机器人为何会「情绪化」？机器人也有情绪吗？

机器人是人工智能的一种形式，它们并没有真正的情感体验或情绪。然而，人们有时会说机器人“情绪化”，是因为它们能够被编程来表现出类似情绪的行为，例如声音、面部表情和动作。

这些行为通常是基于预设的算法和规则，而不是真正的情感反应。例如，机器人可以通过识别声音和面部表情，来模拟人类的情感和行为，但这只是基于预先设定的规则和算法。

此外，研究人员也正在研究如何为机器人添加类似情感的功能，例如适应性、情感感知和反馈等。这些技术旨在让机器人更好地与人类互动和合作，但它们仍然是基于预设的算法和规则，而不是真正的情感体验。

因此，虽然机器人可以被编程来表现出类似情感的行为，但它们并没有真正的情感或情绪。

1、SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

2、会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示

3、会用脚本语言进行数据分析，Python or R

4、有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集

5、会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

6、熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法

快速阅读335/400《学习共同体走向深度学习》陈静静著。让学习真实发生。学习共同体就是学生通过自主的、协同的学习，不断探索未知世界的过程。学习共同体的真谛——唤醒每一个人参与到教育生态的重构当中来，教育本来就是应该充满生机、创意和乐趣，想让教育回到其本来的样子。

第1辑课堂的困境与变革：从浅表学习到深度学习

一、虚假学习（假装学习）与浅表学习（为了完成任务，避免受罚，以机械记忆和反复操练为主）

1、成因：内容挑战不高，学习方法不当。

2、课堂困境归因：真实学习历程缓慢而复杂；高速压缩课堂引起普遍学习困难。

3、学习力模型重构：独立思考力（借助自我的话语）、倾听力（借助共同体的话语），学习力（自我观念的更新与重构）。

4、课堂教学的基本规律和原则：教师在课堂上对学生的学习经历给予专业的、细腻的回应，课堂真正的价值所在。

二、课堂变革的方向：促进每一位学生的深度学习

1、深度学习是基于学习者自发的、自主性的内在学习动机，并依靠对问题本身探究的内在兴趣维持的，一种长期的全身心投入的持久学习力。

2、深度学习模型，核心目标“自主创造”，表现：认知领域（深度理解与掌握、高阶思维、问题解决）；人际领域（自我接纳、有效沟通、协同合作）；动机情感领域（全身心投入、忘我状态、自控策略），是一个人成长和发展的巨大动力系统。

3、课堂转型的愿景必将是“保障每一位儿童高品质的学习权”。深度学习是 一种高度沉浸、不断持续化、不断扩展延伸的学习方式，心流或高峰体验。

4、课堂氛围的营造：教师的倾听让学生的学习真实地发生。倾听需求，了解兴趣，倾听学习困难在哪里，了解“迷思概念”和认知冲突。倾听学生观点的独特性和价值所在。让学生有自主学习的机会。

5、简化教学环节，“逆向”。“学习设计”是为了学习者有效地开展学习活动，从学习者的角度为其设计学习计划、活动和系统，是为学习者系统规划学习活动的过程，为学生的学习提供一个活动脚本。遵循“少即是多”，明确教学目标，转化为学习目标和学习任务。

6、制定三单——预习、学习、复习。

三、课堂平等的学习权

1、现在课堂出现的问题：侧重教授忽略学生学习的历程；学生对缺少决策权和参与度；无平等的学习权；学生个性特征易被忽视，多元需求难以得到回应。

2、改变课堂现状方向：营造温暖、润泽的倾听关系，创设公平共赢的学习机会，追求高品质的真实学习。建立倾听关系。

3、让学生理解老师的每一步都是为了做什么，学生才会知道自己应该怎么做。教师示范倾听，理解、接纳、尊重所有学生。做课堂观察员了解学生。

4、构建学生 之间相互倾听、彼此互学的关系网络。形成学生自主自治的班级和学校文化。

5、公平共赢的学习机会：放慢节奏，留给学生更多学习和思考的时间；给每位学生平等的学习机制；为弱势学生争取若无其事的优先权，同样赋予高期待（罗森塔尔效应）；为不同倾向性学生创设多元的学习机会。

