爱情有哪些主要的理论模型，各种理论模型对爱情有何认识

爱情是个永久的话题，是男女双方的相互吸引，相互爱慕并彼此渴望对方成为自己终身伴侣的最高情感。它引起了国内外学者的共同关注，并取得了很多研究成果[1-7]，陈寒，陈小异[8]，研究了大学生爱情教育的理论探索问题，该研究认为，对大学生进行爱情教育是必要的，爱情教育应该走在性教育的前面;爱情教育目的在于形成健康的爱情观;爱情教育的形式应该是非教条的，重在观念的养成。文献[9]讨论了苏霍姆林斯基的爱情教育观及性教育的启示，研究了怎样对待爱情怎样陶冶爱情这个心灵的高尚情感。从教育学的角度对此进行了深刻的分析研究，对我国的性教育有着重要的借鉴意义。文献[10]讨论了大学生恋爱心理与恋爱道德问题，认为对大学生恋爱道德要求主要是坚持恋爱的纯洁性，坚持感情的彼此尊重、自主自愿，在恋爱方式上要持之以度。文献[11]讨论了生命不可或缺的一环，给出了爱情的对策。认为学生恋爱是正常现象，客观存在，爱情教育的目的在于形成健康的爱情观，它是人性化的教育，重在培养。王兵，蔡阁，衡艳林[12]，大学生婚恋现象进行了调查分析，李蕨菡，郑娟[13]，研究了开放地区大学生的爱情道德现状及对策，上述讨论对大学生形成正确的婚恋观有一定的指导意义。

　　本文从数学的角度出发借助于数学中的映射概念建立了男女追求异性的求偶映射[14]，并给出了合理的解释，和比较精确的运算法则，通过映射的表达给出了爱情付出指数值以及厌恶指数值的定义，讨论了爱情的叠加性，传递性与稳定性，对当代大学生建立正确的婚恋观具有积极的指导意义。

　　1、基本定义与理论构建

　　男女有别，主要差别就表现在男女染色体不同，女性染色体为，男性染色体为，女性染色体起主要作用的就是，男性染色体起主要作用的就是，因此可以建立女性到男性的爱情映射：

：→，记爱情付出指数值为 (affection)，定义该女性对追求的男性的爱情付出指数值 = ()，其中0≤≤1，定义 =

()表示厌恶付出指数值，很显然爱情付出指数与厌恶指数满足： + = 1，如果某一女性在追求另一男性的过程中付出了70%的爱，则她的爱情付出指数值 () =

07，厌恶指数值则为 = 03，恋爱中的男女不光有爱，也会有恨，因此上述定义是比较合乎爱情规律的。

如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射：→。 如果上述映射不可逆则表示女性对男性的单相思，上述定义建立了女性求偶的映射。

　　同理，可以建立男性求偶的映射， ：→，定义该男性对追求的女性的爱情付出指数值 = ()，0≤≤1该男性对追求的女性的厌恶指数值为 =

()。如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射，：→。如果上述映射不可逆则表示男性对女性的一厢情愿。

　　同样可以建立映射 ：→或者 ：→，这种映射称为自映射，代表女性或男性具有自恋情结。此时定义自己对自己的相爱指数值 = ()，这里的

()值代表着自恋的程度，人都有两面性，即使是自己有的时候也有讨厌自己的一面，因此厌恶指数值定义为 = ()，作为上述情况的特例自映射是可逆映射。

　　而 ：→，则表示一个女性喜欢另外一个女性，此时爱情付出指数值定义为 = ()，厌恶指数 =

()，如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射， ：→。 如果上述映射不可逆则表示女性对另一女性的单相思，而

：→则表示一个男性喜欢另外一个男性，此时爱情付出指数值定义为 = ()，厌恶指数 = ()。如果上述映射是可逆的则表示双方相爱，即建立了可逆映射， ：→。

如果上述映射不可逆则表示男性对另一男性的一厢情愿。

　　2、叠加性，传递性与稳定性

　　如果一人对多人建立了爱情映射，：→， ：→，… ，：→，其中对的爱情付出指数为 = ()，则总的爱情付出指数值有加法运算： = = () =

1，对的厌恶指数为 = = ()。

　　如果多人对一人建立了爱情映射，：→， ：→， …， ：→

　　其中对的爱情付出指数为 = ()，则总的爱情接收指数值有加法运算： = = () = 1，而对的厌恶指数为 = = ()。

　　如果建立了下述映射，：→，

：→，正所谓华筝喜欢郭靖，郭靖喜欢黄蓉，对也有一少部分被动讨好的方面，但厌恶是主要方面，前段时间热播的电视剧《宫心计》，《美人心计》等，从中也不难发现后宫中女性在争宠当中的这种微妙的关系，两者间的关系是既合作又斗争，因此定义对的厌恶指数值定义为：

