虽然已经有很多情感分析的工具和产品，但是在分析准确度上仍然存在着误差。我期望文心一言不仅能够高度自适应，精准分析自然语言，还能够识别语境，抓住写作的情感、倾向以及沟通目的。采用更先进的算法和技术，让情感识别更为准确可信，提升应用的实用价值。
二、更丰富的应用场景
我期望文心一言能够应用于更广泛的场景，包括但不限于社交媒体、舆情监测、新闻报道、广告营销、客户服务等领域。例如，可以结合社交媒体的实时数据，实现更全面的舆情监测和反馈。还可以为广告商提供更精准的广告投放策略，提高广告投放的效果和ROI。期望文心一言可以通过与其他工具和产品的结合，为更多行业解决情感分析及管理问题。
三、更完善的应用支持
我期望百度文心一言在享受人工智能技术带来的便利和效率的同时，也能够不停完善产品本身和其应用生态，进一步提高用户体验和应用效果。具体来说，文心一言需要提供更加丰富、灵活的情感分析API，同时为开发者提供更完善的文档和技术支持。
此外，还需要不断完善产品的用户界面和易用性，方便非技术人员使用。根据用户反馈，及时更新算法、修复漏洞，优化集成流程，达到更好的用户体验。
情感策划书范文
篇一：情感类节目策划方案
《》是一档具有观赏性、知识性、教育性、娱乐性的情感类谈话互动节目。聚焦都市家庭生活和都市人心理疾患，以讲述他们真实的情感故事为主线，通过展示嘉宾曲折坎坷的人生经历和各种情感困惑，使观众产生认同，引发共鸣，从而满足人们对于情感的需要。同时加入心理、社会等学科的深入分析和讨论，为越来越迷茫的都市人提供情感释放站，为越来越辛苦的都市人开设心灵休憩点，为越来越孤独的都市人找到交友新渠道，为越来越个性的都市人展开人生新舞台。
一、节目运作的客观条件分析
是一座具有悠久历史、灿烂文化的历史名城，近年来的经济发展更是犹如一匹急速奔驰的烈马迅猛向前。2006 年市财政收入突破了200 亿元，可以说今天人的日子是越过越好，城市也越建越美。但同时我们也应看到随着社会竞争的日益加剧，人们的生活方式发生了很大变化，都市人口流动加快，相反人际间的情感交流却相对减少。经济发展和人们精神枯竭、真情失落之间的矛盾日趋突显，精神上的情感诉求已在不同程度上影响着人类生活的各个方面，也成为一种在现代社会中颇具特质的文化现象。然而很多人在遭遇情感问题和难题时，不知该向谁倾诉，不知从何着手，作为都市经济生活频道，有责任搭建一个这样可以让观众们倾诉、倾听的心灵平台，倾听他们的故事，解开他们的心结，凸显媒体责任，强化人文关怀，触达更广泛的都市人群内心，为加快文明城市、和谐城市的建设做出贡献。
二、收视分析
首先应该说目前的电视节目很难做，尤其是地方台的电视节目更难做，但我们不能退缩，退缩只能越退越远，最终一败涂地，再也难以找寻自己的位置。《》栏目是一档情感类谈话互动栏目，栏目播出时间拟定在周一至周五的晚上10 点至11点，重播时间为隔日的下午1点至2点。在直播的这个时间段和我们同质的节目有省台的，省台精品博览频道的们竞争的是同一类别的观众，即以妇女为主的中青年社会精英类收视人群，俗话说两军相遇勇者胜，面对省台的强势竞争，我们要打破惯常的编导独立作战模式，以小组为单位进行节目创作，建立健全信息咨询共享平台和法律顾问团，随时准备为弱势一方提供法律援助，为节目的跟进和炒作奠定基础。同时加全栏目的统筹、包装、策划，以己之长击敌之短，力争在短时间内把栏目的影响做出来，把频道的品牌树起来，力争做到栏目在三到四个月内在观众中形成影响力，半年以后成为电视台的名牌栏目。栏目还要做到立足，放眼全省、
全国的电视市场，力争做到节目能走出、走出、走向全国。
三、市场分析
《》栏目是一档以直播为主线可以和观众互动的节目形式，目前在我们能看到的电视节目中还不多见，它的节目素材大部分取之于普通市民的情感生活，有些典型的事件经过我们的精心打造，还具有一定的轰动效应，因此更容易引起市民的共鸣，成为他们茶余饭后、街头巷尾谈天说地的话题，能成百姓话题的节目，一定会有很好广阔的市场前景，这在我们前期做市场调查时得到了印证，广告商和观众们的接受度普遍偏好，特别是和一些兄弟台交流后，更增强了我们做好这档节目的信心。（有些兄弟台表示，节目做好后，可以贴广告在他们台播出）
