世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。
所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是
指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务
需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才
能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM
systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail
Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数 据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;
百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前
为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化
数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
四：大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya
Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素
各 行各业的决策正在从“业务驱动”
转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费
者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作 用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变
例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
五：大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云 计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以
数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案
投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企 业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用
户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚
马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客 户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失
率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新
产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在 运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分
析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
六：大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放
对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1) 由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对
计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的
干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
七：最后北京开运联合给您总结一下
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;
2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不
断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于
数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
是的，明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇，虽然它的本质也是回归，但是它是一个分类模型，并且它的名字当中又包含”回归“两个字，未免让人觉得莫名其妙。
如果是初学者，觉得头晕是正常的，没关系，让我们一点点捋清楚。
让我们先回到线性回归，我们都知道，线性回归当中 y = WX + b。我们通过W和b可以求出X对应的y，这里的y是一个连续值，是回归模型对吧。但如果我们希望这个模型来做分类呢，应该怎么办？很容易想到，我们可以人为地设置阈值对吧，比如我们规定y > 0最后的分类是1，y < 0最后的分类是0。从表面上来看，这当然是可以的，但实际上这样操作会有很多问题。
最大的问题在于如果我们简单地设计一个阈值来做判断，那么会导致最后的y是一个分段函数，而分段函数不连续，使得我们没有办法对它求梯度，为了解决这个问题，我们得找到一个平滑的函数使得既可以用来做分类，又可以解决梯度的问题。
很快，信息学家们找到了这样一个函数，它就是Sigmoid函数，它的表达式是：
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它的函数图像如下：
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可以看到，sigmoid函数在x=0处取值05，在正无穷处极限是1，在负无穷处极限是0，并且函数连续，处处可导。sigmoid的函数值的取值范围是0-1，非常适合用来反映一个事物发生的概率。我们认为
σ(x) 表示x发生的概率，那么x不发生的概率就是 1 - σ(x) 。我们把发生和不发生看成是两个类别，那么sigmoid函数就转化成了分类函数，如果 σ(x) > 05 表示类别1，否则表示类别0
到这里就很简单了，通过线性回归我们可以得到
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也就是说我们在线性回归模型的外面套了一层sigmoid函数，我们通过计算出不同的y，从而获得不同的概率，最后得到不同的分类结果。
损失函数
下面的推导全程高能，我相信你们看完会三连的(点赞、转发、关注)。
让我们开始吧，我们先来确定一下符号，为了区分，我们把训练样本当中的真实分类命名为y，y的矩阵写成 Y 。同样，单条样本写成 x , x 的矩阵写成 X。单条预测的结果写成 y_hat，所有的预测结果写成Y_hat。
对于单条样本来说，y有两个取值，可能是1，也可能是0，1和0代表两个不同的分类。我们希望 y = 1 的时候，y_hat 尽量大， y = 0 时， 1 - y_hat 尽量大，也就是 y_hat 尽量小，因为它取值在0-1之间。我们用一个式子来统一这两种情况：
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我们代入一下，y = 0 时前项为1，表达式就只剩下后项，同理，y = 1 时，后项为1，只剩下前项。所以这个式子就可以表示预测准确的概率，我们希望这个概率尽量大。显然，P(y|x) > 0，所以我们可以对它求对数，因为log函数是单调的。所以 P(y|x) 取最值时的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。
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我们期望这个值最大，也就是期望它的相反数最小，我们令
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这样就得到了它的损失函数：
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如果知道交叉熵这个概念的同学，会发现这个损失函数的表达式其实就是交叉熵。交叉熵是用来衡量两个概率分布之间的”距离“，交叉熵越小说明两个概率分布越接近，所以经常被用来当做分类模型的损失函数。关于交叉熵的概念我们这里不多赘述，会在之后文章当中详细介绍。我们随手推导的损失函数刚好就是交叉熵，这并不是巧合，其实底层是有一套信息论的数学逻辑支撑的，我们不多做延伸，感兴趣的同学可以了解一下。
硬核推导
损失函数有了，接下来就是求梯度来实现梯度下降了。
这个函数看起来非常复杂，要对它直接求偏导算梯度过于硬核(危)，如果是许久不碰高数的同学直接肝不亚于硬抗苇名一心。
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为了简化难度，我们先来做一些准备工作。首先，我们先来看下σ 函数，它本身的形式很复杂，我们先把它的导数搞定。
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因为 y_hat = σ(θX) ，我们将它带入损失函数，可以得到，其中σ(θX)简写成σ(θ) ：
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接着我们求 J(θ) 对 θ 的偏导，这里要代入上面对 σ(x) 求导的结论：
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代码实战
梯度的公式都推出来了，离写代码实现还远吗？
不过巧妇难为无米之炊，在我们撸模型之前，我们先试着造一批数据。
我们选择生活中一个很简单的场景——考试。假设每个学生需要参加两门考试，两门考试的成绩相加得到最终成绩，我们有一批学生是否合格的数据。希望设计一个逻辑回归模型，帮助我们直接计算学生是否合格。
为了防止sigmoid函数产生偏差，我们把每门课的成绩缩放到(0, 1)的区间内。两门课成绩相加超过140分就认为总体及格。
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这样得到的训练数据有两个特征，分别是学生两门课的成绩，还有一个偏移量1，用来记录常数的偏移量。
接着，根据上文当中的公式，我们不难(真的不难)实现sigmoid以及梯度下降的函数。
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这段函数实现的是批量梯度下降，对Numpy熟悉的同学可以看得出来，这就是在直接套公式。
最后，我们把数据集以及逻辑回归的分割线绘制出来。
