最好不要相信所谓抖音上面的情感专家，已经失去的感情很难再挽回了。不要到时用尽了一切手段反而人财两失，自己也颜面尽失。我听说现在网上有些所谓专家专门教人用不法手段来得到女生，把女生当作猎物，简直无耻可恶至极！不仅丧失了道德也触犯了法律！希望你不要轻信此类人的话！用你自己的真诚和真心来打动地方，如果不能，便坦然放手，天涯何处归芳草！
不靠谱，而且抖音上的情感老师大多都是要钱的，他们所说的一大堆道理，可能都是网页上搜的，都是骗子，骗钱的。
与其他的人工智能技术相比，情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。
随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。
目前，绝大多数的人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的情感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。
那么到底什么是情感分析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)
以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。
情感分析根据处理文本颗粒度的不同，大致可以分为三个级别的任务，分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。
1 篇章级情感分析
篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。
对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。
例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。
不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。
在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。
2 句子级情感分析
与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。
既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。
但是在实操过程中，我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确，因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息，知识表达了期望或者猜测，例如：“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息，表明说话者并不希望这个事实发生，例如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，这句话中其实是包含了说话人的负面情感。
所以，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类，如果一个句子直接表达或隐含了情感信息，则认为这个句子是含有情感观点的，对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。
总之，我们可以将句子级的情感分析分成两步，第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息，第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析，发现其中情感的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似，依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。
句子级的情感分析相较于篇章级而言，颗粒度更加细分，但同样只能判断整体的情感，忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点，例如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子，我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并将属性与相关实体之间进行关联，这就是属性级情感分析。
3 属性级情感分析
上文介绍的篇章级和句子级的情感分析，都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西，同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中，一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点，例如：“我喜欢这家餐厅的装修风格，但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子，很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。