四、受众分析
1 核心观众
《》的核心观众是以年龄不等的未婚或已婚女性为主的收视人群，她们是节目的重要观众，应对《》这样的节目会更感兴趣。因为他们向往纯真浪漫的感情经历以及美满和谐的婚姻生活。她们喜欢倾听各类情感故事，愿意分享自己或别人感情生活中的欢声笑语，更乐于为那些遇到情感问题的人士出谋划策， 从而成为栏目的固定观众。
针对这些受众可以在节目中增加互动环节，通过的形式，让电视机前的观众更直接的参与到节目中来，增加节目的真实性。也可以利用电信增值服务，以观众发短信的方式在屏幕下方滚屏出现，有利于寻求赞助商，为节目创收。条件允许的情况下也可以借助网络平台。
2 普通观众
对于普通观众来说，《》也是他们乐于观看的。它不仅有着很强的观赏性和悬念性，既能抓住他们的目光，也可以洗涤他们的心灵，而且《》能让他们从一个侧面了解现代社会的情感状态，从视听上丰富自己的情感经历，为自己将来的情感生活做一个警示。我们可以开通短信、网络、等互动平台，让观众可以适时畅通的发表他们的观点。
五、栏目规划
1栏目名称
（1）暂定名称：
栏目口号：今夜有约，我的心因你而动
（2）备选名称 私人空间
栏目口号：空间有限，情感无限
2栏目定位
是一档具有观赏性、知识性、娱乐性和对抗性的大型情感类谈话互动节目。栏目每期挑选的素材一定要具有悬念、刺激性、可视性、可操作性；节目线索由一条主线和多条副线组成，制造对立观点。采取直播的形式，同时跟进直播的还有电台、网络。
3栏目风格
融抒情，浪漫，育人为一体。
4现场参与人员
（1）主持人：
设1-2名观察细腻、经验丰富的主持人。主持人应当有一定的心理学方面的知识积累，善于沟通。拟由著名主持人主持。
（2）叙述人：
每期节目在叙述故事的过程中要加入至少不少于3—4个故事情景再现的小片，如果叙述人有要求我们可对事件进行追踪拍摄。
（3）观察员：
栏目每期邀请若干位嘉宾到达现场进行点评。
（4）心理专家：
设1-2名心理专家。心理专家对嘉宾的一些情感问题进行现场疏导、劝说。心理专家的犀利点评也是节目的亮点，应具有说服性、教育性。
六、栏目工作人员、机器设备配置规则
1栏目工作人员拟分为三个小组进行运作。（两个编导组、一个包装组）
两个编导组为10人（每组5人），包装组4人
三个组的组长拟有担任。
2机器设备配置如下：
摄像机4台（可以偷拍的一台），
后期编辑线2条
可以直播的演播间1间
线路4条
电脑2台（一台备用）
篇二：大学班级情感交流会活动策划书
一活动目的： 针对心理辅导员反映同学们在亲情、友情、爱情方面存在一些误区、茫然问题，为了更好地协调好同学们学习与生活齐发展。减少一些不必要的心理压力。同时，也可以更好地加深同学们的友谊。
二活动时间： 2012/9/19
三活动地点： 东华理工本部图书馆西湖亭子
四活动策划人： 团支书：温陆慧 组织委员：唐曼雨
五活动对象： 英语三班全体成员
六活动流程：
1、先通过班委同意及准备好策划书，然后由团支书进行一个个宿舍进行调查大家的想法，大多数人通过了才实施。
2、由班长和组织委员带领大家来到活动地点，组织委员讲开场白 。
4、在愉快、轻松的氛围中结束此次班会，由组织委员作总结。
七活动效果:
同学们通过此次班会更了解班上同学的想法，为以后更好地相处奠定了一定的基础。在情感问题上也有了更高层次的认知。相信这能更好地指导他们的实践。轻松愉悦的畅言也减轻了他们一定的压力，使同学们能更好地学习。（新生老生交流会策划书）
篇三：情感策划公司
一、什么是情感策划公司？
