什么样的情感故事让人回味无穷？

一个让人回味无穷的感情小故事通常必须具备以下几个元素：

1 真实感人：故事可以是虚构的，但它必须具有真实的情感，让读者产生共鸣并引起情感共鸣。

2 新颖独特：故事可以是平凡的，但它必须有一个新的视角或独特的矛盾点，能够抓住读者的注意力。

3 情节跌宕：故事情节应该具有矛盾、升华和转折，让读者产生深刻的感受和共鸣。

4 结尾出奇：故事的结尾应该是出人意料和出奇不意的，让读者心有余悸、感受深挚。

例如，一个讲述一个男孩深爱一个女孩却没法表达的故事，因为胆怯而错过了美好的爱情，却在意外的场合见到了女孩的孩子，感叹着时间的流逝，但并没有遗憾的走出了医院，这个故事以非常婉转却残酷的方式表达出遗憾，人生如戏，有过痴狂，也有一次转身。这样的故事足以让人回味无穷。

文学情感的三大机制是什么,它们三者有什么联络

这个的话，个人认为最好的方式就是你结合当时作者的时代背景以及生活经历去更好的理解他写这篇文章的感情是最好的，如果你能够做到身临其境的去理解作者的思想感情就会发现作者为什么会有如此这般的感情了，希望我的回答可以帮到你，可以的话麻烦采纳一下答案，谢谢

体制是什么概念？机制是什么概念？他们有什么联络？

“体制”，从管理学角度来说，指的是国家机关、企事业单位的机构设定和管理许可权划分及其相应关系的制度指的是有关组织形式的制度，限于上下之间有层级关系的国家机关、企事业单位。如：学校体制、领导体制、政治体制等。体制是国家基本制度的重要体现形式。它为基本制度服务。基本制度具有相对稳定性和单一性，而体制则具有多样性和灵活性。而从历史唯物主义角度上来说，体制是联络社会有机体三大子系统——生产力、生产关系和上层建筑之间的结合点，是三者之间发生相互联络、发生作用的桥梁和纽带。

机制原指机器的构造和工作原理。生物学和医学通过类比借用此词，指生物机体结构组成部分的相互关系，以及其间发生的各种变化过程的物理、化学性质和相互关系。现已广泛应用于自然现象和社会现象，指其内部组织和执行变化的规律。 在任何一个系统中,机制都起著基础性的、根本的作用。在理想状态下,有了良好的机制,甚至可以使一个社会系统接近于一个自适应系统——在外部条件发生不确定变化时,能自动地迅速作出反应,调整原定的策略和措施,实现优化目标。

体制是国家机关，企事业单位的机构设定，隶属关系和权利划分等方面的具体体系和组织制度的总称。如经济体制则是指具体的组织，管理和调节国民经济执行的制度，方式，方法的总称。

机制是一套结构化的规则，可以是人为的也可以是自然的。大到市场经济体制，小到微生物趋利避害的神经反应，同时，前者是人为的，后者是自然的。机制对外，有输入有输出；对内，有资讯有反馈。无规矩不成方圆，它的作用在于约束和限制，以保证宿主系统始终在损毁和崩溃的临界范围内运转。机制的优劣可以用它对宿主系统发展的贡献来衡量，看其是否能鼓励和促成正面影响并避免和消化负面影响。

symantec antivirus,诺顿，赛门铁克这三者它们有什么联络？

Symantec翻译成中文就是赛门铁克，是一个开发防毒软体的公司。

诺顿是赛门铁克公司防毒软体的名称，就像Windows是微软的一个产品一样。

牛顿三大定律的认识？它们有什么联络，区别？

牛顿牛顿的三大运动定律构成了物理学和工程学的基础。正如欧几里德的基本定理为现代几何学奠定了基础一样，牛顿三大运动定律为物理科学的建立提供了基本定理。三大定律的推出、地球引力的发现和微积分的创立使得牛顿成为过去过去一千年中最杰出的科学巨人。

牛顿牛顿算不上是实验者，他喜欢思考问题，像爱因斯坦那样在脑海里做实验。他会长时间专注地想事情，直到得出他需要的答案。用他自己的话说，他会“把问题摆在面前，然后开始等待，一直等到出现第一缕曙光，接着渐渐变得清晰，最后豁然开朗”。