= ()()，而合作指数定义为： = ()()，需要说明的是这种厌恶只在中间相隔奇数个个体的人之间进行运算才有实际意义。

　　不难发现一一映射，即可逆映射，这种映射的元素具有唯一性和排它性，所以具有良好的稳定性，而多对一的映射以及一对多的映射则不具有稳定性，甚至经常酿成悲剧。例如：郑州某高校一女生在网上与多人确立恋爱关系，遭到报复，同宿舍的女生多人被砍死。

　　3、对当代大学生的启示

　　爱情是个永久的话题，是男女双方的相互吸引，相互爱慕并彼此渴望对方成为自己终身伴侣的最高情感。当代大学生对待恋爱漫无目的，感觉别人有对象，自己也应该有，追求的对象一定要帅，或者漂亮，至少也应该家里有钱，这样建立起来的恋爱关系很难有深刻的感情，是一种被生活扭曲的恋爱观。了解自我，对自己有一个稳定的、恰当的评价，这不仅是心理健康的一个标志，而且也是给自己一个适当的爱情定位。实际上恋爱就意味着付出自己的真爱，让她(他)知道你在乎她(他)，爱不一定就意味着花前月下，如胶似漆，爱也可以化作学习的动力，生活的鼓励与关怀。大学生对感情的追求，对异性的爱慕本身并没有错，存在即是合理，就像河道该疏通就要疏通，要因势利导，导向良性的恋爱观，清楚自己适合找一个什么样的人，能够找到一个什么样的人。这不但有利于爱情取得成功，而且这样的爱情很少具有盲目性，有利于自身素质的提高，从而使学生对爱情的追求动力也成为自我成长的动力。

　　再次，学生的首要任务还是学习，如果把大学四年都花在恋爱上确实这个赌注的砝码有点大，感情的事，就像洪水，多了就会泛滥，同时脚踩几条船的情况也屡见不鲜，迟早害了自己害了别人，因为感情喝药的，跳楼的，也时有发生，大学生在恋爱的过程中，由于性的吸引和双方情感的逐步加深，会无所顾忌，甚至有的对自己的性冲动不加抑制，发生了婚前性行为。建议大学生还是本着对自己对他人负责的态度，对待感情要谨慎，不是真爱就就不要轻易对对方说“我爱你”，有时喜欢一个人不一定要拥有，喜欢她(他)为她(他)祝福，也是一种不错的选择。正如有人所言，爱情需要激情，婚姻需要理性，如果能给学生在激情地追求爱情时一些理性，无疑更容易使爱情之舟安全地驶入婚姻的港湾。感情的事要讲求自然，水到渠成，瓜熟蒂落，切不可操之过急，没有对象的日子里也要单身并快乐着。了解爱情的上述特点能够帮助我们树立正确的健康的恋爱观，从而能够早日找到自己的真爱，属于自己的幸福。

http://minieastdaycom/bdmip/180414224336264html

在这篇文章中，主要介绍的内容有：

1、将单词转换为特征向量

2、TF-IDF计算单词关联度

文本的预处理和分词。

如何将单词等分类数据转成为数值格式，以方便我们后面使用机器学习来训练模型。

一、将单词转换为特征向量

词袋模型(bag-of-words model)：将文本以数值特征向量的形式来表示。主要通过两个步骤来实现词袋模型：

1、为整个文档集(包含了许多的文档)上的每个单词创建一个唯一的标记。

2、为每个文档构建一个特征向量，主要包含每个单词在文档上的出现次数。

注意：由于每个文档中出现的单词数量只是整个文档集中很少的一部分，因此会有很多的单词没有出现过，就会被标记为0。所以，特征向量中大多数的元素就会为0，就会产生稀疏矩阵。

下面通过sklearn的CountVectorizer来实现一个词袋模型，将文档转换成为特征向量

通过countvocabulary_我们可以看出每个单词所对应的索引位置，每一个句子都是由一个6维的特征向量所组成。其中，第一列的索引为0，对应单词"and"，"and"在第一和二条句子中没有出现过，所以为0，在第三条句子中出现过一些，所以为1。特征向量中的值也被称为原始词频(raw term frequency)简写为tf(t,d)，表示在文档d中词汇t的出现次数。