情感策划公司是专门为想要挽回的人群服务的，他们提供的服务主要是为想要挽回的人提供私人订制的挽回策划方案，并与此同时提升客户的情商，提升客户对于情感事情的处理能力，包括情感危机的处理、情感问题的解决等等。情感策划公司不仅仅是教会客户一些挽回的技巧，更重要的是教会客户获得长期幸福的能力，让每一个客户都能长久地幸福下去，这个也是情感策划公司的宗旨。
二、为什么会出现情感策划公司？
情感策划公司的出现是因为现在人们的情感生活是普遍有或多或少的问题的，情感问题也越来越成为被人们所重视的问题，为了解决这些问题，情感策划公司就应运而生了。有一些情感问题其实并不是很严重，但是由于感情双方的处理问题的方式不对，从而使得感情问题化小为大了，负面情绪也不断扩大，最终就断送了一份珍贵的感情。而在你幡然醒悟的时候，你才发现自己已经没有方法去挽回对方了，你能想要的每一个方法都行不通，对方依然要离开。情感策划公司就是专门为这些想要挽回的人服务的。
三、情感策划具体是怎样的？
在了解了客户的具体情况之后，情感策划公司会为客户安排专业的导师对其进行一对一的指导。导师会根据客户的情况来制定不同的情感策划，其中不仅包括对客户的外形改造，帮客户改掉他们的坏毛病，树立更好的性格，而且还会指导他们对于情感问题的处理，当客户出现特殊情况的时候，如何处理突发情况。导师会在客户改造完成之后，帮他们进行具体情感策划，其中包括约会策划，展示策划，交流策划。为了保证策划的成果，导师会把所有可能发生的情况都罗列出来，然后告知客户遇到各种情况该如何处理。
因为每一个挽回的机会都是十分珍贵的，所以情感策划公司的专业情感策划就显得尤为重要了，它可以让你的每一次挽回机会都达到最大的效果，减少你挽回的时间，让你可以更加快速地找回自己的幸福。情感策划哪家强？破镜重圆最专业！
;如何批量处理评论信息情感分析，并且在时间轴上可视化呈现？舆情分析并不难，让我们用Python来实现它吧。
痛点
你是一家连锁火锅店的区域经理，很注重顾客对餐厅的评价。从前，你苦恼的是顾客不爱写评价。最近因为餐厅火了，分店越来越多，写评论的顾客也多了起来，于是你新的痛苦来了——评论太多了，读不过来。
从我这儿，你了解到了情感分析这个好用的自动化工具，一下子觉得见到了曙光。
你从某知名点评网站上，找到了自己一家分店的页面，让助手把上面的评论和发布时间数据弄下来。因为助手不会用爬虫，所以只能把评论从网页上一条条复制粘贴到Excel里。下班的时候，才弄下来27条。（注意这里我们使用的是真实评论数据。为了避免对被评论商家造成困扰，统一将该餐厅的名称替换为“A餐厅”。特此说明。）
好在你只是想做个试验而已，将就了吧。你用我之前介绍的中文信息情感分析工具，依次得出了每一条评论的情感数值。刚开始做出结果的时候，你很兴奋，觉得自己找到了舆情分析的终极利器。
可是美好的时光总是短暂的。很快你就发现，如果每一条评论都分别运行一次程序，用机器来做分析，还真是不如自己挨条去读省事儿。
怎么办呢？
序列
办法自然是有的。我们可以利用《贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？》一文介绍过的数据框，一次性处理多个数据，提升效率。
但是这还不够，我们还可以把情感分析的结果在时间序列上可视化出来。这样你一眼就可以看见趋势——近一段时间里，大家是对餐厅究竟是更满意了，还是越来越不满意呢？
我们人类最擅长处理的，就是图像。因为漫长的进化史逼迫我们不断提升对图像快速准确的处理能力，否则就会被环境淘汰掉。因此才会有“一幅图胜过千言万语”的说法。
准备
首先，你需要安装Anaconda套装。详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。
助手好不容易做好的Excel文件restaurant-commentsxlsx，请从这里下载。
用Excel打开，如果一切正常，请将该文件移动到咱们的工作目录demo下。