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最后得到的结果如下：
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随机梯度下降版本
可以发现，经过了1万次的迭代，我们得到的模型已经可以正确识别所有的样本了。
我们刚刚实现的是全量梯度下降算法，我们还可以利用随机梯度下降来进行优化。优化也非常简单，我们计算梯度的时候不再是针对全量的数据，而是从数据集中选择一条进行梯度计算。
基本上可以复用梯度下降的代码，只需要对样本选取的部分加入优化。
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我们设置迭代次数为2000，最后得到的分隔图像结果如下：
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当然上面的代码并不完美，只是一个简单的demo，还有很多改进和优化的空间。只是作为一个例子，让大家直观感受一下：其实自己亲手写模型并不难，公式的推导也很有意思。这也是为什么我会设置高数专题的原因。CS的很多知识也是想通的，在学习的过程当中灵感迸发旁征博引真的是非常有乐趣的事情，希望大家也都能找到自己的乐趣。
今天的文章就是这些，如果觉得有所收获，请顺手点个关注或者转发吧，你们的举手之劳对我来说很重要。
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Ⅰ逻辑回归概述： 逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，它属于一种在线学习算法，可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新，而不需要重新利用历史数据训练。因此在实际开发中，一般针对该类任务首先都会构建一个基于LR的模型作为Baseline Model，实现快速上线，然后在此基础上结合后续业务与数据的演进，不断的优化改进。 由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。例如：评论信息正负情感分析（二分类）、用户点
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逻辑(logistic)回归算法原理及两种代码实现
①简单介绍了逻辑回归的原理 ②介绍了两种代码实现方法
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由两个重要极限推导常见等价无穷小以及常见导数公式
两个重要极限 第一个重要极限 limx→0xsinx=1 \lim_{x\rightarrow0}\frac{x}{sinx}=1x→0limsinxx=1 第二个重要极限 limx→+∞(1+1x)x=e \lim_{x\rightarrow+\infty}(1+\frac{1}{x})^x=ex→+∞lim(1+x1)x=e 等价无穷小 1 ln(1+x)~x limx→0ln(1+x)x=limx→0ln(1+x)1x=ln(limx→+∞(1+1x)x)=lne=1 \lim_{
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机器学习——逻辑回归算法代码实现
机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1数据说明2逻辑回归代码 前言 最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！同时也准备建一个群，大家可以进行交流，微信：ffengjixuchui 一、逻辑回归是什么？ 逻辑回归概念篇可看博主之前的文章，传送门 二、代码实现 1数据说明 你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。
诗 歌鉴 赏
（一）、考点要求能阅读浅易的古代诗文
1、鉴赏文学作品的形象、语言和表达技巧。
2、评价文学作品的思想内容和作者的观点态度。
(二)、考点阐释
1、鉴赏作品中的形象，包括事物形象、景物形象、人物形象，把握形象的特征，分析寓于形象中的思想感情，理解形象的典型意义。
2、鉴赏作品的语言包括准确理解有关词语的特定意义、比喻意义、隐含意义、暗示意义；还包括准确理解重要词语的深层含义和言外之意；赏析诗歌语言描绘形象、表达情感、创造意境的艺术效果。
3、赏析表达技巧包括比喻、比拟、借代、夸张、互文、通感、双关、衬托、对比、反语、反复等修辞技巧，借景抒情、情景交融、托物言志、借古抒怀、借古讽今、用典、铺垫、象征、对比、映衬烘托、欲扬先抑、先声夺人、以小见大、动静结合、以动写静、虚实相生（塑造人物形象时，称正面描写和侧面描写相结合）、比兴（间接抒情的诗歌），直抒胸臆（直接抒情的诗歌）等表现技巧。
4、评价作品思想内容包括概括主旨，简析作品的政治意义、思想意义、人生意义，赏析作者的生活情趣、审美情趣和艺术风格，指出局限性。
失误分析
在高考考场，考生最容易犯的错误在于：
1、缺少对采分点的把握。比如：单个词的鉴赏，由于没有规范格式的约束，常常会丢失采分点，最常见的丢分在于：缺少作者情感的分析。
2、手法鉴赏题不知道从何下手，往往看到试卷一片茫然，缺少大处着眼、小处入手的方法，其实大处记住抒情（直接、间接——借景抒情、托物言志、借古抒情言志）、描写（语言、动作、心理、细节）方法，小处记住几个常用手法（对比、衬托、动静、虚实、想象、渲染、感官、色彩、正面侧面描写加修辞手法）即可，掌握了这些基本可以应对表现手法的大多题型。
3、情景鉴赏题中的“景“不细，往往比较粗，其实一定要把景物概述具体，另外情感概括往往会忘记作者的内心感受，而只有作者对景物的态度。
