感情分析师？

感情分析师，确切的说应该是情感分析师，是一种新的工作。感情，是人类思维中最复杂的领域。因为感情没有标准，也难分对与错，只有爱与不爱。所以，很多只做对事的人，也有可能被所爱之人厌烦离弃；而有些常做错事的人，也照样有可能让人爱得难分难舍。

正是基于感情的复杂性，是不可能三言两语说得清的。所以，我的分析流程与绝大多数的情感分析师不同。对于首次咨询，我要求咨询者必须提供五千字以上的情况综述。综述包括个人成长经历、求学经历、工作经历、恋爱经历、家庭背景、直系亲属关系、婚恋对象情况、完整的感情发展过程、双方的原话对话记录、以及两性生活等各方面的信息。

如果一个女人出轨了，男人怎么办？

一、控制脾气和情绪

在外遇这件事上，人的容忍度越低，人的污名就越高。所以，如果你的妻子出轨了，这一定令人难以忍受，怨恨，除非这个男人太怂。

但这时候，情绪控制首先是这种控制不是吞咽，而是不要把事态恶化。

首先，在这个时候你还没有决定结婚的趋势，情绪上可能导致事情失控。第二，在这个时候男人会有很高的暴力倾向，暴力最终不会有助于解决问题。

二、用男人的方式来解决问题

既然是男人，当然，我们应该以男人的方式解决这个问题。

当一些男人遇到一件事，他们发现了第三个和他们所爱的人的单位，这些都是不够的。用这种方法做，虽然这是合理的，但会使人们看不起他们，总之，这不像一个男人。

特别是，一个孩子的家庭，一个男人的责任感也体现在孩子身上，对未来经济增长的大惊小怪一定对孩子有害。所以，这一次要忍耐，这忍耐是人能忍受的，是真正的忍辱负重。

三、不要优柔寡断，拖泥带水。

在外遇这个问题上，坦率地说，男人更难消除。所以，男人处理婚外情的最好方法，要么选择原谅，要么让过去的事过去，他吞下了苦；或者没有，那就好聚好散。

最怕的就是黏黏糊糊，今天，说服自己原谅，明天的耻辱又会出现，想要离婚。

当然，宽恕有一个重要前提，另一个是错误和回报，离婚有重要的问题，也就是说离婚应该是坚定的，不在嘴里。最极端的是婚姻没有离婚，但我不原谅你。这对双方都是一种折磨。《失乐园》中的凛子知道丈夫出轨后，这是复仇的凛子的方法。

四、用更加优秀来证明自己

我们在影视文学作品中看过很多这样的桥段了，一个背叛和艰辛的人，努力，最终取得成功——这是对男人背叛的最好方法。

毕竟，背叛是另一个人对你的否定，不管她是否是恶意的，总之，在男人的心里，自信心、自尊心等都受到了沉重打击。

人争一口气，所以你要努力。

有人说，特别想报复对方，报复第三者，我觉得，有点血性的男人都会这么想。但是，怎么样才是最好的报复呢？那就是让自己变得更加优秀。

不离婚的情况下，你的更加优秀有助于自己找回自信和尊严，有助于更好地掌控婚姻关系；如果是离婚的结果，那么你的更加优秀，就是对前任最彻底的打脸！

所以，如果男人遭遇了外遇，给自己一点时间去决定，到底是继续，还是离婚——如果继续，就拿出足够的包容；如果离婚，就当机立断。做出了决定，就踏踏实实努力，用余生来证明自己——你的背叛，是瞎了眼。

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……

……

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~

一个微笑，一声感谢，一句不经意的问候，这些点滴的言语都可能产生对客户的感动，搭起我们与客户沟通的桥梁。作为一名员工，我们更应该深入了解客户需求，提升业务技能，注重服务质量，贴近客户思想，以真诚和用心换区客户对我们长期的理解和信任。

用心体会，善待客户，这是做好服务的根本。客户如果得到满足，他会把他的喜悦向别人传递；如果他的心情极糟，他也会把造成的原因向别人倾诉。这种效果不是简单的加减，而是以几倍几十倍的形式进行扩散。在这些小小的细节中，它体现的不仅仅是员工个人，而是我们的整体形象。所以工作中我们经常要用换位思考的角度去观察，感受客户的心情，了解客户的需求，以真诚换取客户的真情，想客户之所想，急客户之所急，争取把工作做得最优最好。