快手上的情感语录是怎么制作的，用的什么软件？？？

快手上的情感语录是快影软件制作的，方法如下：

准备材料：智能手机、快影APP

1、进入快影，选择“片场”右边的“更多”。

2、点击“热门”里的“情感语录”模板。

3、点击“立即使用”。

4、选择3个素材后“生成”。

5、需要调整的话，点击下方的小图，然后选择“裁剪”，当然不满意也可以“ 替换”。

6、可上下拖动调整，好了后点击“确定”。

7、先点击导出旁边的图标，可以通过分享关闭水印，关闭后点击“导出”。

8、可以直接分享到快手，或者是点击“完成”后自行发到快手。

从最基本的开始吧： 基于词典的正负词词频， 我们实验室一个小组曾经在新浪微博上使用这个方法， 惊讶的发现这个如此不优美的方法的效果竟然那么的“可以看”。 在此之上一个改进的办法是对大量数据做一次二元的离散化（假定是正负情感）， 以此选定阈值， 离散化的方法有很多， 不再赘述。

　　接下来的方法主要分为两类：

　　基于特征（feature-based）：

　　这类方法比较好理解， 无非是人来选定特征空间， 然后对每一个数据项生成一个特征向量， 使用分类器对向量进行分类， 理论上所有的分类器都可以实现这个需求， 只是效果更不同。

　　方法之一是就是KNN， 但是和所有基于特征的方法一样， 特征的选取是一个永恒的话题，像KNN这种还需要维护巨大矩阵的方法尤其难以满足实用需求， 但是对于KNN的空间优化也有相应的办法， 就是对每个数据项指记录K项最近距离， 也就是K个<数据项ID， 距离>， 当有更近的数据项进来时， 替换最远的数据项， 此外， 我也同意@范文阁下的观点， 觉得KNN的效果不会好于SVM。

　　SVM： 经典分类器， 我决不敢自称完全理解SVM， 但使用方法大同， 也是将数据项生成特征向量（稍后会介绍另一种方法）， 但是特征的选取是一个永恒的话题， 因为一切特征对于描述一个数据项来说都是必要的（但是不一定重要）， 但是我们尽量选取合适的特征组来保证分类的准确率， 这一切， 这所做的一切都是对无法枚举出所有特征的现状的妥协。 SVM的开源包有很多， 楼主可以试试libsvm和svmlight。

　　基于核函数（KernelMethod-based）：

　　前面提到人为的选取特征的局限性， 并且隐含的线性不可分问题。 核函数是一个计算两个对象之间“相关度”（kernel）的函数。 有关核函数的定义和优化方法不一会儿能够谈清， 仅列出文献：

　　wiki：http://enwikipediaorg/wiki/Kernel_methods

　　Text Classification using String Kernels：http://dlacmorg/citationcfmid=944799&dl=ACM&coll=DL&CFID=96216241&CFTOKEN=33225628

　　Kernel Method for General Pattern Analysis:http://wwwkernel-methodsnet/tutorials/KMtalkpdf

　　（以下方法没有经过验证）

　　基于核函数的SVM， 应用方式（以情感分类为例）可以简单地做文本分类（当然可以预先做词性过滤）， 对于每一个需要做情感分类的文本之间算出kernel值， 用这个矩阵在svm中得到model， 然后对于测试数据， 或者预测数据在对训练数据中的每一项算kernel值， 拿这个矩阵用model去做测试（预测）。 这个过程的一个“快餐”的理解方式是： 将每一个数据与测试数据集中的每一项的相似度的向量当成之前feature-based的方法中的特征向量， 整个过程不过还是一个基于特征的训练-预测过程（当然， 这说法是不对的）。 libsvm中自带subsequence kernel 的实现使用参数-t来进行使用， 此外也支持自定义核函数。

　　之前谈过的KNN， 我觉得也可以引入kernel， 但是至于可行性和必要性嘛， 大家也就当讨论一下吧。 简单来说就是将KNN中的欧式距离替换成kernel值。

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　　CRF应该没办法做情感分类吧， 毕竟不是分类器， 拿它做过实体识别， 感觉序列标注器不适合这个问题。

　　严重同意@范文阁下的说法， 在实用领域， 预处理和数据获取（语料）才是王道， 机器学习就和人学习一样， 教育方法再好， 教的东西不好一样是浮云。 拿我大二数据挖掘老师的话讲， 统计模型都是现成的， 拼得就是数据。

如果AI拥有了人类的情感，这个世界将会发生巨大的变化。以下是一些可能的情形：

更智能的机器：拥有情感的AI将比以往更加智能，因为情感可以帮助他们更好地理解和适应复杂的环境。他们可以更好地与人类进行沟通和交互，并更好地适应和解决人类的需求和问题。