注意：在上面词袋模型中，我们是使用单个的单词来构建词向量，这样的序列被称为1元组(1-gram)或单元组(unigram)模型。除了一元组以外，我们还可以构建n元组(n-gram)。n元组模型中的n取值与特定的应用场景有关，如在反垃圾邮件中，n的值为3或4的n元组可以获得比较好的效果。下面举例说明一下n元组，如在"the weather is sweet"这句话中，

1元组："the"、"weather"、"is"、"sweet"。

2元组："the weather"、"weather is"、"is sweet"。

在sklearn中，可以设置CountVecorizer中的ngram_range参数来构建不同的n元组模型，默认ngram_range=(1,1)。

sklearn通过CountVecorizer构建2元组

二、TF-IDF计算单词关联度

在使用上面的方法来构建词向量的时候可能会遇到一个问题：一个单词在不同类型的文档中都出现，这种类型的单词其实是不具备文档类型的区分能力。我们通过TF-IDF算法来构建词向量，从而来克服这个问题。

词频-逆文档频率(TF-IDF，term frequency-inverse document frequency)：tf-idf可以定义为词频×逆文档频率

其中tf(t,d)表示单词t在文档d中的出现次数，idf(t,d)为逆文档频率，计算公式如下

其中，nd表示文档的总数，df(t,d)表示包含单词t的文档d的数量。分母中加入常数1，是为了防止df(t,d)=0的情况，导致分母为0。取log的目的是保证当df(t,d)很小的时候，不会导致idf(t,d)过大。

通过sklearn的TfidfTransformer和CountVectorizer来计算tf-idf

可以发现"is"(第二列)和"the"(第六列)，它们在三个句子中都出现过，它们对于文档的分类所提供的信息并不会很多，所以它们的tf-idf的值相对来说都是比较小的。

注意：sklearn中的TfidfTransformer的TF-IDF的计算与我们上面所定义TF-IDF的公式有所不同,sklearn的TF-IDF计算公式

通常在计算TF-IDF之前，会对原始词频tf(t,d)做归一化处理，TfidfTransformer是直接对tf-idf做归一化。TfidfTransformer默认使用L2归一化，它通过与一个未归一化特征向量L2范数的比值，使得返回向量的长度为1，计算公式如下：

下面通过一个例子来说明sklearn中的TfidfTransformer的tf-idf的计算过程，以上面的第一句话"The sun is shining"为例子

1、计算原始词频

a、单词所对应的下标

b、计算第三句话的原始词频tf(t,d)

c、计算逆文档频率idf(t,d)

注意：其他的词在计算tf-idf都是0，因为原始词频为0，所以就不需要计算idf了，log是以自然数e为底。

d、计算tf-idf

所以，第一个句子的tf-idf特征向量为[0,1,129,129,0,1,0]

e、tf-idf的L2归一化

这本书是德国著名心理学家，人际沟通专家：冯图恩的著作。书如题名，这是一本介绍以及教大家如何极简沟通的书，是一本每个人都应该学习以及拥有的沟通逻辑书。

书里提到了四种极简的沟通模型，它们分别是： 自我表达维度；关系维度；事实维度；诉求维度。 通过这本书，我们可以学习到如何有效的沟通，学会如何理解以及如何与人交流，如何与人相处。作者结合心理学的知识，给我们提供了一个全新的认识如何沟通的角度。我们可以通过学习沟通维度的相关的知识，以及手段和正确的训练去提高我们沟通的技巧。

这四种思维模型如下：

正如书中所讲，掌握以上四种沟通模型，我们便能立刻抓住三大要点：

其一是明确每一次沟通都建立在四种模型之上；其二是一个信息要包含很多信息，这些信息的围绕以上四种模型组合排布；最后是，明确每个维度都是相同重要的。

作者通过书中的两大个部分来阐述这四种沟通思维模型：

第一部分：人际沟通的基础

既然是沟通，那么信息接收者对发送人的信息理解跟剖析就变得非常重要了。在日常生活跟工作中，我们无可避免的是一个信息里面往往包含很多个消息。这个章节就是介绍如何在复杂的信息中去理解跟展示多个消息的，那就是分析沟通的四个维度模型，它来自于布勒，瓦兹拉威克等学者提出的概念。布勒提出了“语言的三分法”，即信息（事实维度），表情（自我表达维度）和诉求（诉求维度）。瓦兹拉威克则提出信息有内容（即书中提到的事实维度）和关系两个方面。这些模型能更好地展现沟通中可能出现的各种干扰和问题，为提高读者的沟通能力打开新的思路，提供训练方法跟目标。

方法就是要同时用“四个耳朵”接收信息，这四个耳朵就是：信息接收者努力接收信息（事实耳朵），信息发送者在思考发送者怎么想，如何对待我们的关系（关系耳朵），发送者这是什么意思呢（自我表达耳朵），接收者会思考信息发送者想要我做什么呢（诉求耳朵）。

