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。

提起情感冷漠症测试，大家都知道，有人问你知道情感冷漠症吗？另外，还有人想问情感冷漠症测试，你知道这是怎么回事？其实什么是情感缺失症 分析情感冷漠症和感情缺失，下面就一起来看看你知道情感冷漠症吗？希望能够帮助到大家！

情感冷漠症测试

1、情感冷漠症测试:你知道情感冷漠症吗？

情感冷漠症是一种内心的麻木，对于别人的关心和付出视若无睹，也丧失了爱的能力。我们在生活中受到了创伤之后，就会出现一种对人情世故都非常淡漠的状态，也不愿意接受别人的关心与呵护，就像一只鸵鸟一样，把头埋在沙漠里，不肯与人沟通。即使面对别人的好感，也一样不给回应，其实这是一种负面的情绪，只会影响自己的人际关系，时间长了就会变成一个非常孤僻的人，亲朋好友也会离自己而去。情感冷漠症有多可怕。

，所谓情感冷漠症，其实是一种逃避，不愿意去面对别人的关怀。在我们生活当中，总会遇到一些非常自私麻木的人，不管我们付出多少，他们都不会为之心动。我有一位朋友就是这样，他是生活在单亲家庭里，从小就缺乏母爱，所以就养成了非常孤僻的性格。其实这种性格多半是因为生活的创伤导致的，我们要学会调节自己的心态，不能去刺伤别人。

第二，做人要懂得去接纳和感激别人，面对亲人和朋友绝不能太过冷漠。我们要对生活充满热情和追求，尤其是在爱情当中，更要学会主动去追求属于自己的爱情。因为自己不好好把握的话，只会失去真心爱自己的人。面对的人，如果自己心存爱意的话，要有表达爱的能力，不能有任何逃避对方的想法。情感冷漠症专业测试题。

第三，做人要将心比心，要怀有一颗乐观的心态，多去发现这世间的美好。不管我们过去遭遇了什么样的变故，都不能一蹶不振，更不能去伤害爱自己的人，要对生活怀有一颗之情。在生活当中，不管是亲情、友情、爱情都不能太冷漠，要怀有一颗热情的心，去接纳身边的人。

2、情感冷漠症测试:情感冷漠症测试

3、情感冷漠症测试:什么是情感缺失症 分析情感冷漠症和感情缺失

情感缺失症就是对外界缺乏相应的情感反应，对亲友冷淡，对周围事物失去兴趣，面部表情呆板，内心体验缺乏，或是内心想法丰富、流露于外部的非常少。

其实情感缺失在我看来更属于心灵上的孤独，可以表现为以下形态。情感冷漠症专业测试题免费。

缺乏共情能力：很难感同身受他人的笑点或者是泪点，更甚至面对亲人的去世，在其他人哭成一条狗的情况下，自身却流不出一滴眼泪。天性凉薄的女孩特征。

什么是情感缺失症 分析情感冷漠症和感情缺失

乐于独处，喜欢独自一人；对于恋爱无感的态度，甚至觉得自己一人能过得更好，而拥有伴侣是一件非常麻烦并令人感到恐惧的事情。

善于模仿和揣摩别人的心思，故而对外伪装出出一副“我很开朗”“我是个正常人”的样子，来维持正常的日常生活，实则全是演的。往往在人走后，立刻就会流自己冷漠的面孔。

改善情感缺失：

1、多

不仅能使人克服冷漠，还能使人攻克一切情感障碍，愿君多用之，此方最见效。

2、接触大自然

孤独冷漠感袭来时，不妨骑上自行车郊外转一圈，呼吸一下新鲜的空气，让它消除心中的苦闷和忧郁。情感冷漠症和无爱症。

3、欣赏艺术测测你内心的冷血程度。

无论是音乐文学还是美术，都蕴让人不得不服它的魅力。如果你爱上了这些无生命的东西，是会对所有活生生的精灵充满爱心的。

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姓名配对测试爱情男女姻缘

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案例学生：阿花

案件类型：婚姻问题

关键词：结婚5年，有孩子，分居状态

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所以这期间首先要调整心态，提高应对情绪问题的能力。一开始辅导员对阿华进行心理咨询疏导，然后指导阿华学习《男人那点心思，女人那点心计》《爱的是个为什么》等服务，帮助阿华重塑心态，掌握一些非常实用的恢复技巧。

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执政官们是非常注重自己的社会地位的。很多时候他们也许没有那么多的安全感和归属感。在这种情况下，一段稳定甜蜜的恋爱关系可以让他们获得足够的稳定感，让他们感受到幸福。

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出于这个原因，执政官们对自己的伴侣非常温柔和尊重。对待爱情他们总是很认真的。但是，对稳定爱情的极度渴望让他们变得几乎卑微起来。在交往过程中，他们不遗余力地讨好伴侣，以至于几乎失掉了自己本真的样子。这一点是温柔的执政官们需要引起重视的，因为过度的退让和讨好或许会让他们遭受情感虐待，自尊心会因此而受伤。

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执政官们期望的社交圈朋友圈是非常大范围的，因为他们是一种非常善于社交的人格类型。为了维持长久的友谊关系，他们会自愿花费相当一部分精力在朋友身上，无条件的支持朋友，提供帮助与鼓励。