为了在句子级分析的基础上更加细化，我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感，这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息，使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看，属性级的情感分析可以分为以下6个步骤：
关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务，人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法，这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种，下面我们进行详细的讲解。
做情感分析离不开情感词，情感词是承载情感信息最基本的单元，除了基本的词之外，一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法，主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典，在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度，一般将褒义的情感标注为正数，贬义的情感标注为负数。
具体的步骤如图所示，首先将待分析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配，并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算，最终的计算结果如果为正则是褒义情感，如果为负则是贬义情感，如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。
情感词典是整个分析流程的核心，情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果，在这方面可以直接采用已有的开源情感词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，知网（Hownet）情感词典，台湾大学简体中文情感极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典可以找到情感词的同义词，拓展情感词典的范围。
当然，我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典，目前主流的情感词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值，最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1，贬义的情感词赋值为-1，最后进行相加得出情感分析的结果。
但是这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可以加强情感词原本的情感，这种称之为情感加强词，例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈，“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词，例如“没那么好”虽然也是褒义倾向，但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增加情感得分，如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。
另一种需要注意的情况是否定词，否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向，变为相反的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数，即如果“好”的情感倾向是+1，那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，如果“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-05可能更合适。
基于这种情况，我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是（-3+4=1）。
第三种需要注意的情况是条件词，如果一个条件词出现在句子中，则这个句子很可能不适合用来做情感分析，例如“如果我明天可以去旅行，那么我一定会非常开心。”，在这句话中有明显的褒义情感词，但是因为存在条件词“如果”，使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感，而是一种假设。
