，并扣住题目要求进一步细读文章，搜索相关材料，找出最切题的语句。

　　

　　(1)理解含义类。多用原文或整合原文语句作答，思考重点为词句的字典义和语境义。

　　

　　(2)具体表现类。多为归纳内容、概括中心意思和概括观点态度方面的试题。观点句的理解要看它的上下文语境，材料所说明的观点要看它前面的议论句，散文的主旨句往往在抒情议论性语句中。

　　

　　(3)原因目的类。涉及理解、分析综合和鉴赏评价三个能力层级的所有知识点，答案一般分散于全文，要仔细思考题目与文章中心的关系，透视段与段之间的逻辑关系，进而找出相关语句。

　　

　　(4)表达作用类。此类试题是高考最常用的形式，其要求一般为“作者这样写的好处是什么？”“作用是什么？”“结合上下文，分析……表达效果”等。其解题思路一般包括三个方面：一是在文章结构方面的作用，如承上启下、构成线索等；二是在表达文章主旨方面的作用，如突出主旨，揭示文章主旨等；三是在刻画人物形象方面的作用，如使人物形象更加鲜明生动，突出人物某一方面的性格特征等。

　　

　　一般来说，无论是词句运用、题材选取还是表现手法的作用，都要从五个方面进行思考：词句的表层含意是什么？(材料的内容是什么？)运用了什么手法？其深层含意是什么？对表达思想、文章主旨有何作用？有何表达效果？

　　

　　当然并不是说每一道题的答案都要包括这五个点，要具体题目具体分析，但在思考阶段，这五个方面都应作为重要的思考点。

　　

　　(5)品味赏析类。“赏析”是个很宽泛的词，可从语言技巧，如用词精当和表现手法两方面答题。而且答案要包括表达效果，如对表达思想感情、表现主旨方面的作用。

　　

　　4．组织语言，规范简明表述

　　

　　经过以上三个阶段的思考，答案的轮廓便找到了，接下来就是组织答案。以下几点值得注意：

　　

　　(1)紧扣题意，选用合理句式。紧扣题意，就是问什么答什么，怎么问怎么答，使“答”与“问”有直接的关联性。选用恰当的句式，就是明确不同题型的答题程式，如比喻、拟人，其答题模式一般是：生动形象地写出了＋对象＋特征；设问，其答题模式一般是：引起读者对＋对象＋特性的注意和思考，等等。

　　

　　(2)紧扣原文，优化整合。文学作品阅读题的答案一般都在原文中，即使需要概括的题目，答案涉及的一些关键词语、句子也在原文中，这就要求组织答案时必须紧扣文本，整合信息。整合信息一般不宜一字不差地摘录原文，而是要根据题目要求变换表达角度，把文章中那些实质一致而表达方式不同的内容加以整理，形成答案。

　　

　　(3)综合分析，分条表述。评分时一般都是“按点给分”，因此答题时可以从多个角度，条分缕析地组织答案，而且对赋分较高的概括性题目，最好用数字标明每一点，以使要点清晰明白，一目了然。

　　

　　(4)简洁用语，注意字限。有些题目有字数限制，对这要严格遵守，不可超字。即使没有规定答案的字数，也应表达简洁、准确，当然不能遗漏要点，言而不明，说而不透。