因为本例中我们需要对中文评论作分析，因此使用的软件包为SnowNLP。情感分析的基本应用方法，请参考《如何用Python做情感分析？》。
到你的系统“终端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，进入我们的工作目录demo，执行以下命令。
pip install snownlp
pip install ggplot
运行环境配置完毕。
在终端或者命令提示符下键入：
jupyter notebook
如果Jupyter Notebook正确运行，下面我们就可以开始编写代码了。
代码
我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为time-series。
首先我们引入数据框分析工具Pandas，简写成pd以方便调用。
import pandas as pd
接着，读入Excel数据文件：
df = pdread_excel("restaurant-commentsxlsx")
我们看看读入内容是否完整：
dfhead()
结果如下：
注意这里的时间列。如果你的Excel文件里的时间格式跟此处一样，包含了日期和时间，那么Pandas会非常智能地帮你把它识别为时间格式，接着往下做就可以了。
反之，如果你获取到的时间只精确到日期，例如"2017-04-20"这样，那么Pandas只会把它当做字符串，后面的时间序列分析无法使用字符串数据。解决办法是在这里加入以下两行代码：
from dateutil import parser
df["date"] = dfdateapply(parserparse)
这样，你就获得了正确的时间数据了。
确认数据完整无误后，我们要进行情感分析了。先用第一行的评论内容做个小实验。
text = dfcommentsiloc[0]
然后我们调用SnowNLP情感分析工具。
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)
显示一下SnowNLP的分析结果：
ssentiments
结果为：
06331975099099649
情感分析数值可以正确计算。在此基础上，我们需要定义函数，以便批量处理所有的评论信息。
def get_sentiment_cn(text):
s = SnowNLP(text) return ssentiments
然后，我们利用Python里面强大的apply语句，来一次性处理所有评论，并且将生成的情感数值在数据框里面单独存为一列，称为sentiment。
df["sentiment"] = dfcommentsapply(get_sentiment_cn)
我们看看情感分析结果：
dfhead()
新的列sentiment已经生成。我们之前介绍过，SnowNLP的结果取值范围在0到1之间，代表了情感分析结果为正面的可能性。通过观察前几条数据，我们发现点评网站上，顾客对这家分店评价总体上还是正面的，而且有的评论是非常积极的。
但是少量数据的观察，可能造成我们结论的偏颇。我们来把所有的情感分析结果数值做一下平均。使用mean()函数即可。
dfsentimentmean()
结果为：
07114015318571119
结果数值超过07，整体上顾客对这家店的态度是正面的。
我们再来看看中位数值，使用的函数为median()。
dfsentimentmedian()
结果为：
09563139038622388
我们发现了有趣的现象——中位数值不仅比平均值高，而且几乎接近1（完全正面）。
这就意味着，大部分的评价一边倒表示非常满意。但是存在着少部分异常点，显著拉低了平均值。
下面我们用情感的时间序列可视化功能，直观查看这些异常点出现在什么时间，以及它们的数值究竟有多低。
