如何在Excel中让文本公式计算的方法

方法一：

1在“结果”这一列下的第一个空格输入“=“=”&A2”，就会在公式前面加上一个“=”方便运算。

2光标放在已经自动加上等号的表格右下角的实心十字，向下拖拽填充复制。

3选择“结果”这一列的所有数据源，复制粘贴为“值”，这样就不在显示首次输入的公式，而是在运算的公式前加上可以得出运算结果的“=” 。

4 选择结果一列的数据，点击菜单栏的“数据 > 分列”，然后直接点击“完成”就可以得出所有的运算结果 。

方法二：

1 定义一个叫“evaluate”的函数，选择菜单栏的“公式 > 名称管理器 > 新建”。

2 在“引用位置”输入“=evaluate()”，括号里面选择要计算的公式，如“A2”，然后把括号里“2”前面的“$”符合去掉，方便后面的向下拖拽复制；然后可以定义一个名称为“公式”，点击“确定”，然后“关闭” 。

3在“结果”这一列下的空格输入“=公式”，然后向下拖拽复制，即可自行运算出左边的结果 。

excel公式有哪些

1、求和函数 SUM

2、平均值函数 AVERAGE

3、逻辑函数 IF

4、快捷方式或链接创建函数 HYPERLINK

5、计数函数 COUNT

6、最大(小)值函数 MAX(MIN)

7、条件求和函数 SUMIF

8、货款偿还计算函数 PMT

9、样本的标准偏差函数 STDEV

10、排序函数 RANK

11、四舍五入函数 ROUND

12、条件计数函数 COUNTIF

13、百分排位预测函数 PERCENTILE

14、数值探测函数 ISNUMBER

15、零存整取收益函数 PV

16、内部平均值函数 TRIMMEAN

17、日期年份函数 YEAR

18、起止天数函数DAYS360

19、取整函数TRUNC

20、字符提取函数 MID

通过excel可以完成很多工作，比如一组数据，我们可以得出这组数据的总和、平均值、乘积等等。今天我就来说一下计算一组数据的乘积的方法。首先打开excel,由于我是在这里做演示，所以随便输入了两组数据。如图。现在我们要计算这两组数据的乘积。

excel表格计算公式的教程1：首先我们要计算一下下图中所选定的数据，首先计算出第一组数据的乘积。选定这一组数据然后点击上方的函数按钮。如图所示。

excel表格计算公式的教程2：在弹出的菜单中并没有我们需要用到的乘积的公式，就点击一下其他函数这个选项。

excel表格计算公式的教程3：在插入函数的页面中，并不能直接找到我们需要用到的product函数。就在搜索函数空白框中，输入乘积两个字，然后点击转到按钮。

excel表格计算公式的教程4：此时，在选择函数的列表中，就出现了一个乘积的函数，在列表的最下面有一个说明，即计算所有参数的乘积。选择之后点击确定按钮退出插入函数的页面。

excel表格计算公式的教程5：此时我们开始计算第一组数据的乘积了。直接用鼠标选定刚才我们选定的那组数据，选定之后这组数据会被虚线包围，然后在函数参数框中会有显示这组数据，同时在最下面会有一个计算结果，如图。

excel表格计算公式的教程6：上面计算完了第一组数据的乘积，现在要计算第二组数据的乘积，点击一下函数参数页的number2右边的按钮，如图，点击此按钮即开始选定另外一组数据。

excel表格计算公式的教程7：如图所示，在选择的时候右边的函数参数设置页会变小，同样选定这组数据，同时在函数参数设置页中也出现了这个数组，现在这两组数据的乘积都计算出来了，我们点击确定就可以计算出这两组数据乘积的乘积了。如图。

excel表格计算公式的教程8：点击确定之后，在单元格中就出现了两组数据乘积的乘积，由于我演示的数据过大，所以乘积就无法完全显示了。当然如果是平常我们用到的数据，就可以完整显示出乘积。

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

AAAI-2021IBM Research AI Generate Your Counterfactuals: Towards Controlled Counterfactual Generation for Text

文章旨在通过反事实生成样本的方法，更好的解释现有NLP模型的公平性和鲁棒性。作者提出GYC框架，可以基于特定的条件，例如，命名实体标签、语义角色标签或情感等，生成合理的、多样化的、面向目标的和有效的反事实样本。生成的反事实样本可以作为测试用例，来评估模型和任何文本去偏算法。

上一节介绍了作者的研究问题的背景，思路以及具体框架。本节继续介绍具体的实现方法。

上一节提到，作者提出一种反事实生成框架（GYC）。该框架可以应用于多种现有模型，来引导反事实文本生成。该框架包括2个大的步骤，

实现控制文本生成时，控制目标可以使文本情感类别、需要生成的实体（文章中写的NER）或者是特定的类别标签。其中， 可微分损失是对根据输入句子的logits计算的，而不可微分损失通过对生成文本计算（人工设计的）reward得到。 此外，为了确保生成的反事实文本具有多样化性，作者在logits上添加了熵损失（最大化熵，提升生成结果的多样性，在很多RL的方法中常用，保证action不要过于单一） 。

基于Transformer的语言模型可以被抽象为利用历史文本（其实就是到当前token之前的文本）矩阵 以及历史生成token ，来生成当前token 。其中， 表示Transformer的第 层产生的，在时刻 的键值对。值得注意的是，作者表示历史token 的信息已经被 反映了。因此，在生成当前token时，不需要再基于 。具体的生成过程可以表示为下图所示公式。