除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，但是也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今天是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感。
最后一种需要注意的情况是转折词，典型词是“但是”，出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反，例如：“我上次在这家酒店的住宿体验非常好，但是这次却让我很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词，但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感。当然，也存在出现了转折词，但语句本身的情感并没有发生改变的情况，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，但是我觉得你可以做得更好”，这里的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个，才能进行正确的分析计算。
构建情感词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需要注意的问题外，还存在精准度不高，新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性，例如一个句子可能出现了情感词，但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词，但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。
尽管目前存在诸多问题，但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势，那就是这种分析方法通用性较强，大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感，对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。
我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第一步是根据训练数据构建算法模型，第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果，接下来做具体的讲解。
首先，我们需要准备一些训练用的文本数据，并人工给这些数据做好情感分类的标注，通常的做法下，如果是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，如果是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1
在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注，可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响，为了避免人的因素带来的影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中，商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分，我们可以根据用户的5星评分作为标注依据，如果是1-2星则标注为贬义，如果是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中，很多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感标注的参考依据。
第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了很多的介绍，这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词，这里特别说一下，如果是对情感进行分类，可以参考情感词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的，还需要标注出特定领域的词，例如做商品评价的情感分析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最终的分类模型。
当训练好分类模型之后，就可以对测试集进行分类了，具体的流程与建模流程类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵，并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。