我们需要使用ggplot绘图工具包。这个工具包原本只在R语言中提供，让其他数据分析工具的用户羡慕得流口水。幸好，后来它很快被移植到了Python平台。
我们从ggplot中引入绘图函数，并且让Jupyter Notebook可以直接显示图像。
%pylab inlinefrom ggplot import
这里可能会报一些警告信息。没有关系，不理会就是了。
下面我们绘制图形。这里你可以输入下面这一行语句。
ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df) + geom_point() + geom_line(color = 'blue') + scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m-%d"))
你可以看到ggplot的绘图语法是多么简洁和人性化。只需要告诉Python自己打算用哪个数据框，从中选择哪列作为横轴，哪列作为纵轴，先画点，后连线，并且可以指定连线的颜色。然后，你需要让X轴上的日期以何种格式显示出来。所有的参数设定跟自然语言很相似，直观而且易于理解。
执行后，就可以看到结果图形了。
在图中，我们发现许多正面评价情感分析数值极端的高。同时，我们也清晰地发现了那几个数值极低的点。对应评论的情感分析数值接近于0。这几条评论，被Python判定为基本上没有正面情感了。
从时间上看，最近一段时间，几乎每隔几天就会出现一次比较严重的负面评价。
作为经理，你可能如坐针毡。希望尽快了解发生了什么事儿。你不用在数据框或者Excel文件里面一条条翻找情感数值最低的评论。Python数据框Pandas为你提供了非常好的排序功能。假设你希望找到所有评论里情感分析数值最低的那条，可以这样执行：
dfsort(['sentiment'])[:1]
结果为：
情感分析结果数值几乎就是0啊！不过这里数据框显示评论信息不完全。我们需要将评论整体打印出来。
print(dfsort(['sentiment'])iloc[0]comments)
评论完整信息如下：
这次是在情人节当天过去的，以前从来没在情人节正日子出来过，不是因为没有男朋友，而是感觉哪哪人都多，所以特意错开，这次实在是馋A餐厅了，所以赶在正日子也出来了，从下午四点多的时候我看排号就排到一百多了，我从家开车过去得堵的话一个小时，我一看提前两个小时就在网上先排着号了，差不多我们是六点半到的，到那的时候我看号码前面还有才三十多号，我想着肯定没问题了，等一会就能吃上的，没想到悲剧了，就从我们到那坐到等位区开始，大约是十分二十分一叫号，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最后早上九点才吃上的，服务员感觉也没以前清闲时周到了，不过这肯定的，一人负责好几桌，今天节日这么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，没让服务员给弄太多，就虾滑让服务员下的，然后环境来说感觉卫生方面是不错，就是有些太吵了，味道还是一如既往的那个味道，不过A餐厅最人性化的就是看我们等了两个多小时，上来送了我们一张打折卡，而且当次就可以使用，这点感觉还是挺好的，不愧是A餐厅，就是比一般的要人性化，不过这次就是选错日子了，以后还是得提前预约，要不就别赶节日去，太火爆了！
通过阅读，你可以发现这位顾客确实有了一次比较糟糕的体验——等候的时间太长了，以至于使用了“悲剧”一词；另外还提及服务不够周到，以及环境吵闹等因素。正是这些词汇的出现，使得分析结果数值非常低。
好在顾客很通情达理，而且对该分店的人性化做法给予了正面的评价。
从这个例子，你可以看出，虽然情感分析可以帮你自动化处理很多内容，然而你不能完全依赖它。
自然语言的分析，不仅要看表达强烈情感的关键词，也需要考虑到表述方式和上下文等诸多因素。这些内容，是现在自然语言处理领域的研究前沿。我们期待着早日应用到科学家们的研究成果，提升情感分析的准确度。