Controllable text generation的目标（或者说做法）是，在生成文本 的时候，以某种 为条件，用公式可以表示为 （文中公式3）。 可以是类别标签，如情感分类中的积极或消极，也可以某种主题，甚至可以是结构化数据，包括维基百科信息框，乃至知识图谱。Dathathri 等人。 （2020 年）提出了PPLM框架，用于controllable text generation。PPLM使用预训练的GPT-2生成文本，通过添加可学习的扰动 来扰动历史文本矩阵 得到扰动后历史文本矩阵（个人称之为扰动条件矩阵） ，并基于上述公式2，得到如下图所示的文本生成公式。

作者表示，可以把PPLM看做是从 的分布中采样。 起到弥合历史文本矩阵 分布和 分布的作用（就是通过这个扰动通过非条件分布拟合条件分布）。 通过最大化 的对数概率来学习（有监督的参数学习）。然而，没有办法直接优化 （由条件（标签，例如积极情感）到文本的概率。个人感觉，主要是因为 的联合分布空间太大，数据太稀疏）。但是 是比较容易从数据估计出来的（比如文本分类模型），因此可以利用贝叶斯公式， ，将目标转化。具体实现时可以利用如下图所示的公式，其中第一项是保证符合所需的条件（其实是软约束，只能说尽可能达到），第二项是保证生成的样本与真实分布接近，和未扰动前的分布接近）。

下图给出了一些GYC生成的反事实文本，这些文本要么被控制来改变位置信息，要么被控制改变类别标签或主题。利用这些文本，可以在符合语法和语境（一般是符合真实输入要求）的同时，保证没有因数据采样原因导致带有某种倾向。比如，伦敦的餐馆在采样时都是好评，模型可能就overfit到伦敦就都是好评，事实上只是因为训练样本没有采样到而已。类似这种问题会导致模型不公平，利用反事实生成的数据增强可以解决这一问题。

GYC要完成的任务是，在给定输入文本 和条件 的情况下，生成反事实样本 ，可以表示为 （文中公式9）。不难看出，此时要求上述“扰动条件矩阵” 即和输入文本 ，又和条件 相关。因此，作者采用两阶段方法，

作者强调， 都是通过扰动得到的，只不过前者是为了重构（保证生成的反事实样本真实且接近原始输入），后者是为了可控制 。

得到 之后，可以利用如下图所示的公式生成所需的反事实文本。

此外，为了 保证多样性 ，作者引入了如下图所示的diversity loss。本质就是计算生成的 反事实文本的熵，熵最大意味着生成的文本越平均或分散。

最终，整体损失函数如下图示所示。

作者采用退火机制来稳定训练过程。初始阶段，重构超参数 较大， 。后期重构基本完成后降低 ，甚至调节为0，提升 。具体训练过程可参见原文附录。

作者采用扰动矩阵实现条件控制是本文的一大亮点。一般想到condition之类的条件，会采用额外的one-hot编码或者可训练的向量（伪编码）实现。但是作者直接把扰动结合到历史条件中，也符合当前LM的场景，简单直接，效果不差。

[1] Pearl, J; et al 2000 Models, reasoning and inference Cambridge, UK: CambridgeUniversityPress

[2] Garg, S; Perot, V; Limtiaco, N; Taly, A; Chi, E H; and Beutel, A 2019 Counterfactual fairness in text classification through robustness In Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, 219–226

[3] Li, J; Monroe, W; and Jurafsky, D 2016 Understanding neural networks through representation erasure arXiv preprint arXiv:161208220

[4] Jia, R; and Liang, P 2017 Adversarial examples for evaluating reading comprehension systems arXiv preprint arXiv:170707328

[5] Ribeiro, M T; Wu, T; Guestrin, C; and Singh, S 2020 Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList arXiv preprint arXiv:200504118

[6] Michel, P; Li, X; Neubig, G; and Pino, J M 2019 On eval- uation of adversarial perturbations for sequence-to-sequence models arXiv preprint arXiv:190306620

[7] Radford, A; Wu, J; Child, R; Luan, D; Amodei, D; and Sutskever, I 2019 Language models are unsupervised mul- titask learners OpenAI Blog 1(8): 9

[8] Keskar, N S; McCann, B; Varshney, L R; Xiong, C; and Socher, R 2019 Ctrl: A conditional transformer lan- guage model for controllable generation arXiv preprint arXiv:190905858

[9] Dathathri, S; Madotto, A; Lan, J; Hung, J; Frank, E; Molino, P; Yosinski, J; and Liu, R 2020 Plug and Play Language Models: A Simple Approach to Controlled Text Generation In International Conference on Learn- ing Representations URL https://openreviewnet/forumid= H1edEyBKDS

拼多多品质文本情感分是拼多多里面的商品评分。

拼多多在搜索推广里设置了一个“质量分”，拼多多现在已有6亿用户，平台市场、整体流量都非常大。而付费推广是获取这些巨大流量的最佳手段。

这个分数是评估商品在付费推广里面的表现，让真正吸引消费者的商品能以更低的价格排到展示的前列。而相关性低、消费者不感兴趣的商品则很难被“砸钱”上位。这就是质量分的本质和作用。

拼多多品质分提升技巧

关键词与商品类目、属性及文本等信息的相符程度。上传商品一定要注意，要把商品的类目以及各种属性值填写精准，然后兼顾属性的全面性。一旦发现类目，或大多数关键词质量得分都是1分、2分、3分，一定要及时检查类目设置是否正确。

新品刚上架的时候，商品在关键词的数据表现是空白的，这里会根据关键词跟商品的相关性做一个初步判断，获得一个初始分，如果是老款，就会以商品的历史数据来判断，这也是为什么前期推广的时候，老款和新款一起开新计划的时候，初始质量分会不一样的。