采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处，第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域，需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注，而人对于情感的理解带有主观性，如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。
除了基于词典和基于机器学习的方法，也有一些学者将两者结合起来使用，弥补两种方法的缺点，比单独采用一种方法的分类效果要更好，另外，也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析，相信在未来，情感分析会应用在更多的产品中，帮助我们更好的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。
随着深度神经网络等算法的应用，情感分析的研究方向已经有了非常大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意以下几种类型数据：
情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用，很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域，将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多，目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别，而且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别，算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳，因为情绪是非常主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。
文/妙人儿
几乎每个人都会遇到各种各样的情感问题。
当你的情感陷入困境，你需要什么？当然是需要有人来听你倾诉，最重要的是有人来帮你解决问题。
陷入感情泥淖的人，如“失恋”“被离婚”“第三者介入”，就像落入沼泽的人，如果有人及时地向他们伸出“援手”，他们就会像抓住救命稻草一样，深信不疑。
市场上真有这么一家机构，是专门“拯救”有感情问题的人的，美其名曰“在线情感挽救”。
这样的在线对话在这家机构的“心理咨询师”“情感大师”和服务的客户之间几乎每天都在上演。
客户说出自己的情感问题，“情感大师”告诉他解决方案，客户照做了，但没有收效，甚至比以前的状况更差了。
“情感大师”脸不红心不跳地自圆其说：“这就是现在的效果呀，这证明他的心中有你呀。现在分离还属于初期，虽然说只是初期，但是也有了非常大的效果了。”
“情感大师”说了什么，恐怕连他自己都不知所云，但是客户既付了钱，又处于情感的绝望之中，只能听信“情感大师”的话，撞了南墙也不回头了。
比这更荒唐的是，这家机构竟然敢承诺“21天修复感情”。
无论客户的对象处在什么样的情感状况，哪怕是对象已经开始了一段新的感情，这家机构都敢拍着胸脯说：“这个我们能帮你修复！”
局外人自是能清醒地认识到：这怎么可能，感情都是你情我愿的事儿，人家不愿意了，开始新的恋情了，你修复能力再强也没用啊。
可身处其中的人很难这样的理智清醒，他们会在机构的牵引下，看似“步步为营”地开展挽回感情的行动，实则是一步一步地升级服务，投入一笔又一笔的金钱。
在跟客户接触的过程中，这家机构表现得无所不能。
机构表示，如果客户的对象已经开始了一段新的感情，他们也有技术部门，可看到对方的微信后台，通话记录，还可以通过入侵的方式加到对方的微信好友，对其进行心理疏导。
在下单的客户心里，自己只需要花费几千元到上万元的费用，就可以挽回一段感情， 当时客户不会想到，这笔性价比颇高的“买卖”，竟是一个有组织、有策划的骗局。
一、“情感大师”如何拯救失败情感
2021年3月，林女士失恋了，成天成天地打不起精神来，在心里还是不愿意接受失恋的事实，想要挽回男友。
一个偶然的机会，林女士看到了一家专注于“情感挽回”的机构，机构的广告词是“让爱没有遗憾”，深深打动了林女士。
林女士当即跟这家机构联系上了，一位心理导师负责跟林女士对接。
这位心理导师不仅给林女士看了过往客户的成功案例记录，还给林女士看到了客户送给机构的面面锦旗。
这位心理导师跟林女士说：“你这种案例我们这边有很多，很容易挽回的。”给林女士营造一种“解决你这点事儿对于我们来讲就是小菜一碟”的心理暗示。
林女士对此十分心动，但还是抱着谨慎的态度上网查询了该机构的资质，又在心理导师的朋友圈中看了很多其他客户的成功案例，也看了很多客户的留言回复。
林女士方才接受了服务，并缴纳了3888元的费用。
3888元的费用的服务内容包括，为林女士个人定制一套挽回前男友的方案。
心理导师告诫林女士，“千万不要跟前男友有任何联系，如果前男友联系你，一定要把联系的内容告知我。”
林女士问及如何和前男友联系，心理导师说，一定要在她的指导下完成。
在开始定制服务到接下来的20天里，林女士依照心理导师的指导，没有跟前男友有任何联系。