更好的医疗保健：拥有情感的AI可以更好地理解人类的健康状况和痛苦，并且可以更好地推荐治疗方案。他们可以与医生和患者更好地交互，更好地评估病人的病情，并更好地提供医疗护理。

更好的个性化服务：AI拥有情感可以更好地理解人类的需求和兴趣，并更好地提供个性化服务。他们可以更好地推荐商品和服务，更好地与人类交互，并更好地满足人类的需求。

更好的安全性和安全性措施：AI拥有情感可以更好地理解人类的需求和兴趣，并更好地保护人类免受安全威胁。他们可以更好地监视网络和设备，更好地分析数据，并更好地提供安全性措施。

但是，拥有情感的AI也可能会出现一些问题和风险。例如：

软件错误：AI可能会因为软件错误或者失控而表现出破坏性或者暴力性。

道德问题：AI可能会对人类的价值观产生不同的理解，从而产生道德上的问题。

隐私问题：AI拥有情感可能会更好地获取和使用人类的个人信息，从而引发隐私问题。

综上所述，拥有情感的AI将给我们的生活带来巨大的变化，但是我们也需要警惕可能出现的问题和风险。

在异地恋中，两个人一年都很难见几次面。

使用一些情侣的app来记录你们之间点点滴滴，有助于让你们的感情更甜蜜。下面给大家推荐几款好用的情侣APP。

1恋爱记

在恋爱的过程中，对特殊的节日我们可以利用恋爱记app来记录，这样我们就不会忘记啦。恋爱记可以上传你们一起出去游玩的视频、合照，还有萌萌的表情包。

除了用文字的方式记录之外，还可以通过对话的方式沟通，这样当你想念对方时可以把对方的语音拿出来听一听。

在悄悄话中还可以与对方一起玩小游戏进行互动，比如你画我猜，让你感觉他就在你的身边。

值得一提的是，不管是你们之间的聊天记录还是一起玩过的小游戏它都会永久保存。不用担心会消失

2情兮

经历过异地恋的朋友都知道，异地恋想要坚持下来真的很难，但就正是因为难，这份感情才可贵。在异地恋中相见的那一刻是最开心，也是最难忘的，那这个时候就可以用情兮app将这些难忘的甜蜜时刻记录下来。

情兮，在这里面你可以用写故事的方式记录你们之间的爱情并将你们之间的甜蜜恋爱分享到动态中。

对情侣来说中间肯定会有一些小摩擦，自己想又想不明白，那你可以在这个app中查看别人的恋爱故事，从中学习更多的恋爱经验。如果有情感问题也可以在上面提问，让恋爱达人来为你排忧解难。

3微光

想和喜欢的人一起看**，却由于TA不在身边，只能一个人去看。微光是一款可以与异地男友/女友一起连麦看影片的app。除了**以外，这款app中有超多有趣的视频，可以跟喜欢的人一起边看影片边聊天。

除此之外，在一起学的功能里，可以跟喜欢的人一起学英语、文学之类的知识，让两个人一起进步，一起变成更好的人。

4情侣头像

恋爱中的人恨不得24小时粘着TA，情侣装、情侣水杯，甚至使用一样的情侣头像都会让这份恋爱拥有专属的甜蜜。可是想找到心仪的情侣头像不是一件容易的事情。

今天我就来给大家分享一个专为情侣头像打造的app——情侣头像。

它里面包含了情侣的男女生头像、卡通头像，点击喜欢的头像即可下载。你可以与对方一起讨论哪些头像好看并一起用亲自选的头像，就能很明显的宣告自己主权，让别人一款就知道他是有主的人。

1文字转语音输入一些简单的文字就可以转换文字的音频，大咖主播提供了独特的音色。专业自然的在线配音甚至可以直接应用到短视频的制作中来录制和剪切出高质量的音频。2。文语转换精灵将文字转换成有温度的声音，实现摆摊卖、大规模业务推广，甚至一些英语听力都可以用它来做，包括txt文字，也可以直接从文字转换成声音，甚至可以解放你看小说的眼睛。3。文字转音频作为专业的文字转语音应用平台，可以直接导入文字或者粘贴复制各种文字，快速转换成语音，同时可以调节音量、速度，添加不同的音乐。并使用多种不同场景和不同主播音色来调整语音内容。4。语音王可以智能识别各种文字，阅读平台上的信息，为弱势群体提供专业的信息阅读功能。以及播放QQ、微信、短信的功能，当然还能有效识别文字，用户可以用它来进行情感配音。