信息的接收者优先用哪个耳朵去接收信息，都会导致不同的沟通效果，从而影响对话的走向。而在沟通中，接受者往往会忽略掉自己优先用哪个耳朵去接收，书中的第一大部分就是详细地介绍了单独用四个耳朵接收信息的过程。

另外，接收者对信息的加工跟想象，也会导致不同的沟通效果。比如，一对夫妻吃饭的时候，丈夫问道：汤里绿色的是什么东西？妻子立马回答：你要是不喜欢吃，就到别的地方吃！

作者假设，如果这只是丈夫单纯的事实性提问，或许他不知道汤里的是什么，我们可以通过对比发送跟接收信息来分析所描述的事件：

妻子对信息作出了反应，她的回答只是针对信息维度，只用了一只耳朵接收信息，所以误解立即产生。从另一个角度，妻子也可以保持客观的心态，回答，这个绿色的是什么菜，然后就解决了丈夫的问题。生活中类似的误解往往来自单方面的沟通，这类误解往往来自于接收者对自己的想象以及接收者对自己的想象。明确的多了解误解的来源后，后续沟通时，接收者跟发送者都可以更准确的理解对方的信息以及诉求，从而提高沟通的效果。

第二部分从信息的以上提到的四个维度出发，讨论了每个人都会遇到或者存在的问题。

有效的沟通必然是信息发送者先清楚自己要表达什么，并且成功地进行表达，并引出自己的诉求。这就要求发送者要足够的了解自己，发现自己，从而利用技巧或者方法提高表达的方式。比如克服表达恐惧，了解自我展示，自我隐藏的技巧，寻找主场优势，将沟通引向自己熟悉的方向等。

沟通过程中，对信息理解是否客观以及理解的偏差对沟通影响也很大。首先就是客观性。它不受主观感受的影响，很大程度上来说，当事实层面的理解占上风，其他三个维度伴随信息处于劣势时，客观性就体现出来了，而这个也是心理学最不熟悉的技巧之一：避免关系的整风的相对，只争论事实，持相反意见的人会变成令人讨厌的敌人，同时也会被同样对待，者必然也会牵扯到关系维度了。书中提到的其中一个讨论事实的方法是保持三个元素的平衡：事实，个人，集体平衡。

在信息层面的话，作者提到两个重要维度：情感和控制维度。我们可以利用它们来构建一个大体的框架去描述人际关系。良好的沟通可以改变即将发生的信息发送者以及接收者的状态，而表达和表达的效果，以及失败的诉求就是信息沟通层面人际交往的矛盾。我们可以学习以效果为导向反问自己，我要实现或者防止什么，然后以这个方式设计信息，这便达到了预期效果主要用于行动指导，对于接收者来说，发送者是否以发达效果进行沟通，会变得很重要。同时，我们可以通过沟通训练来提高表达效果：提高效果能力跟提高表达能力。提高表达能力方法会更注重加强自我认知，弄清自己的情况，注意自身身体的信号，这是关于自我表达，真是表达的能力。

不管是群体还是个人，这本书都给我们一个新的沟通方向。有效的沟通是信息的准确传达，以及信息基于事实维度，信息发送者发送的信息包含了对接收者的看法和态度，还有同样重要的，发送者想达到什么效果。掌握了这4个沟通维度，再配合书中的培训方法，那么高效的沟通就不是问题了。

人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。

情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。

概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。

情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。

确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。

在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。

欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。而目前国内的情感计算研究重点在于，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”，从而创建个人情感计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。

情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。

显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。

目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过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，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，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。在信息检索中，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。