第2辑让学习真实地发生

一、课堂观察：揭开学习的奥秘

1、观察学生是如何学习的，课堂观察的自我反思是教师走向专业自觉的重要路径和方法。观察具体学生完整的学习历程，探究学生的真实世界。

2、学生面对的学习困难是我们课堂观察的重点。反思课堂中的关键事件，深入理解发现学生。真正了解学生的已知与未知。

3、真正学习从学生安全地说出“我不懂”开始。接纳和倾听每一个孩子，心理安全是学习的前提。具有认知冲突的问题链，引领学生不断向未知发起挑战。培育所有学生的倾听和自主学习能力。

二、学习共同体与小组合作学习本质区别

1、三大教育哲学：民主性，公共性，卓越性。

2、学习共同体让每一个孩子安心学习，给每一个孩子温暖的怀抱，建立师生、生生之间心灵的深度联结；学习任务：冲刺与挑战的课题让学习真实发生；学习方法：倾听、互学，协同探究、不断深入；教师作用：倾听为主，成为“学”的专家；教育生态：互相学习，改变教育和社会生态。

3、创新素养模型建构：脑、手、心协同。特征：保持开放性与自主性。保证每位儿童高品质的学习。分析、评价、创造是高层次目标，凸显学生的学。

第3辑指向深度学习的高品质学习设计

一、高品质学习设计及其指向

1、学习设计是从学生多样化学习需求、认知能力和经验世界出发，设计学习任务框架，并以最合理优化的方式进行组织和呈现，使学生获得更好的学习体验和学习效果。学习设计强调学习任务与学习者的经验世界相联结，注重发挥学习者的主体性并增加其归属感。

2、学习设计要有助于学生的自主探索，能够帮助学生找到问题域，并以学生感兴趣的方式来呈现，学生在有趣且富有挑战的问题引领下不断自主寻找答案，从而形成不断深化的学习历程，并在此过程中学会学习，真正热爱学习。

3、公平指向：高品质学习设计指向学生群体的平等互学。注意问题：公平的学习机会的创设，学生之间互学网络的构建，多元化学习机会的提供。

二、高品质学习设计的要素与模型：宏观取向

1、以学生的学习需求为中心，以深度学习为目标。最好教师能够理解儿童的感受，并作出回应。多元化学习环境与资源让学习丰富而生动。

2、安全、归属、爱与尊重的需求是儿童的基本性需求，这是让学生投入学习的前提条件。

3、构建自治互信的人际关系，促进自主化学习。真实挑战的学习任务形成创造性的学习成果，信赖共生文化氛围是高品质学习设计的保障。

三、高品质学习设计的要素与模型：微观取向

1、问题驱动：教学内容转化为学生自主问题解决。深挖学生的观念和误解，在设计学习时对它们加以重视，是获得更好学习效果的关键。

2、大概念是学科的核心，也是基础概念。在学科系统中确定明确的优先次序。逆向设计。以始为终，从学科结果开始逆向思考。

3、学习方式：被动参与～自主参与～自由探索获得心流；学习任务：基础任务～挑战任务～创造活动；与学科的关系：学科内学习～跨学科探索～真实问题解决。教师专业发展：教学执行者～学习设计者～课程创造者。

