为什么面对类似的事情，人们往往有不同的情感倾向？

生活经历的差异（生活环境、成长环境、是贫是富、年龄大小）塑造了各种不同的世界观。情感因素也在其中扮演了重要角色，而情感又（至少部分）依赖于相应的生物学基础。上述所有因素再加上其他一些没有提到的，掺杂在一起就烩成了一锅大乱炖。而且，这锅乱炖并没有固定的食谱，每次烩都不一样——哪怕其中的许多食材都是已知的。

人类“本质上就是一种政治动物”——天生就具备独特的思考能力和表达能力，但同时也会为我们的动物本性所支配。我们就像蜜蜂一样有一种聚集在一起构成社会的本能愿望。

扩展资料

人可以通过改变自己的心境，通过情感共鸣来实现自身的情感影响力，从而改变自己的人生。戴尔卡耐基曾讲述了一位叫汤姆森太太的经历。在汤姆森太太最艰难的时刻，她的父母虽然没有来到她的身边，但他们通过情感领导力的影响，引导汤姆森太太从逆境中走出来，找到属于自己的一片天地，收获了一段属于自己的美好人生。

每个人都是自己心灵的主宰，也是自己人生的主宰，面对人生的磨难和挫折，应当时刻保持积极进取的情感，在乐观中汲取继续走向成功的力量。

　　一、《诗经》中《小雅、采薇》的末章：昔我往矣，杨柳依依，今我来思，雨雪霏霏。下雪之初，先下雪珠，有时降雪也伴随着降雨，所以有“雨雪霏霏”之句。　　二、晋联句诗 谢太傅寒雪日集儿女讲论文义事，雪下大了，公曰：“大雪纷纷何所似”，兄子曰：“撒盐空中差可拟”，兄女曰：“未若柳絮因风起”，便可以看作是韵同义贯的咏雪联句诗。　　用“撒盐空中”和“柳絮因风起”来比拟“大雪纷飞”，各有千秋。有人认为“撒盐空中”一喻好，雪的颜色和下落之态跟盐比较接近，而柳絮呈灰白色，在风中往往上扬，甚至飞得更高更远，跟雪的飘舞方式不同。写物必须首先求得形似而后达于神似，形似是基础。　　有人认为“柳絮因风起”一喻好，它给人以春天即将到来的感觉，有深刻的意蕴。而“撒盐”一喻所缺乏的恰恰是意蕴。好的诗句要有意象，意象是物象和意蕴的统一，“柳絮”一喻就好在有意象。　　三、南朝梁吴均有一首《咏雪》五言诗，近于律体，是历来传诵的名篇：“微风摇庭树，细雪下帘隙。萦空如雾转，凝阶似花积。不见杨柳春，徒见桂枝白。泪无人道，相思空何益。”全诗前六句写景，后两句抒情，极有韵致，不论是写雪的动态美“如雾转”，还是写雪的静态美“似花积”，都能状难写之景如在目前。　　四、 （一） 唐李白《北风行》：燕山雪花大如席，片片吹落轩辕台。　　[赏析] 燕山一带的雪花大得像席子一样，一片一片吹落在轩辕台上 这是李白描写雪花的名句。燕山在今河北蓟县东南，这里泛指我国北方。轩辕台遗址在今河北怀来县乔山上。句中说“雪大如席”，这是高度的艺术夸张，但又不失其真实。正如鲁迅在《漫谈“漫画”》一文中所说：“‘燕山雪花大如席’是夸张，但燕山究竟有雪花，就含着一点诚实在里面，使我们立刻知道燕山原来有这么冷。如果说广州雪花大如席，那就变成笑话了。”　　不知道你是哪个咏雪，就都找给你了

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

心理学基本原理就是七处心理学。普通心理学是研究心理学基本原理和心理现象一般规律的心理学总支。心理学基本原理是心理学，基础学科，心理学的其他分支学科都应遵循它的原理。它统一了其他分支学科的概念，心理学基本原理是心理学的入门课。心理学基本原理的研究主要有两类。第一类是以心理实质的问题为核心，涉及心理与客观现实的关系。心理与脑心理与社会，心理与实践的关系。以及心理活动的规律性等。这些通常称为心理学的哲学问题。另一类是以心理的结构问题为核心，涉及心理活动的城市组织，心理现象的分类联系等，这两类研究是相互联系的。

情感分析（Sentiment analysis，SA），又称倾向性分析、意见抽取（Opinion extraction）、意见挖掘（Opinion mining）、情感挖掘（Sentiment mining）、主观分析（Subjectivity analysis）

情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程

情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极观点的态度。这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）

文本情感分析的应用非常广泛，如网络舆情风险分析，信息预测等。如通过Twitter用户情感预测股票走势，**票房、选举结果等，均是将公众情绪与社会事件对比，发现一致性，并用于预测

首先安装SnowNLP中文情感分析库：

SnowNLP（Simplified Chinese Text Processing），是一个python语言编写的类库，可以方便的处理中文文本内容，其开发受到了TextBlob的启发

In [1]:

数据载入

In [2]:

Out[2]:

数据预处理

In [3]:

In [4]:

Out[4]:

In [7]:

Out[7]:

将所有数据打分

In [9]:

Out[9]:

将分数合并会原表格

In [11]:

Out[11]:

计算指标

In [12]:

Out[12]:

In [13]:

Out[13]:

In [14]:

Out[14]:

基础结论：中位数比平均值高很多，说明有少量异常低的评分拉低了均值

In [16]:

Out[16]:

看分数分布情况，直方图最合适

In [17]:

Out[17]:

少量数据，柱状图也可以

In [18]:

Out[18]:

In [19]:

Out[19]:

In [20]:

以分数排序，查看打分准确率

In [22]:

Out[22]:

好评

In [23]:

Out[23]:

In [24]:

Out[24]:

差评

In [25]:

Out[25]:

In [26]:

Out[26]:

In [27]:

Out[27]:

In [28]:

Out[28]:

In [29]:

Out[29]:

In [30]:

Out[30]:

结论

准确率比瞎猜高，但达不到人工打分准确率

SnowNLP库的训练基准数据是基于电商销售产品训练的，对饭店留言数据的打分准确率一般

做情感分析最好用户自行实现（网站增加打分功能，用户自行打分）