如何分析和研究人的情感？

分析和研究人的情感是一个复杂的过程，需要结合多个因素和方法。以下是一些常见的方法和技巧：

观察非语言表达：情感通常通过非语言表达来展示，包括面部表情、姿势、手势、眼神等。观察这些非语言信号可以提供关于一个人情感状态的线索。

倾听和观察语言表达：人们在语言中常常流露出情感，包括词语的选择、语调、语速等。倾听和观察一个人的语言表达可以帮助你了解他们的情感体验。

提问和探索：与他人进行深入的对话，提出开放性的问题，探索他们的情感体验和内心感受。通过主动与他人交流，你可以更好地了解他们的情感世界。

了解背景和经历：一个人的情感体验通常受到他们的背景和经历的影响。了解一个人的背景故事、家庭环境、教育背景等，可以提供更多的背景信息来理解他们的情感。

使用情感分析工具：一些科学研究和心理学领域的专业人士使用情感分析工具来研究和测量情感。这些工具可能包括问卷调查、心理测量仪器、脑部扫描等，通过客观的数据来分析和研究情感。

学习心理学和情感科学知识：深入学习心理学和情感科学领域的知识可以提供更多的理论框架和研究成果，帮助你理解情感的本质和影响因素。

需要注意的是，分析和研究他人的情感是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素，并且要尊重他人的隐私和个人边界。在进行情感分析时，保持尊重、开放和理解的态度非常重要。

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学习率的调整在深度学习的训练中至关重要, 最常用也是被广泛使用的是指数型lr衰减，其学习率的变化如下图所示：

红线所示是标准的指数型lr衰减。蓝线是阶梯式的lr衰减，可以在一段时间内保持学习率的恒定。 这种衰减方式的优点是收敛速度较快，简单直接。

Loshchilov 提出了cosine annealing strategy。其简化的版本是将学习率从初始值遵循余弦函数减小到零。假设batchs的总数是 ， 那么在batch , 学习率 可以根据以下公式计算出来：

由图所示, cosine decay在开始的时候缓慢的降低学习率，中间的时候几乎是线性的降低学习率，快结束的时候重新缓慢的降低学习率。

​ 随着信息技术的发展，最稀缺的资源不再是信息本身，而是对信息的处理能力。且绝大多数信息表现为文本形式，如何在如此大量且复杂的文本信息中如何获取最有效的信息是信息处理的一大目标。文本分类可以帮助用户准确定位所需信息和分流信息。同时，互联网的快速发展催生了大量的书评影评、网络聊天、产品介绍等形式的短文本，其包含大量有价值的隐含信息，迫切需要自动化工具对短文本进行分类处理。

​ 基于人工智能技术的文本分类系统依据文本的语义可实现将大量文本自动分类。多种统计理论和机器学习方法被用于文本自动分类。但其存在最大的问题是特征空间的高维性和文档表示向量的稀疏性。中文词条的总数高达二十多万，如此高维特征空间对所有的算法都是偏大的。亟需一种有效的特征抽取方法，降低特征空间的维数，提高分类的效率和精度。

​ 文本分类方法主要分为两大类，分别是基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。基于传统机器学习的文本分类方法主要是是对文本进行预处理、特征提取，然后将处理后的文本向量化，最后通过常见的机器学习分类算法来对训练数据集进行建模，传统的文本分类方法中，对文本的特征提取质量对文本分类的精度有很大的影响。基于深度学习的方法则是通过例如CNN等深度学习模型来对数据进行训练，无需人工的对数据进行特征抽取，对文本分类精度影响更多的是数据量以及训练的迭代次数。