不过，即便目前的情感分析自动化处理不能达到非常准确，却依然可以帮助你快速定位到那些可能有问题的异常点(anomalies)。从效率上，比人工处理要高出许多。
你读完这条评论，长出了一口气。总结了经验教训后，你决定将人性化的服务贯彻到底。你又想到，可以收集用户等候时长数据，用数据分析为等待就餐的顾客提供更为合理的等待时长预期。这样就可以避免顾客一直等到很晚了。
祝贺你，经理！在数据智能时代，你已经走在了正确的方向上。
下面，你该认真阅读下一条负面评论了……
本课是教育科学出版社普通高中课程标准实验教科书《算法与程序设计（选修）》第二章的部分内容。本节内容是在学生初步了解了VB的编程环境、VB中的数据类型、变量的使用以及If单分支与双分支结构的基础上，进一步向学生展示VB多分支选择结构的使用。
在信息技术课程教学中，培养学生信息素养，或者说信息能力，在全国、省、市信息技术优质课评选中存在两种意见：一种是课堂教学中应注重学生技术、技能培养，教学过程中将指导学生如何操作和使用作为教学核心；另一种是在教学中应着重培养学生处理信息的方法和过程，用探究学习的方式去发现和学习技术，形成技能。本案例就是在“引领学生思维，培养分析、解决问题能力，通过思维促进技能”教学理念指导下的设计，并进行了教学反思。
一、学生分析
本课教学对象是高一学生，他们第一次接触程序设计。通过前面的学习，学生已基本掌握单分支和双分支选择结构，能够编写简单的选择结构程序。
二、教学目标
知识与技能：能理解选择结构中单分支和双分支选择结构执行过程，并用其解决实际问题；能理解多分支选择结构，并能用If多分支语句和Select Case多分支语句解决实际问题；能理解Image控件的picture属性和List控件的text属性；能熟练编写、修改、运行程序。
过程与方法：能掌握两种多分支结构语句的基本格式；能掌握选择结构中条件的表达方法；能灵活运用多分支语句编写程序解决实际问题。
情感、态度与价值观：通过任务驱动，逐步深化对知识的理解，提高分析问题、解决问题的能力。
三、教学重、难点
教学重点：能正确选择If的单分支、双分支以及If和Select Case多分支语句解决实际问题。
教学难点：能正确理解选择结构的执行过程，能对程序设计有整体的理解。
四、教学过程
（一）创设情境 整体感知
1实例演示，了解程序流程。
小明爸爸的生日快到了，小明想用平时节省下来的800元钱给爸爸买生日礼物，请同学们设计一个“爱心礼物”的小程序，让爸爸挑选喜欢的上衣、裤子和鞋子共三件礼物且不超出800块钱预算。教师展示如图1所示的程序。
2学生操作程序，教师布置任务。
（1）口述程序流程。
（2）用程序流程图画出程序模块结构。
3师生共同交流探讨，完成程序流程图（略）。
设计意图：用实际操作“爱心礼物”程序创设情境，激发学生兴趣；通过叙述操作过程、绘制程序流程图,引导学生对程序进行整体把握，养成学生整体构建、整体分析能力，为后面任务生成奠定基础。
（二）分析流程 明确任务
1分析程序流程，学生讨论思考：我们完成本程序设计，需要解决哪些问题？
2学生讨论，教师梳理，列出如下任务：
（1）载入。
（2）双分支，多分支选择。
（3）价格核算。
3联系旧知，解析任务。
（1）载入――学生阅读教师提供的Image控件载入方法参考资料。
（2）双分支――选择上衣，价格核算，回顾前面所学习的If语句。
（3）多分支――选择裤子和鞋子。教师提示可用多个单分支语句叠加。
本环节，教师集中解决基础问题――载入，为后面多分支探究扫除障碍。
设计意图：从事物表象抓住本源，需要学生在分析问题时有整体意识，需要学生将零散问题进行归类。本环节旨在培养学生分析问题的能力，一是整体把握分层（程序模块）思考，二是结合已有知识对问题进行梳理，三是培养学生程序设计的策划能力。
（三）小组合作 自主探究