4、学习单。注重学习方法的指导，考虑到学生个性化需求。问题精简，突出核心。开放挑战性的核心问题，引发学生深度学习。

第4辑高品质的学习设计：学科课例深度剖析

1、好的教学方法可能有100种，如果你认为自己是正确的，就到自己的课堂上去尝试。

2、每一件小事都可能影响学生的心理安全。

3、反复阅读，咀嚼文本。对所有的学生都保持开放和平等性至关重要，给每一个孩子成长和逆袭的机会。

4、给孩子充分的思考和交流的时间，无论是否举手都给孩子发表的机会。

第5辑专家型教师成长：成为自我革新的领航者

一、领航教师

1、看重自己的教师职业，从不放弃课堂实践，形成自己实践性成果，有自己思考，形成自己的研究团队。

2、拥有能力：持续的学习力，一流的实践力，坚定的变革力，持久的研究力。

二、独特建构

1、洞察个人生活史的教育意蕴。寻求自我认同，基于多元反思的持续更新：我在做什么？我属于哪里？我是谁？

2、问题设计，能够产生认知冲突的问题才具有讨论价值。

68cls这个词语并没有一个固定的定义或含义。可能是某个人或某个群体内部使用的代号、暗语或密码，也可能只是一串没有任何实际意义的字符组合。因此，准确解释68cls是什么意思是非常困难的。

在网络语言中，一些词语或短语可能会因为其音、形、意或背景等因素而被广泛使用，成为一种流行语。但这些流行语的意义通常也会因为时间、地域、文化等不同而产生变化，因此需要不断地跟进和理解。所以，如果68cls是某个群体内部的代号或暗语，那么只有该群体的成员才能够准确地解释其含义；如果68cls只是一个普通的字符组合，那么它本身就没有任何实际意义。

总之，68cls是一个没有明确含义的字符串，具体含义需要根据具体语境进行理解。

一、一般处理流程

语料获取 -> 文本预处理 -> 特征工程 -> 特征选择

1、语料获取

即需要处理的数据及用于模型训练的语料。

数据源可能来自网上爬取、资料积累、语料转换、OCR转换等，格式可能比较混乱。需要将url、时间、符号等无意义内容去除，留下质量相对较高的非结构化数据。

2、文本预处理

将含杂质、无序、不标准的自然语言文本转化为规则、易处理、标准的结构化文本。

①处理标点符号

可通过正则判定、现有工具(zhon包)等方式筛选清理标点符号。

②分词

将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。

一般看来英文较容易可通过空格符号分词，中文相对复杂，参考结巴分词、盘古分词、Ansj等工具。

常见的分词算法有：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于规则的分词方法，每种方法下面对应许多具体的算法。

③词性标注

为自然语言文本中的每个词汇赋予一个词性的过程，如名词、动词、副词等。可以把每个单词（和它周围的一些额外的单词用于上下文）输入预先训练的词性分类模型。

常用隐马尔科夫模型、N 元模型、决策树

④stop word

英文中含大量 a、the、and，中文含大量 的、是、了、啊，这些语气词、助词没有明显的实际意义，反而容易造成识别偏差，可适当进行过滤。

⑤词形还原

偏向于英文中，单数/复数，主动/被动，现在进行时/过去时/将来时等，还原为原型。

⑥统计词频

因为一些频率过高/过低的词是无效的，对模型帮助很小，还会被当做噪声，做个词频统计用于停用词表。

⑦给单词赋予id

给每一个单词一个id，用于构建词典，并将原来的句子替换成id的表现形式

⑧依存句法分析

通过分析句子中词与词之间的依存关系，从而捕捉到词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)，并使用树状结构来表示句子的句法结构信息(如主谓宾、定状补等)。

3、特征工程

做完语料预处理之后，接下来需要考虑如何把分词之后的字和词语表示成计算机能够计算的类型。

如果要计算我们至少需要把中文分词的字符串转换成数字，确切的说应该是数学中的向量。有两种常用的表示模型分别是词袋模型和词向量。

①词向量

词向量是将字、词语转换成向量矩阵的计算模型。目前为止最常用的词表示方法是 One-hot，这种方法把每个词表示为一个很长的向量。

②词袋模型

即不考虑词语原本在句子中的顺序，直接将每一个词语或者符号统一放置在一个集合（如 list），然后按照计数的方式对出现的次数进行统计。统计词频这只是最基本的方式，TF-IDF 是词袋模型的一个经典用法。