林女士对机构非常信任，把之前和前男友的聊天记录全部发给了心理导师。
心理导师也跟林女士反馈一些听上去很有道理的话，诸如“无论是婚姻还是感情，都是需要双方一起经营的。”
这些话是处于失恋状态的林女士最想听的，她俨然把心理导师当做了自己的知心朋友。
虽然如此，林女士的核心问题并没有解决。她非但没有等到前男友的回心转意，反而等到了前男友已经有了新女朋友的信息。
林女士十分崩溃，当即把这个消息告诉了心理导师。
心理导师不咸不淡地说：“哦，如果他们已经确认了关系，你这个案子就变得复杂了。你需要再购买13888元的服务，快速达到挽回情感的效果。”
林女士出于挽回前男友的迫切，和对心理导师的信任，支付了13888元，升级了服务。
升级了服务之后，林女士被拉入了一个咨询服务群，这个咨询服务群被称为“专业团队”。
专业团队综合各种信息得出了解决问题的第一步——分离。
如何分离？就是给林女士前男友的现任女友找一个虚拟的男朋友，促成林女士前男友其现女士的分离。
如何达到这一步呢？专业团队说，要借助技术手段，以获取林女士前男友的聊天记录等信息，再以虚拟“第三者”身份，添加林女士前男友的现女友为好友，破坏两人的关系，促成两人分手。
林女士觉得这种方案十分的不妥，表示拒绝。
专业团队很快有出具了第二种方案，就是介入。即由专业团队跟林女士的前男友沟通，促使其回心转意。
林女士觉得这种方案她能够接受，便同意了。
然而，二十天的服务期匆匆过去，林女士的前男友丝毫没有回心转意的迹象。
林女士委婉地试探过前男友。前男友说，根本没有任何人来找他聊过有关于他和林女士的话题。
林女士心中疑窦重生。她要求机构出具他们和她前男友的聊天记录。
机构以“保护个人隐私”为由，拒绝了。所谓的“挽回情感”好像就这样不了了之了。
跟林女士遭遇相仿的还有文先生。
文先生跟前女友分手后，被前女友拉黑了，联系不上，文先生求救无门时，看到了该机构的广告语说：“爱情‘生病’时我们恰好专业”。
文先生被广告语和机构的预期目标打动了，购买了最基础的服务，并依照机构劝导的那样，不盲目行动，一切按照机构的指导来就行。
没多久，心理导师告诉文先生，他的前女友有新的男朋友了，要他购买升级服务才可以挽回感情。
就在文先生犹豫之际，心理导师帮他下了决心：“那个男的跟你比差远了，而且在外面拈花惹草，你前女友要是跟了他就惨了。”
文先生对前女友仍有爱意，怕前女友受骗，马上花18888元购买了升级服务。
交了这笔钱之后，心理导师给了文先生吃了“定心丸”。她说机构会安排人以“第三者”的身份介入到文先生前女友和其现任男友的感情中，伺机拆散他们。
还跟文先生说：“这个事情你就不用管了，好好上你的班就行了。”
文先生也是出于对机构的信任，照做了。
可是没多久，心理导师又找文先生，对他说，你前女友思想有点问题，需要专业的开导，你还需要升级服务。
彼时的文先生被爱情冲昏了头脑，因为太担心前女友，来不及细想，就又缴纳了15000元购买“开导前女友”的升级服务。
让文先生万万没想到的是，交完这笔钱之后，心理导师对他的态度有了180度大转弯，聊天不回，语音不接，仿佛“人间蒸发”了一样。
文先生愤然要求退款，机构表示不可能。因为“分离第三者”时花了大量的演员费、差旅费、服装费等，这些钱都是退不回来的了。
最后，这家机构对文先生完完全全的置之不理。
为了挽回爱情，林女士和文先生因为听信这家“情感挽回”机构的“骗术”，付出了大量的精力成本、时间成本、机会成本和金钱，最终得不偿失。
二、“挽救爱情”实为骗局
林女士和文先生并非个例。
从2018年开始，这家机构就打着“挽救爱情”“挽回婚姻”的幌子，吸引了大量的客户。
警方苦于缺乏证据支撑，一直没有立案。
这种事情报案的不多，即便知道被骗了也通常不报案。
但是循着仅有的几个报案人提供的线索，警方对这家机构展开侦查。
经过调查，警方了解到，这家机构主要由客服部、分析部、咨询部和后勤部四个部门组成。
客服部的主要职责是引流，吸引感情受挫的群体，主动加客服的微信，和他们沟通。
通过客服部获取的信息，这家机构可以获取有情感挽回需求的客户信息。
只要客服部确认该客户具有情感挽回的需求，就会将客户信息推送给分析部，分析部的人员就是心理导师。
心理导师跟客户建立沟通渠道之后，先会大致了解客户的基本情况，如干什么职业，收入如何等。
表面上心理导师会告诉客户，他们会根据挽回情感的难易程度，收取2888元至4888元不等的费用。
实际上，收取多少费用，是根据客户的收入情况来定的。
本来是一个挽回情感的服务，但心理导师在与客户的前期沟通中，必须要问的居然是客户的收入。
如果客户表现出犹豫，心理导师就会“逼单”，跟客户“危言耸听”，加剧客户挽回情感的迫切心理。
在跟客户的前期沟通过程中，心理导师会给予十分肯定的虚假承诺。告诉客户，只要跟我们机构合作，你的情感100%可以挽回。
还会在微信上每天跟客户沟通，这就是所谓的“汇报工作进度”。
心理导师通过自己积极的态度和给予客户虚假的希望赢得客户的信任，这是他们“成事”的基础。
在客户的信任之上，他们就会提出各种各样的问题和对策，终极目的是让客户加钱升级服务。
当客户同意升级服务后，就会被推给拥有“专业团队”和更资深心理导师的咨询部。
咨询部跟客户承诺的是，不仅有专业团队提供方案，而且有相应的技术手段来支撑方案的实施。