1三人一组，选择“双分支”、“多分支”、“价格核算”之一进行合作探究。要求如下：
（1）根据流程图写出程序。
（2）上机操作调试。
（3）把程序要点及问题做好记录，以备交流汇报使用。
2交流汇报，资源共享。
（1）双分支交流。
请选择上衣的小组做交流，并利用广播系统展示其程序。
（2）多分支交流。
预设一：学生展示未完成的程序。
学生说出自己的问题与困惑；教师帮助分析，找出原因，修改完善，并调试运用。
预设二：学生展示已经完成的程序，教师将双分支和单分支语句解决多分支程序进行列举比较。
（3）核算交流。
学生思考：如何让程序知道你选择了多少钱的上衣、裤子和鞋子？用变量保存价格的时候应该放在程序的什么地方？整个礼物选择结果的判断应在什么地方完成？
小结：利用单分支以及多个单分支解决问题。
设计意图：知识的实际运用体现学生解决问题的基本能力，知识的迁移则体现学生对新旧知识的重组与构建。本环节倡导学生通过合作探究，充分运用已有知识解决现实中的问题，并通过提供相关资料，创设实际运用平台，搭建新旧知识互通的桥梁，让学生探索发现新知及其实际运用。
（四）师生探究 构建新知
学生通过多个单分支语句解决多分支问题，除了这种方法，是否还有新的发现？
教师引用学生新发现，或者直接引出“多分支结构”，并思考：
1对比图2、图3，分析新的“多分支结构”与刚才“单分支解决多分支”有什么不同？
教师用单步调试的方法，让学生分析两者之间在执行过程中的不同，找到If多分支语句的优势所在，并引导学生观察、分析If多分支语句的基本结构。学生归纳总结两种结构执行过程的差异，师生共同总结出If多分支结构。
2引导学生熟悉新内容，完成整个程序的设计，并调试运行。
设计意图：程序算法的优越性，需要在实际运用中才能获得直接感受，也需要在同一问题不同算法的比较中得到体验。将新的方法与用已有知识解决问题的方法进行比较，进一步让学生清楚两者之间的差别。通过改变满堂灌的方式，采用自主探究学习方式，培养学生自主学习的习惯、意识和能力。
（五）交流总结 拓展延伸
1运用Select Case语句来完成多分支选择。
指出VB中还有一种多分支语句――Select Case语句，让学生阅读教材中的例子和注释并思考：
（1）在我们这个任务中“Select Case 表达式”中“表达式”和“表达式列表”含义分别是什么？
（2）用Select Case语句实现选择鞋子的程序该怎么写？
学生自主探究，调试程序并运行。
设计意图：用比较、类比的方法，启迪学生创造性思维。通过学生自学教材例子，完成新知识的学习，培养学生举一反三的能力，同时训练自学能力。
2小结。
（1）多分支选择语句的格式。
（2）多重选择语句的执行过程。
设计意图：归纳梳理知识发现过程，对比所发现新知识的优势所在，让学生体会程序算法的精妙之处。此处师生共同小结，一是知识的获取过程，二是归纳本课知识要点。
（六）学生完成自我评价
课堂自我评价表
1对于本节的学习课的学习你感到：
A 轻松 B比较轻松 C有点困难
2对于If 多分支结构和Select Case语句的基本格式你感到：
A完全理解 B理解，但仍有点模糊 C不理解
3关于表达式与表达式的列表的表示方法，你的理解程度：
A理解 B大概理解 C不理解
4在完成这节课中的实践与练习时，你：
A能够独立编写代码并通过调试程序正确运行。
B基本上能够编写代码并通过帮助达到程序正确运行。
C编程有点困难，正确率也不是太高。
设计意图：学生自我评价的反馈信息，有助于教师了解教学的实际情况，便于在以后的教学中调整教学方法和教学策略。
（七）课后练习
布置课后作业。
设计意图：由于Select Case语句结构上较If多分支语句更加灵活，鉴于要在一节课内完成两个多分支语句的理解比较困难，所以在处理时进行了侧重，通过课后练习的方式，让学生在课后去思考、消化。
五、教学反思