没有人喜欢无条件的付出而得不到一点回报。在友情中，执政官们也是渴望得到肯定的。他们希望能得到朋友们热情的回应，这同时也导致他们在友情中格外容易受到伤害，因为当他们的朋友不像他们一样敏感、而是会直率地进行批评或我行我素的话，他们会感到非常沮丧和受伤。

执政官们也会过度相信自己的朋友。他们总是认为朋友没有错，习惯性地为他们辩护。在矛盾和冲突中，他们倾向于认为自己是犯错的一方。这是对自己心理上的无故施压，是不可取的，应当更加客观理性。

关于心理健康的检测和筛查，还可以参考：SCL-90量表，对于精神疾病方面的检测筛查，可以参考MMPI明尼苏达多项人格测验，关于人格障碍的检测筛查可以参考 PDQ-4+量表。

scl-90症状自评量表 https://wwwzxgjcn/g/scl90

mmpi明尼苏达多项人格测验 https://wwwmmpicn

人格障碍测试筛查PDQ-4+量表 https://wwwxmcscn/x/pdq4

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在教育问题上，执政官父母们一直很希望自己的孩子能够有安全感，能够健康快乐。他们对孩子的保护心理非常重，有时候近乎是过度保护了。

比方说，执政官们害怕孩子们遭受欺骗，遭遇危险，或是接触到不良的信息等等，为此，他们会采取些不苛刻但限制性很强的举措，比如控制他们的社交软件使用，为他们安排或是亲自确认他们的每一项活动都是正确的等等。这些举措对保护孩子确实有效，但从孩子的角度来看缺乏自由性，很可能导致家庭关系的矛盾与冲突。

而且，有的传统型执政官父母看待亲子关系的方式过于单一，非黑即白，他们认为自己作为长辈具有绝对的权威，也有可能会引发孩子们被权威压迫的不满。

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小学的时候我和的朋友一起在一棵巨大的樟树上面做了一个安乐窝，把所有的零食都带上去，我们通过树影可以观察操场上其他人的样子，好像是上帝视角一样，只有我们能看见他们，他们看不见我们。每次两个人呆在树上聊天说地，谈论昨天的动画片和正在看的，我就觉得他是我一辈子的朋友。然而上了初中我俩就没有联系了。

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按顺序解

你有一个想法，大概是想与对方和好

但是你很矛盾，你现在还是处于不能直面对方的状态，或者有限制

你需要的是另寻出路塔罗他现在心里最真实的想法。

先把你现在的想法放在一边，先把这件事放一放

处理好情感和生活的关系。大概你的生活中也有一些压力对你影响很大吧

希望你们会和好，这更多的是你的愿望

如果前面两条不合，后面的就别太在意了。

7、塔罗牌测试近期感情:塔罗牌测试：你感情短暂的原因是什么

是因为你没有钱塔罗占卜即将要发生的事。

8、塔罗牌测试近期感情:塔罗牌测试两个人感情发展，会有结果吗？这是什么牌阵呢

塔罗牌其实测感情是最准的，但是其他的就不行，而且，塔罗牌占卜一件事只能测一次！！

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MBTI（Myers-Briggs Type Indicator）人格测试是一种常用的人格测试工具，它基于精神分析理论，帮助人们了解自己的人格特点。MBTI测试的结果包括四个维度，分别是：

内向（I） vs 外向（E）：这个维度指的是人们是否倾向于从内部世界寻找动力，还是从外部世界寻找动力。内向者倾向于思考内心的想法和感受，而外向者倾向于与外界的人和事物互动。

感觉（S） vs 直觉（N）：这个维度指的是人们是否倾向于从实际的观察中得出结论，还是从抽象的想象中得出结论。感觉者倾向于关注客观的事实，而直觉者倾向于关注抽象的概念。

思考（T） vs 感受（F）：这个维度指的是人们是否倾向于从逻辑的角度来分析问题，还是从情感的角度来分析问题。思考者倾向于从逻辑的角度来分析问题，而感受者倾向于从情感的角度来分析问题。

决策（J） vs 直觉（P）：这个维度指的是人们是否倾向于喜欢有序和规划的生活，还是喜欢灵活和弹性的生活。决策者倾向于喜欢有序和规划的生活，而直觉者倾向于喜欢灵活和弹性的生活。

对于MBTI测试的结果，你可以通过以下几点来分析：

了解每个维度的含义：首先，你需要了解每个维度的含义，包括它们代表的人格特点。这样你就可以更好地理解自己的测试结果。

分析自己的优势和弱点：其次，你可以分析自己的优势和弱点，了解自己在哪些方面比较强，哪些方面需要加强。这样你就可以制定合理的发展计划。

考虑自己适合的职业和生活方式：此外，你还可以考虑自己适合的职业和生活

方式。每种人格类型都有自己的优势和适合的环境，因此你可以根据自己的测试结果来思考自己适合从事哪些工作，以及在哪些生活环境中会感觉更舒适。

注意，MBTI测试的结果并不能完全代表一个人的人格，也不能用来评判一个人的价值。它仅仅是一种工具，可以帮助人们更好地了解自己，并且更好地调整自己的生活方式。