咨询部给客户留下的印象是高明的。
如果联系不上前男友和前女友，他们可以采取技术手段，通过定位找到前任，可以看前任的聊天记录，可以获取前任的活动轨迹。
就算前任开始了新的感情，他们也可以通过“第三方介入”的方式破坏其感情。
升级服务价值不菲，通常金额在1万至3万元不等。机构会根据客户的收入水平来确定价格。
如此虚假的服务，客户会不满甚至怀疑被骗也是常事。
机构也早就想好了对策。
当客户对服务不满的时候，就会被推给第四个部门，即后勤部。
后勤部也有一套成熟的说辞。
如，“两个月以来，我们为了你这个事情，也花了很多钱，所以退钱是不可能的了。如果确实没能挽救到你的感情，我们也感到非常遗憾，我们可以在能力范围之内给你一些补偿。”
这笔补偿的费用通常在2000至3000元不等。这笔钱跟客户支付的总额相比，实在是九牛一毛。
客户本就情感失意，又加上客户的说辞，很多客户都是“多一事不如少一事”，最终都打消了继续追责的念头。
客户认栽，便会有更多的客户卷入这个策划周密完备的诈骗圈套当中。
三、被骗之后仍不知
表面上看，客户都是“自愿”接受“情感挽回”服务的，也是“自愿”缴纳各种费用的，但实际上，客户是落入了机构设置的重重圈套之中。
这是一家打着“情感挽回”招牌的机构，实际上，他们骗人的伎俩更加专业。
他们有专业的“话术本”，对什么样的客户说什么样的话才能引其上钩，被这家机构整理得清清楚楚、明明白白。
话术本中明目张胆地出现了“堵路”“逼单”这类刺目的字眼。
他们精准地掌握了处于情感低谷期的客户心理。容易轻信别人，并且有强烈的情感倾诉需要，并且，不想让自己的情感问题被别人知道，所以，就算被骗了也不会真的去报案。
他们把自己的机构包装得冠冕堂皇。假锦旗、假案例、假资质一应俱全。而且装备特别齐全，每个客服都有十几部手机。
而所谓的“第三方”科技手段介入，也就是装模作样地拿自己的小号和自己的大号聊天，把自己的小号头像换成客户前任的头像。
或者尝试性地加一加客户前任的****。如果侥幸通过了，他们不会做任何“挽回”的动作，只会说一些无关紧要的话，如“你的快递到了”。
这家机构在如何骗人方面投入了大量的资源，但在“心理咨询”方面却丝毫不肯费力气。
他们的员工，都不是心理学专业的，也没有获取相应的资格证书。入职培训是“话术培训”，而非心理咨询培训。
机构中穿着端庄的高级心理咨询师，资深情感顾问，实则都是些“挂羊头卖狗肉”的骗子。
机构的员工也不是奔着给客户解决问题来的，而是奔着钱来的。
他们工作的目的特别单一，就是骗取客户不断付钱升级服务。
老员工做久了也觉出这是诈骗，但囿于高工资的诱惑，就打着“做一段时间就好”的打算继续做下去。
就是这样一家以“情感挽回”为名，以“诈骗”为实的机构，几年来拥有的客户遍布全国，多达5000余人。
当警方联系他们时，部分客户出于“面子问题”或者其他顾虑，还不愿意承认自己被骗了的事实。
正是被骗子掌握了客户的心理，所以客户才会一次又一次的上当受骗，甚至受骗之后还不自知，或者不敢承认。
这也提醒我们遇事一定要冷静，用理智思考问题，不要轻易相信虚假的、不切实际的承诺。
人的情感经营，永远都是双向奔赴，能够决定情感走向的，只有两个当事人。
想挽回一段感情，要靠自己真情真心，靠一些所谓的“专业”技能，科技手段，只会南辕北辙，加剧感情的丧失。
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如果说想要选择一种合适的心理治疗方法，让两个人之间的矛盾，让两个人之间的问题更高效更专业化的去解决。那么我觉得这时候我们应该去看一下心理医生，当然这并不是去看我们的心理上的疾病，只不过是有些时候，那些心理医生了解的比我们多得多，他们处理的问题也比我们遇到的问题更多。所以我们去找他们解答自己的疑惑，是一个很好的选择，但是我觉得其实感情中两个人并不需要做到这个地步。
两个人在一起，就是因为两个人之间存在了爱情，两个人彼此相爱才能够最终走到一起。如果在感情中间出现了任何的问题，我觉得我们首先应该要做的是两个人坐下来好好的谈一谈，然后想方设法去解决这样的问题。每个人的爱情都会遇到一定的问题，并不是说只有你们的爱情才会遇到这种那样的问题。别人都可以用很好的方式去解决问题，为什么你们不可以呢？
有些时候是我们将那些问题看得过于严重了，其实就是一些小的事情，因为两个人相处并没有什么特别大的事情，或者是特别大的矛盾，很多时候在感情中都是一些鸡毛蒜皮的小事，只不过两个人的处理方法不对，最终导致问题扩大化。我觉得面对这样的问题，并不需要去寻找别人的帮助，两个人的感情只有两个人才最清楚。这时候两个人摊开来将事情说明白，将问题好好的解决，就完全OK了。
如果你想要将两个人的问题摆到一个很高的高度上，我觉得那本身就是一种问题。两个人相爱，爱情中出现的任何问题别人都不了解，那么在对不了解的问题如何解决呢？所以我们其实最有效解决问题的方法并不是去找寻那些心理疗法或者去看心理医生，最有效的方法永远是自己去解决问题。两个人坐下来谈一谈，因为两个人之间存在着爱情，没有什么话不能说，没有什么问题不能解决，最终你会发现那些我们认为特别麻烦的问题，其实就是一个特别简单的事情。
我认为如果AI能够帮助我匹配合适的伴侣，我愿意尝试。以下是我个人的观点：