​ 短文本相对于长文本，词汇个数少且描述信息弱，具有稀疏性和不规范性， 传统机器学习方法的文本表示是高纬度高稀疏的，特征表达能力很弱，而且神经网络很不擅长对此类数据的处理；此外需要人工进行特征工程，成本很高，不能很好的满足短文本分类的需求。而深度学习最初在之所以图像和语音取得巨大成功，一个很重要的原因是图像和语音原始数据是连续和稠密的，有局部相关性。应用深度学习解决大规模文本分类问题最重要的是解决文本表示，再利用CNN/RNN等网络结构自动获取特征表达能力，去掉繁杂的人工特征工程。

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​ 短文本分类算法广泛应用于各个行业领域,如新闻分类、人机写作判断、垃圾邮件识别、用户情感分类、文案智能生成、商品智能推荐等。

​场景一：商品智能推荐，根据用户购买的商品名称作为预测样本进行文本分类，得到用户交易类别，结合其他数据构建用户画像，针对不同特征的用户画像预测用户下一步的购买行为，智能推荐商品及服务。

​场景二：文案智能生成，基于优质文案作为训练集，得到文本分类模型，当用户输入关键词时，智能推荐适配文案。

​场景三：给新闻自动分类或打标签，多个标签。

场景四：判断文章是人写还是机器写的。

​场景五：判断影评中的情感是正向、负向、中立，相类似应用场景很广泛。

​ 使用深度学习的词向量技术，把文本数据从高纬度高稀疏的神经网络难处理的方式，变成了类似图像、语音的连续稠密数据，将词语转化为稠密向量，解决了文本表示问题。词向量作为机器学习、深度学习模型的特征进行输入，对最终模型的效果作用比较大。

​ 同时，利用CNN/RNN等深度学习网络及其变体解决自动特征提取（即特征表达）的问题，对应的文本分类模型如下：

​ 1） FastText

​ FastText是Facebook开源的词向量与文本分类工具，模型简单，训练速度快。FastText 的原理是将短文本中的所有词向量进行平均，然后直接接softmax层，同时加入一些n-gram 特征的 trick 来捕获局部序列信息。相对于其它文本分类模型，如SVM，Logistic Regression和Neural Network等模型，FastText在保持分类效果的同时，大大缩短了训练时间，同时支持多语言表达，但其模型是基于词袋针对英文的文本分类方法，组成英文句子的单词是有间隔的，而应用于中文文本，需分词去标点转化为模型需要的数据格式。

​ 2）TextCNN

​ TextCNN相比于FastText，利用CNN (Convolutional Neural Network）来提取句子中类似 n-gram 的关键信息，且结构简单，效果好。

​ 3）TextRNN

尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现，但CNN最大的问题是固定 filter_size 的视野，一方面无法建模更长的序列信息，另一方面 filter_size 的超参调节很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是递归神经网络（RNN, Recurrent Neural Network），能够更好的表达上下文信息。具体在文本分类任务中，Bi-directional RNN（实际使用的是双向LSTM）从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的的 "n-gram" 信息。

4）TextRNN + Attention

CNN和RNN用在文本分类任务中尽管效果显著，但都有一个缺点，直观性和可解释性差。而注意力（Attention）机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制，能够直观的给出每个词对结果的贡献，是Seq2Seq模型的标配。实际上文本分类从某种意义上也、可以理解为一种特殊的Seq2Seq，所以可以考虑将Attention机制引入。

​ Attention的核心点是在翻译每个目标词（或预测商品标题文本所属类别）所用的上下文是不同的，这样更合理。加入Attention之后能够直观的解释各个句子和词对分类类别的重要性。

5）TextRCNN（TextRNN + CNN）

​ 用前向和后向RNN得到每个词的前向和后向上下文的表示，这样词的表示就变成词向量和前向后向上下文向量concat起来的形式，最后连接TextCNN相同卷积层，pooling层即可，唯一不同的是卷积层 filter_size = 1。

​ 总结：实际应用中，CNN模型在中文文本分类中应用效果已经很不错了。研究表明，TextRCNN对准确率提升大约1%，不是十分显著。最佳实践是先用TextCNN模型把整体任务效果调试到最好，再尝试改进模型。

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参考： 文本分类解决方法综述