不久，一个问题开始困扰著牛顿：是什么力量导致了运动呢？他集中精力研究伽利略的自由落体定律和开普勒的行星运动规律。他痴迷到了废寝忘食的地步，身体几乎处于崩溃的边缘。

1666年初，牛顿创立了三大运动定律，这些定律为他发明微积分和发现地球引力创造了必不可少的条件。但直到20年后哈雷鼓励牛顿写《自然哲学的数学原理》时，牛顿才公布了他创立的三大定律。

1684年，让·皮卡尔第一次精确地求出了地球的大小和质量。有了这些必要的数字，牛顿就能证明：利用三大运动定律和他的重力方程式可以正确地计算出行星运动的真实轨道。即使有了确凿的数学证据，牛顿也只是在哈雷的请求和说服下于1687年发表了《自然哲学的数学原理》，发表这本书最主要的原因是罗伯特·胡克声称（错误地声称），他自己已经发现了运动的普遍规律。《自然哲学的数学原理》成为科学史上备受推崇和人们经常使用的出版物。

双拼，全拼，五笔这三者有什么联络？

可以互辅。。。。。

生命、哲理、爱的作文三者有什么联络点？

bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb

MFC的几大机制是什么

MFC(Microsoft Foundation Classes)，是微软公司提供的一个类库(class libraries)，以C++类的形式封装了Windows的API，并且包含一个应用程式框架，以减少应用程式开发人员的工作量。其中包含的类包含大量Windows控制代码封装类和很多Windows的内建控制元件和元件的封装类。

几个大机制分别是：

视窗建立机制，讯息对映机制，动态建立机制，执行时类资讯机制，序列化机制

塑如意、大易有塑、盟大集团 三者有什么联络？

塑如意是，盟大集团旗下 电商平台 大易有塑推出的 B2C2B业务。

非结构现实主义三者有什么联络

结构主义与结构现实主义是当代文化思潮中使用频率极高的两个专门术语。

由于二者都是“主义”，

,又都使用了“结构”一词加以限定,故极易产生混淆。

工程专案的三大控制是什么？这三者是什么关系？

质量预算进度

进度要保证质量的前提下，尽量提高进度

质量要在合适的预算控制之内

进度快了预算也就节约了

情感表达是什么技术的形式之一参考如下：

（单选题）情感表达是以下哪种技术的表现形式之一( )

A自我开放

B内容反应

C情感反应

D具体化

参考答案：A

答案解析：

自我开放技术与情感表达和内容表达十分相似，是二者的一种特殊组合。所以，情感表达是自我开放技术的表现形式之一。因此，本题正确答案为A。

情感表达，是准确而有效地向他人展示自己的价值关系，以便求得他人有效的合作，通过识别他人的情感表达来及时、准确而有效地了解他人的价值关系，以便更好地与他人进行合作。

情感表达就是人通过面部表情、语言声调表情和身体姿态表情等方式向他人表达自己的情感特征与情绪变化。

人的情感表达主要有三种方式：面部表情、语言声调表情和身体姿态表情。

情感表达是指咨询师向咨询者告知自己的情绪、情感活动状况，让求助者明白。情感表达是心理咨询中影响性技术之一，心理咨询影响性技术包括面质、解释、指导、情感表达、内容表达、自我开放、影响性概述、非言语行为的运用。

情感表达与情感反应有不同。前者是咨询师表达自己的喜怒哀乐，而后者是咨询师反映求助者叙述中的情感内容。

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。

如果我们人 类 可以赋 予AI机器 人一定程 度甚至人 类 所有的情 感，那么，我感觉人 类 的科技一定将是突 飞猛 进的发 展。

AI有了人的情感，这个世界变化越来精 彩。

现在情感计算在未来将改变传统的人机交互模式，实现人与机器的情感交互。从感知智能到认知智能的范式转变，从数据科学到知识科学的范式转变，人工智能也将在未来交出一个更好的回答。