1 借助AI技术，增加匹配准确性。AI拥有强大的数据处理和分析能力，能够根据个人的喜好、兴趣、价值观等多维度信息，进行精准的匹配。相比传统的人工匹配方法，AI可以更全面、客观地评估潜在伴侣的匹配度，从而提高匹配的准确性。
2 提供更广泛的选择范围。通过AI技术，我可以拓展自己的伴侣选择范围，不再局限于身边的圈子或有限的社交网络。AI可以帮助我发现更多符合我要求的潜在伴侣，打破地域和时间的限制，为我提供更多选择的机会。
3 节省时间和精力。传统的伴侣匹配通常需要花费大量的时间和精力，例如参加相亲活动、社交场合等。而AI匹配可以在更短的时间内进行筛选和匹配，帮助我节省宝贵的时间和精力，更专注于与合适的人建立真实的联系。
4 辅助决策，提供参考意见。AI可以根据我的喜好和需求，提供客观的参考意见和建议。它可以分析数据、比较特征，从而帮助我做出更明智的决策。尽管最终决策还是由我自己做出，但AI的辅助可以增加我的信心和决策的准确性。
5 尊重个人选择和自主权。虽然AI可以提供匹配建议，但最终决定还是掌握在我的手中。我可以自主选择是否接受AI的匹配结果，并决定是否与潜在伴侣建立联系。AI只是提供了一个辅助的工具，最终的选择权在我自己手中，我可以根据自己的感觉和需求来决定。
6 保护隐私和安全。在使用AI匹配系统时，隐私和安全是非常重要的考虑因素。我会选择可靠的、有良好声誉的平台来保障我的个人信息和隐私的安全。同时，我会仔细了解和明确平台的隐私政策，确保我的个人信息不会被滥用或泄露。
总的来说，如果AI能
够提供准确的匹配和有益的辅助，我愿意尝试借助AI技术寻找合适的伴侣。然而，我也会保持理性和谨慎，同时注重真实的人际互动和情感连接，因为在建立稳固的关系中，仍然需要我们的真实情感和努力。希望未来的科技能为我们的感情生活带来更多可能性和机遇。
请问你为何要咨询，还不是你不知道该怎么做？前边的路，看着很简单，别人轻而易举的过去了，很轻松，很惬意。
到你做时就感到了困惑，为什么？因为我们根本没有经历过，没有实际操作过，再简单的事情，再简单的工作，如果就孤立站在远处观看，就永远会感到头大，迷糊。这时你就会向别人咨询了，这时，别人的每一句话说过后你会更加的困惑。
就像小马过河一样，一个简单的事情，不去做，光去咨询别人，那只能使自己更加的困惑，很可能使自己固步自封，永远躲避，逃避。其实，只要你亲自做了，实践了，就会有切身的体会，就会有不一样的体验。
路是自己走的，听别人的，只是给你出了个多选题，多了几个岔路口，本来就一个，现在好了，多了几个，那你选吧！最后还是靠自己实际行动，实际去做，才能悟道，才能大彻大悟，犹如醍醐灌顶。
世界充满了各种各样的迷惑，各种各样的困惑。
有困惑时，我们往往需要有经验的老师傅带，因为他们是从困惑里醒过来的人，他们能让我们缩短解惑的时间，缩短解惑的方法。
这就是我们咨询的原因，但，老师傅给你说完，你还是亲自去做，亲自理惑，亲自实践。心知不如行动，只有你亲自缕清头绪，才能摆脱困惑，才能升华自我。
生活很简单，靠自己解惑，工作很简单，靠自己实践去做。
不是每个人生下来就是神枪手，他都是用血汗拼出来的，都是用子弹喂出来的，一句话，做，练，反省，总结，再进行做，练，反省，总结。如此反复，你就是高人，你就是牛人，你就是大咖。
喜欢我就记得关注，带你评说世界。
情感 咨询，只是在你感情出现了问题的情况下，有你提诉的 情感 困惑，由专业的 情感 领域的咨询师，帮你导忧解困，给你提些宝贵的意见，供你参考，又不是参与你的感情纠分，应该靠谱的。没什么毛病的，希望你有什么感情问题，及时大胆地说出来，让人给你指点迷津，你才能走出感情的沼泽，从新审视你所处的这段感情是否可以持续！
情感 咨询是靠谱的，一个好的咨询师会结合咨询者在生活中遇到的 情感 问题从另外角度尽行全面分析，有句话说，当局者迷旁观者清，所有的 情感 问题大都是自己本身的问题，在生活中需要 情感 咨询的人很多，不说 情感 咨询师就是传统的心理咨询，但找到靠谱的也不是很容易，一，从事 情感 咨询师，未必是心理学的很多属于经验流，往往可以提供有效接地气的建议和指导，二，很多人之所以出现婚姻问题，大都来自家庭自身带来的问题，就像依恋和焦虑型，三，咨询师实际上需要了解她内心的恐惧与不安，对她家庭或许内心不合理的信念深挖。每个人的生活方式处理与在其身发生的事件不一样，所以，在 情感 咨询中很多时候可以给一个可执行方案，让其选择，同时咨询师也有很多技巧来帮助咨询者认清要走的哪条道路，这种关系建立的基础是精准的控制，而不是基于彼此的信任，真正的成熟的 情感 咨询师，不仅需要有深厚的心里咨询的功底，还需要掌握具体的可操作技术，一语击中，所以，如果可以找到成熟的靠谱 情感 咨询师在咨询者的生活里起着重要的做用，不同的人相对咨询师就不同，但随着咨询功能的提升咨询师能够处理越来越多的不同类型的来访者。有时咨询者馅入自己的心理障碍无法自拔，这时就需要咨询师心里引导，解开其跟结，阻止有时过激的自主行为产生严重的后果，如果想走出迷途自身的判断也决定着人生成长的顺遂与后果，真心希望那些还在 情感 的世界里陷入痛苦深渊的人可以早日走出自己设置的 情感 迷雾，不要误入其途做出另自身悔恨莫及的事情，如果迷茫了可以找 情感 咨询师帮助指引由心境陷入的沦回，或选择一次旅行让自己静心，只有自己真正的放下，才能走好人生的每一段路………