常用的表示模型有：词袋模型（Bag of Word, BOW），比如：TF-IDF 算法；词向量，比如 one-hot 算法、word2vec 算法等。

4、特征选择

在文本挖掘相关问题中，特征工程也是必不可少的。在一个实际问题中，构造好的特征向量，是要选择合适的、表达能力强的特征。

举个自然语言处理中的例子来说，我们想衡量like这个词的极性（正向情感还是负向情感）。我们可以预先挑选一些正向情感的词，比如good。然后我们算like跟good的PMI，用到点互信息PMI这个指标来衡量两个事物之间的相关性。

特征选择是一个很有挑战的过程，更多的依赖于经验和专业知识，并且有很多现成的算法来进行特征的选择。目前，常见的特征选择方法主要有 DF、 MI、 IG、 CHI、WLLR、WFO 六种。

5、模型训练

在特征向量选择好了以后，接下来要做的事情是根据应用需求来训练模型，我们使用不同的模型，传统的有监督和无监督等机器学习模型，如 KNN、SVM、Naive Bayes、决策树、GBDT、K-means 等模型；深度学习模型比如 CNN、RNN、LSTM、 Seq2Seq、FastText、TextCNN 等。这些模型在分类、聚类、神经序列、情感分析等应用中都会用到。

当选择好模型后，则进行模型训练，其中包括了模型微调等。在模型训练的过程中要注意由于在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差的过拟合问题以及模型不能很好地拟合数据的欠拟合问题。同时，也要防止出现梯度消失和梯度爆炸问题。

6、模型评估

在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。模型的评价指标主要有：错误率、精准度、准确率、召回率、F1 值、ROC 曲线、AUC 曲线等。

7、投产上线

模型的投产上线方式主要有两种：一种是线下训练模型，然后将模型进行线上部署提供服务；另一种是在线训练模型，在线训练完成后将模型 pickle 持久化，提供对外服务。

三、NLP应用方向

1、命名实体识别

指识别自然语言文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、时间日期等。

传统机器学习算法主要有HMM和CRF，深度学习常用QRNN、LSTM，当前主流的是基于bert的NER。

2、情感分析

文本情感分析和观点挖掘（Sentiment Analysis)，又称意见挖掘(Opinion Mining)是自然语言处理领域的一个重要研究方向。简单而言，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。

情感分析技术可以分为两类，一类是基于机器学习的方法，通过大量有标注、无标注的主观语料，使用统计机器学习算法，通过提取特征，进行文本情感分析。另一类是基于情感词典的方法，根据情感词典所提供的词的情感极性（正向、负向），从而进行不同粒度的（词语、短语、属性、句子、篇章）下的文本情感分析。

3、文章标签

文章标签是利用机器学习算法，对文章进行文字和语义的分析后，提取出若干个重要的词或者短语(关键短语)。关键短语是NLP基础的算法模块，有了关键短语，能为后续的搜索、推荐等更高级的应用提供有力的抓手。

适用场景：1、个性化推荐：通过对文章的标签计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化推荐；2、话题聚合：根据文章计算的标签，聚合相同标签的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读；3、搜索：使用中心词可以对query进行相似度计算、聚类、改写等，可以用于搜索相关性计算。

4、案件串并

①信息抽取

运用实体抽取、关系抽取，从案情中抽取关键信息，如从警情中可以抽取报警人项目、报警人电话、案发地址等信息

②实体对齐

相同的实体在不同的案情中会有不同的表述，会给串并带来困难。可针对地址、人名、组织名进行对齐处理。

③文本聚类

对于关键片段类信息，无法像实体那样对齐，需要借助文本聚类技术进行关联。

④构建图谱

将信息抽取结果存入图谱。每个警情id对应一个节点，实体、属性、关键片段作为节点，对齐的实体、同一类的文本存为同一个节点。

除了来自于从警情中抽取的信息，还可以将其他警务系统中存在的结构化数据导入（如来自户籍信息的人物关系），从而丰富图谱。

⑤图谱检索

完成以上工作，即完成了案件串并的必要基础建设，接下来通过图谱的查询功能自动完成案件的串并。首先需要设定串并的条件，案件串并的条件在警务实战中已有很多的积累，如“具有相似的作案手段”，又如“相似作案手段，嫌疑人有共同联系人”，只需要将这些条件用图谱查询语言表达出来。