机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。让人工智能理解人类情感的研究由此而生。

很长时间以来，是否具备情感，是区分人与机器的重要标准之一。换言之，机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。试图让人工智能理解人类情感也并不是新近的研究。

自此，情感计算这一新兴科学领域，开始进入众多信息科学和心理学研究者的视野，从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕。

其中，语音是表达情感的主要方式之一。人类总是能够通过他人的语音轻易地判断他人的情感状态。语音的情感主包括语音中所包含的语言内容，声音本身所具有的特征。显然，机器带有情感的语音将使消费者在使用的时候感觉更人性化、更温暖。

从情感计算的决策来看，大量的研究表明，人类在解决某些问题的时候，纯理性的决策过程往往并非最优解。在决策的过程中，情感的加入反而有可能帮助人们找到更优解。因此，在人工智能决策过程中，输入情感变量，或将帮助机器做出更人性化的决策。

此外，情感智能可以让机器更加智能，具有情感的机器不仅更通用、更强大、更有效，而且将更趋近于人类的价值观。在人 类科学家长期的努力下，横亘在人脑与电脑之间的“情感”鸿沟正在被跨越。

如今，随着大量统计技术模型的涌现和数据资源的累积，情感计算在应用领域的落地日臻成熟。

我觉得想念是属于情感的一种表达方式。想念是一个人对某些人和事物有深刻的印象，通过思维中枢存入一定的脑细胞区域内，它与神经突接触最近，一旦有一定的影像和物质的东西刺激它，它便被激活，通过神经线传递到思维中枢，反映到思维活动区，产生联想，投射到形象中枢，产生幻觉，这是一种网络式导电图。这是用生物解释想念的一种物理现象。

想念的可能是亲人，可能是朋友，更多的思念是对爱情的期盼，是对恋人的思念！是一份情意，是对过去所经历的人和事，一种美好的回忆。在夜深人静的时候，总有一些难以割舍的东西，触动了你的灵魂。可能是恋人的一个眼神，一个拥抱。令人难以忘怀。每每想到这些，就有一股温暖，涌向心头。思念是人特有的一种情结，是对过去曾经的美好一种在内心中的储藏，在不时地昙花一现，或流星一闪，让人的心绪飞向远方，去寻觅能让自己灵魂可以栖息的地方！不管什么样的思念之情，都应该把控有度，无论快乐的，还是痛苦的，都应该做到适可而止，过度的兴奋与过度的抑郁，都会对人十分的有害。一个人的情绪保持平和最重要。

一段健康的情感模式有着这些特征：信任，有效的沟通，有同理心，能够互相尊重，自爱。在一段健康关系中，两个人之间需要进行互补来平衡这段关系。在一段健康的爱情里，两人都会觉得对方很好，而且他们会认为彼此都非常适合对方，并珍惜对方的存在。

信任可以说是一段情感关系中最重要的特征。没有信任，就缺乏建立情感亲密关系的坚实基础，你受伤的可能性就会不断增大。没有信任，你就会一直不确定你是否能指望你的伴侣帮你度过难关，也不确定他们是否真的说到做到。

强大而健康有效的沟通是滋养良好关系的源泉。双方要能够在各种情况下通过沟通来表达自己的诉求，看待事情不要太以自我为中心的能力，才能了解彼此的想法，减少冲突。

在很多情况下，愿意从别人的角度看问题，这就是同理心。同理心对于长久的爱情关系至关重要。

明白爱情中‘给与得’的关系。爱不是一种交换，不是去菜市场买东西，今天我付出了多少，就期望对方付出对等的东西。而通常，有期望就会有失望。爱一个人更多的是一种性格倾向或者说是一种态度。不计回报的付出才是爱的最高境界。只有不是真爱的时候我们才会以得失的观点去计较去考虑。

在亲密的伙伴关系中，尊重也同样重要。懂得尊重对方作为一个独立个体所应有的权利和自由，懂得人与人之间是有距离的，尊重对方独处的权利。

双方都要自爱，爱自己是爱别人的前提。富裕者才能馈赠，给人以快乐幸福的人必定自己的生活中也充满着快乐幸福。很难相信一个不爱自己的人会是可爱的，会是去爱别人的。