如何提高情感方面的沟通和交流

　　1、要经常陪伴你的另一半，不要让他（她）觉得孤独。即使有分离，也要经常联系。

　　2、遇事多设身处地为他（她）想一想，真心的去感受他（她）的感觉。

　　3、小小的矛盾和争执有利于增进感情，但大矛盾和无休止的争吵会令感情破裂。

　　4、像对待你自己的父母亲人那样对待他（她）的父母亲人，甚至态度还要再诚挚一些。

　　5、要学会给爱情保鲜，人们常说“七年之痒”也就是说在一起时间长了，完全了解熟悉了，就会觉得生活无聊乏味。所以，要适时的给他（她）惊喜，比如在结婚纪念日、圣诞节或是一些别的特殊的日子为他（她）准备一些小小的礼物等等。

　　祝你们的感情天长地久！！！

　　所谓情商~就是掌控情绪的能力~和智商最大的不同就是~它不是先天形成的或者说先天的因素对它造成的影响相对较小~是与智商相对应的概念。主要是指人在情绪、情感、意志、耐受挫折等方面的品质。总的来讲，人与人之间的情商并无明显的先天差别。情感智商包含五个主要方面：

　　1了解自我，能够察觉某种情绪的出现，观察和审视自己的内心体验，监视情绪时时刻刻的变化。它是情感智商的核心；

　　2自我管理，调控自己的情绪，使之适时适度地表现出来；

　　3自我激励，能够依据活动的某种目标，调动、指挥情绪的能力；

　　4识别他人的情绪，能够通过细微的社会信号、敏感地感受到他人的需求与欲望；

　　5处理人际关系，调控与他人的情绪反应的技巧。

情侣之间的相处，有着不同的差异。有些人是越吵越相爱，而有些人却因为争吵最终分手。但其实健康的爱情关系应该是透过意见的分歧，做有效的聪明沟通，这样促进彼此更了解，让关系更融洽。今天，就教大家情侣沟通4技巧，让你们的感情能够更进一步。

1 有误会一定要主动向对方说明。很多人都这么认为已经过时相爱的关系了，对方一定会无条件地理解另一方。但其实不是这样的。不管两个人在一起多久都不可能做到完全了解对方的行为和想法。所以，当发生误会时，一定要主动和对方说明，用真诚的沟通来还原事实真相，这样才能够让对方明白，理解你的用意，也唯有这样的做法才能让两个人的心贴得更近，而不是因为误会产生分歧。

2争吵时一定要保持冷静。当两个人发生争吵时，一定不要过分激动，导致事态无法控制。而是要有一方做出退让，冷静下来去聆听原委，不能够只说自己想说的，毫无顾忌，这样就无法知道对方的想法，切断了沟通的渠道，由此，争吵也就无法避免，至于关系只能是走向恶化。

3多说不如多做。对于爱情，谁都喜欢听甜言蜜语，但是这仅限于爱情的初期阶段，那个阶段这样做是有加分的效果。可一旦过了这个阶段，说得多，做得少就会成为爱情里致命的缺点。诚然谁都喜欢听好话，但生活需要行动，只有说和做同时两手抓，才能给予对方更多的安全感，才能让对方相信和你在一起有美好的未来。

4用心呵护对方。爱情，一旦过了热恋期，终究会归于平淡，但平淡归平淡，当然也缺不了必要的呵护。想要巩固感情，就有必要关注生活的细节，给予对方更多的呵护，即便有时不在对方身边，也能给予对方坚强的支撑，相信爱情。

总是，相爱容易相处难，无论两个人多么相爱，感情也少不了用心经营，这样才能让感情长长久久！

情感解析技术实质上也就是人工智能中的自然语言处理技术中的一种。

也许前两年我还很难回答你这个问题，不过随着机器学习技术、硬件迭代等因素这两年人工智能得到了极大的发展，自然语言处理也就有了越来越多地实用价值。

在正式回答你的问题之前，我们先要明白，作为人工智能技术基础的机器学习，其最重要的就是需要有充分大的样本数据进行训练，即需要先给机器一些已知“情感”的语言数据，才可以获取最终的解析引擎。这一点尤为重要，因为这决定了能产生使用价值的领域一定存在着易获取、易分析的语言数据才行。当然同时又要对顾客/消费者的情感反馈有着积极地需求。

以这两个为条件，那么结果显而易见了：

1、对话机器人。诸如微软小冰、苹果siri等。非常容易理解，因为“对话”本身就是语言数据之间的沟通，而情感数据作为从语言数据中提炼出来的附加价值信息，对智能对话机器人的“人性化”来说当然是有百利而无一弊。而且，对于这些大企业来说，巨量的语言数据也相当容易获取。

3、情绪客服质检。这是一个很容易被忽略的行业，但是确实人工智能情感解析最直接最有效的应用之一。试想一下，客服质检需要做的是什么工作：判断客服人员工作是否到位……传统的客服质检只能通过堆叠人力的方式，主观、抽样判断。而现有的所谓“客服质检”系统也只不过是关键词提取、匹配，根本不是质检。但是情绪解析的出现彻底改变了这一状况，其实也不难理解，因为判断客服工作最直接的指标不就是顾客的“满意程度”嘛，而通过情绪解析获取的顾客通话或文本输入中的“情感状态及变化趋势”不就满足了这一条件。唯一的一个问题就是这需要很强的情绪解析实践能力，对准确率和技术基础有着很高的要求，故目前为止也只有很少几家诸如语忆科技等提供商才有这样的技术。但事实上，客服质检一定会是最需要情绪解析的细分行业之一。

2、各种评论分析。这点也不难理解，在当今电商消费已经变成主流的网络时代，电商上会产生海量的评论数据。在以前，由于评论量不多，且是非结构化数据，文本处理能力又有限，导致品牌方们很难从中获取有用的信息，从而有巨量的评论数据被浪费。但是如今已经不一样了，像以上所提到的一些优秀的引擎提供商，不仅可以从评论中提取关键词、还能通过情绪解析明白用户的满意程度。一些上文提到的供应商有的还能做到对特定关键词的观点提取。这些都能帮助甲方从评论中挖掘非常有价值的消费者洞察。不难想象，一旦技术成熟，像评论一样的非结构化数据作为用户想法的直接传递，其价值将会远超那些“浏览量”“互动率”等结构化数据……

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除此之外，还有如书籍分析归类、教育辅导优化、歌词台词总结等等很多应用场景，只不过有些商业价值不明显的领域仍然需要大胆的创新者去研究和开拓。不过无论如何，在这个人工智能兴起的时代，情绪解析仍处于朝阳时代，还具备着极大的潜力等待被挖掘~