展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。

阐述mbti性格理论的四维八极模型的内容是

内向型(I)：

1享受待在家中，经常是一个人独处，喜欢阅读、写作、思考或休息。

2只有少数亲近的朋友或者认识的人很少。

3不太多话，或者是突然在短时间内说一大串话，然后就累了。

4通过一个人度过安静的时光以自我充电。

5参加社交活动时，习惯于早到早退。

外向型(E)：

1喜欢和一大群朋友或认识的人参加定期的社交活动。

2喜欢将时间花在外头，因为那里有很多机会与人们互动。

3喜欢说很多话。

4从社交互动中取得能量。

5倾向于最后一个离开社交活动。

直觉型(N)：

1喜欢使用暗喻、类比和图文来沟通。

2很少满意于事物的现况，总是努力改进世界。

3偏好思考、阅读、谈论未来、发现新事物和了解生命的可能性。

4不太擅长于实际的事情，例如使账本收支平衡；偏好执行想象式的工作，如：写对仗工整的诗，或创造一个伟大的概念。

5喜欢抽象式的幽默，例如双关语。

感觉型(S)：

1喜欢在沟通中引用现成的可看见的具体事实、统计数字和概念。

2接受生活的表面价值，并且相信“你所看到的就是你所拥有的”。

3偏好思考、阅读、谈论：实务的、具体的和“当下”的题材。

4擅长于生活中的细节和务实面，对于梦想家们谈论的遥不可及的题材并不太感兴趣。

5喜欢实际的喜剧，通常是务实的笑话、尴尬的失误和闹剧。

情感型(F)：

1喜欢谈论关于感觉、感情关系和个人的话题。

2避免争端和激烈的辩论，因为不希望任何人的感觉被伤害。

3当人们需要情感支持时，他/她可以马上知道。

4必须在一段谈话结束时，觉得对方喜欢并支持他/她，同时认为双方会因有过沟通而变得更亲近。

5对热忱、风度好的人印象特别好。

思考型(T)：

1看起来有点疏离和没有感情，同时似乎对与他人在情感层面的互动不太感兴趣。

2喜欢有激发性和有争议性的辩论，以练习分析性的思维，并不会以私人的态度看待这些讨论。

3特别擅长发现人们任性的时候。

4往往希望确定：交谈中已经交换了有价值的信息，且沟通的深层目的已经达到了。

5喜欢聪明的人。

知觉型(P)：

1喜欢在沟通中快速地切换话题。

2总是改变计划，你永远不知道他/她什么时候会出现。

3通常都会迟到。

4往往有些邋遢或杂乱无章(也许从其他人的眼光看来)。

5喜欢同时进行多件事情，但不一定都会完成它们。

判断型(J)：

1喜欢在开始另一个话题之前，完全结束前一个话题。

2喜欢执着于一个固定的日程计划，通常可以在固定的时间看到他/她。

3约会很少迟到。

4完美主义。

5喜欢一次进行一件工作直到完成。

本文可以学习到以下内容：

数据及源码地址： https://giteecom/myrensheng/data_analysis

小凡，用户对耳机商品的评论信息，你有没有什么好的办法分析一下？经理来向小凡请教问题。

嗯，小凡想了一会儿

我想到了两种分析方法：

经理听完，甚是欣慰，便让小凡着手分析用户的评论数据。

数据解释：

小凡使用百度飞浆（paddlepaddle）模型库中的情感分析模型，将评论数据（content）转化为情感类别积极1，消极0

一、window10+anaconda3的安装命令：

二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub

可以看到，大约 60% 的用户给出好评

用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上

这里使用百度飞浆的LAC分词模型

分析结束后，小凡总结出以下结论：

小凡将结论汇报给经理，和经理一起想出一个可行的方案解决目前存在的问题。

以下是四种常用的沟通模型：

1 艾伯特·梅赛尔的沟通模型（Albert Mehrabian's Communication Model）

这个模型主要关注语言交流中的非言语因素，包括语调、面部表情、身体语言等。梅赛尔认为，非言语因素在人际交往中扮演着至关重要的角色，而这些因素对于理解一个人说话的意思和情感状态非常关键。这个模型可以帮助人们更好地理解别人的情感和意图，并且有效地传达自己的想法。

2 NLP模型（Neuro-Linguistic Programming Model）

NLP模型认为，人类的行为和思维模式都可以通过一些基本的模式和策略来描述和解释。这个模型主要关注人们在沟通和交流中的语言和思维模式，以及如何通过调整这些模式来提高沟通效果。例如，通过了解对方的价值观和信仰，可以更好地与他们沟通并取得共识。

3 空间关系模型（Spatial Relationships Model）

这个模型主要关注人与人之间在空间上的位置关系，包括身体姿势、眼神接触、距离等。这些因素可以影响沟通的效果和意义。例如，在会议室中坐在会议桌的哪一端可以显示出一个人的地位和权威，而在面对面交谈时，眼神接触可以表达信任和尊重。

4 洛夫勒的问题解决模型（Rogerian Problem-Solving Model）

这个模型主要关注如何通过问题解决的方式来促进沟通。这个模型包括三个主要的步骤：问题定义、问题分析和问题解决。通过清晰地定义问题并分析问题的原因和影响，可以更好地找到解决问题的方案。这个模型可以帮助人们更好地理解和解决沟通中的难题。

以上四种沟通模型可以帮助人们更好地理解和解决沟通中的难题。选择适合自己的沟通模型，可以提高沟通的效率和效果，避免误解和冲突。