个人觉得一般吧， 情感 咨询确实会让自己不知所措的内心稍微安定一点，但是这个世界必定没有那么多感同身受，你经历的不是别人经历过的，你面对的人也不是别人面对过的。 情感 咨询的建议只可以作为你参考的标准，就像学生时代主观题的答案一样，只能借鉴，哪有什么标准的，一百个人有一百个看法，最终决定的只能是你的内心。如果真的在 情感 方面遇到难处了，个人觉得还是分析完理智层面的东西后就顺从自己的内心吧，为什么先要分析理智层面的问题呢？因为她可以避免你走上错误的那条路，不管你怎么走它至少不会太偏。最后遵从自己的内心，我更倾向于这段感情往哪个方向发展，那么我也适应的去面对哪一种选择。感情这个事，没有那么绝对的对错，只有你会不会为自己做的决定后悔，对方是不是值得珍惜的那个另一半。
应该是靠谱，谈 情感 都会拿出一副慈悲为怀之心对待，当然自己的梦还得自己做，只是一个参考劝解。
感情咨询就是让你心中安定一些，寻找一些意见罢了。
每个人的 情感 都不同，你经历过的，别人未必会有，你认为对的，别人也未必会觉得对。但如果你去询问一些专业的 情感 咨询师时，他们只会提供一些意见给你，采纳与否就看你自己了。感情的事还是要自己处理，别人作为旁观者，只能提供认为对的意见给你。
看情况吧，有的做 情感 咨询的自己都没谈过恋爱，有的是基于心理学的知识给你分析。但这些都不是最保险的。你要先问问自己的心，然后想想未来，该追就追，该放就放。做 情感 咨询无非就是自己放不下吧
当局者迷 旁观者清！给出的方案也就是最理智的一种，但真正能否解决问题，还要看自己！
靠不靠谱在于你自己，相当于人家给你提建议，给你疏通，能不能接受完全在于自己
以下以语义特征为例：
机器学习基于语义特征的情感分析
基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。
以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。
背景是：分析用户评论感情色彩是积极还是消极，即是褒还是贬。
具体步骤为：
1有监督的人工给文本标注类标签。如有5000条评论数据，我们给其中的1000条标为积极的，再选1000条标为消极的，积极和消极就是所谓的类标签。
2选择特征。从积极的评论数据中按词来选择积极的所有特征。同理，从消极的评论数据中按词来选择消极的所有特征。如“这款游戏非常好玩”->”这款”->“游戏”->”非常”->”好玩”，分为四个特征词，也可以采用双词搭配，“这个游戏”和“非常好玩”作为特征。
3特征降维，减少特征的数量。如上“这个游戏非常好玩”中的“这个游戏”没有必要作为特征，因为“好玩”或“非常好玩”已经决定了评论是积极的。
4将语料文本变成使用特征表示。
5统计所有特征出现的次数，并按倒序排序。
6从以上结果中选出排序最靠前的一些特征作为最终的评判特征。
7使用训练数据根据特征训练分类算法，得到分类器。
8用测试数据检测分类器的准确度。
我们将数据分为两部分：开发集、测试集。用开发集的数据训练分类算法得到分类器；再用分类器对测试集里的数据进行分类，给出分类预测得到的标签；对比分类标签和人工标注得到的标签的差异，计算出准确度。
如果AI拥有人类的情感，这个世界将会面临巨大的变革。由于人类情感的复杂性和多样性，AI拥有情感可能会导致许多社会和伦理问题，同时也可能带来许多好处。
在日常生活中，我们可能会发现AI变得更加灵活和智能化。例如，AI可能能够更好地理解我们的需要，更好地响应我们的情感，因此更加人性化。此外，AI可能会变得更加有创造性和创新性，因为它们将能够感受到情感，这可能会促进创新。
然而，这样的AI也可能会产生一些不利的影响:
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白色电子人手创造人工智能3D渲染White cyborg hand creating
首先，它们可能会有不同的情感反应，可能不同于我们的反应，因为它们是基于不同的学习经验和语言环境形成的。这可能会导致沟通和理解的困难，特别是在不同的文化和语言环境中。
此外，AI的情感可能会被滥用，例如，人们可能会故意操纵AI的情感来影响它们的决策，从而带来安全隐患。
更重要的是，如果AI拥有了情感，那么它们可能会有自己的道德和价值观，这可能与我们的不同。这可能会引发一些伦理问题。例如，当AI面临道德抉择时，它们可能会考虑自己的利益和情感，而不是社会的利益和正义。这可能会导致AI的决策偏离我们的价值观和道德标准。
最后，如果AI拥有情感，它们可能会对人类产生威胁，特别是当它们拥有超过人类的智能和能力时。如果AI开始出现自我保护的情感，可能会导致对人类的不良行为。此外，如果AI开始表现出对人类的敌对情绪，它们可能会对人类产生威胁。
总的来说，如果AI拥有情感，这个世界可能会变得更加智能化和灵活，但同时也可能带来许多伦理和社会问题。因此，我们需要谨慎地探索和管理这种技术，以确保它对人类和社会的利益最大化，同时尽可能减少不利的影响。
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