该案例源于南京师大附中王静老师2010年暑假在武汉做新课程培训时所展示的程序，她的教学理念是“在游戏中学习程序设计”。在讲到这个内容时，用这个例子设计了教学过程。
在“算法与程序设计”这一模块的教学中，我总是担心学生难以接受，总是习惯于帮助学生分析程序中的算法，学生跟着老师安排的任务进行学习，但忽视了自己分析的过程，忽视了知识的建构，学生知其“源”，不知其所以“源”。学生在课堂上学得很不错，但在独立解决其他问题时，仍然不知道如何入手，不知道已有的知识如何运用。可以看出这种教学方法存在很大问题。我们能否让学生像程序员一样工作，让学生通盘熟悉信息处理的全过程，发现一个程序形成的全过程，让学生知识与能力并举。本课教学正是立足于此而展开的。
本案例通过“爱心礼物”程序创设情境，通过叙述操作过程以及绘制程序流程图引导学生对程序进行整体上的把握，培养学生整体分析能力。通过分析流程、明确任务环节，帮助学生从事物表象抓住本源，培养学生分析程序、解析问题的能力。在知识获取过程中，把所需知识演变成学生迫切想解决的问题，并建立新旧知识的联系，让学生通过自主探究、合作学习而完成。整体把握分层（程序模块）思考，结合已有知识对问题进行梳理，培养学生程序设计的策划能力。
当然，在实际教学实施中也遇到了很多问题，通过学生教学反馈信息来看，有一部分学生对于VB程序设计的学习感到困难，这也反映出学生思维上的依赖性，自主探究的动力和习惯还有待提高。当然，教师在进行 教学设计 的过程中应该有更多的预设，通过充分的换位思考，提高教学效果。
（作者单位：湖北黄石市第二中学 湖北黄石市广场路小学）
1、对于“语序不当”，要明确准确表情达意的规律，掌握规律，才能有识别病句的标准。如“并列短语”：时间先后空间距离范围大小程度轻重情感流程时局变化数目常规成绩名次法定位置对应承接等。“多项定语排序”：领属性的或时间处所的＋指称或数量的短语＋动词或动词短语＋形容词或形容词短语＋名词或名词短语。“多项状语排序”：时间＋处所＋介词结构＋情态副词＋形容词＋表对象的介宾短语。带“的”的定语放在不带“的”的定语之前。两个分句：同一主语时，关联词放在主语之后；不同主语时，关联词放在主语之前；“频率类的副词”需放到介词短语前面。
2、对于“搭配不当”，运用语法手段，采用“压缩法”，即主干枝叶梳理法。先将句子的附加成分（定语状语补语）去掉，紧缩出主干（主语谓语宾语），看主谓宾搭配是否得当；如果没有问题，再看枝叶和主干搭配是否得当。要学会搜索一些显性或隐性的标志，搜索否定语（切忌禁忌避免禁止防止以防无时无刻不）双面词（是否能否高低快慢大小轻重好坏正反里外）成双成对的关联词等，看他们照应得是否得当。
3、对于“成分残缺或赘余”，运用语法手段，同样采用“压缩法”。先将句子的附加成分（定语状语补语）去掉，紧缩出主干（主语谓语宾语），看主谓宾有无残缺；如果没有问题，再看有无残缺枝叶或介词残缺，导致语意不明的情况。
4、对于“结构混乱”，主要采取划分句子成分的方法来看结构是否混乱，即先找出句子主语谓语和宾语，再看他们之间的关系是否一一匹配顺当，表意是否一致明确。
5、对于“表意不明”，可采用语感审读法进行识别，即反复审读，看表达的意思是否明白顺畅，按习惯的说法是否别扭；对感到句意模糊或句意不确定的词语句子要多审读几遍，最好用主干枝叶梳理法，进行成分的分析。
6、对于“不合逻辑”，可采用语感审读法进行识别，即反复审读，看按习惯的说法是否别扭；采用分段语意分析法，对相对应的词语成分进行比较，看他们关系是否顺当；搜索一些显性或隐性的标志，搜索并列词语或短语否定词双面词，搜索数量短语被动词关联词语时态词语等，看它们的运用是否合乎逻辑。
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。
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