4、风格特征类题型缺少举例和例析，只有概括性的句子。不能证明自己的界定。
5、对一些类别诗缺少总体把握，比如怀古诗、田园诗、边塞诗的基本思想内容要清楚，心中有类别诗的主要思想内容的概括，我们完全可以根据诗歌的类别来判断诗歌的思想内容。
6、平时对诗歌的阅读量较少，一些常见的诗歌意象不是太了解，所以在完成考题时显得手足无措。
第一课时
重点突破之形象
考查重点
鉴赏诗歌形象的设题形式有：
1、感受诗歌的物象
2、描述诗歌画面
3、鉴赏诗歌中的人物形象
4、理解诗歌的情景
一、典题导练
（一）感受物象型
例1（09年辽宁卷）阅读下面这首宋诗，完成下面的题目。
晚泊岳阳 欧阳修
卧闻岳阳城里钟，系舟岳阳城下树。
正见空江明月来，云水苍茫失江路。
夜深江月弄清辉，水上人歌月下归；
一阕声长听不尽，轻舟短楫去如飞。
诗中有三处写到“月”，请就此作简要赏析。（6分）
考点鉴赏古代诗词中的形象
试题解析
古诗往往通过寄情于物的方式，把内心的感情投射到客观物象上，从而使客观物象与诗人的主观感情融为一体，因此鉴赏诗歌的物象，应抓住诗中描写物象的诗句，理解物象的特征，再赏析物象的表意效果。回答应包含三个要点：
1、写的是什么物象？2、最能体现物象处境的词语是什么？最能体现其品行的词语是哪些？3、指出物象中蕴含的诗人的感情。
参考答案
第三句写明月“来”悬空江，表现作者人在旅途，只有明月为伴；第五句用拟人方法呈现静夜“月弄清辉”的画面，也为下句渔人归家作引；第六句写月光引领水上人伴着歌声飞去归家，带出作者一丝思乡之情。
总结归纳这类题的解题模式常常是描绘意象+作者的情感。
（二）描述画面型
例2、（09年全国卷Ⅰ）阅读下面这首宋诗，然后回答问题。
次石湖书扇韵①
姜 夔②
桥西一曲水通村，岸阁浮萍绿有痕。
家住石湖人不到，藕花多处别开门。
[注]①石湖；南宋诗人范成大（1126—1193）晚年去职归隐石湖（在今江苏苏州），自号石湖居士。
②姜夔（1155—1221？）：字尧章，号白石道人，饶州鄱阳（今江西波阳）人。浪迹江湖，终生不仕。淳熙十四年（1187）夏，曾去拜见范成大，这首诗约作于此时。
这首诗描绘了一幅什么样的画面？是由哪些景物构成的？请简要叙述。
考点考查诗歌的形象的分析
试题解析此题意在考查学生的概括能力。对于景物，概括时要抓住意象，分析出意境的特点。答题步骤：第一步，描绘诗中展现的图景画面；第二步，概括景物所营造的氛围特点；第三步，分析作者的思想感情。意境（氛围）特点术语有：孤寂冷清、恬静优美、雄浑壮阔、萧瑟凄凉，恬静安谧，雄奇优美、生机勃勃、富丽堂皇、肃杀荒寒、瑰丽雄壮、虚幻飘渺、凄寒萧条、繁华热闹等。
参考答案
描绘了一幅山环水绕，村阁隐然，浮萍泛绿，藕花飘香的恬静优雅的隐居风光图。分别写了溪桥横跃，曲水弯流，楼阁隐约，浮萍漂碧，藕花飘香。从视觉与嗅觉等角度渲染出闲适雅寂的石湖风景。
总结归纳
这首诗 （或哪一联）描写了 （景、人、事、物），创设了 的意境，表达了诗人的 （情感、理想、志趣）。
（三）鉴赏人物型
例3、阅读下面的诗歌，回答问题
寻陆鸿渐不遇
皎然
移家虽带郭，野径入桑麻。近种篱边菊，秋来未著花。
扣门无犬吠，欲去问西家。报道山中去，归来每日斜。
注：带郭，意即靠近外城。
诗中陆鸿渐是个什么样的人物形象？作者是从哪了两个方面来刻画这一人物形象的？
考点考查诗歌的形象的分析
试题解析
对于人物形象的分析，需要根据细节的作者的情感分析概括。解题思路：1．找出诗人描写人物的有关诗句，分析形象，识别性质；2．概括描述形象特征；3．结合诗歌主旨分析形象的意义。格式：通过哪些细节，塑造了一个什么样的人物形象。常见的概述人物形象的词语有：豪放潇洒、斗志昂扬、寂寞惆怅、勇猛剽悍、干练果决、情趣高雅、壮志难酬、怡然自得、怀才不遇、安闲宁静、零落漂泊等。答题步骤：1、明确指出是什么形象；2、联系诗句分析形象的基本特征；3、概括形象的意义（抒发了什么样的感情）。
参考答案
诗中的陆鸿渐是一个寄情山水、不以尘事为念的高人逸士形象。前四句通过对幽僻、高雅的隐居之地的景物描写，表现了陆鸿渐的高洁不俗。最后两句通过西邻对陆鸿渐行踪的叙述，侧面烘托了陆鸿渐的潇洒疏放。作者通过陆鸿渐这一形象的塑造表现了对隐逸生活的向往和追求。
总结归纳
诗中塑造了 形象，（联系诗句分析形象的基本特征） ，抒写了 之情（概括形象的意义）
（四）理解情景型
例四、阅读下面的曲词，回答问题。（6分）
折桂令问秦淮
孔尚任
问秦淮旧日窗寮，破纸迎风，坏槛当潮，目断魂消。当年粉黛，何处笙箫 罢灯船端阳不闹，收酒旗重九无聊。白鸟飘飘，绿水滔滔，嫩黄花有些蝶飞，新红叶无个人瞧。
“白鸟飘飘，绿水滔滔，嫩黄花有些蝶飞，新红叶无个人瞧”描写了什么样的景色？表达了什么样的感情？请简要分析。（4分）
考点考查诗歌的形象的分析
试题解析
古代诗歌创作讲究含蓄。含蓄的一个典型特点是不直抒胸臆，而是借助景物描写来抒发感情，它是高考考查的一个重点。情景分析题，答题关键在把握景物的特点（哀伤、欢乐），再分析感情的内涵。答题分三步：第一步指出景物特点，第二步指出情与景的关系，第三步揭示情感的内涵。
参考答案
通过“白鸟”“绿水”“嫩黄花”“新红叶”等描绘了初秋景色。又通过“飘飘”“滔滔”“有些蝶飞”“无个人瞧”等表达了因昔盛今衰引发的冷寂落寞之情。
总结归纳
诗歌描写了 ( 景物、图景的特点，用双音节词或表时令、季节的词语) (景物、图景)。通过对 的描写（结合原诗具体分析景物的特点），表达（抒发）了作者的 （思想感情）
二、强化训练
第二课时
重点突破之语言
考查内容：
1、 考查诗中词语（多为动词、形容词）的含义
2、 考查诗歌的炼字炼句
3、 考查诗歌的语言风格
一、典题导练
（一）炼字型
例5、（09年四川卷）阅读下面这首宋诗，然后回答问题。（8分）
秋夜将晓出篱门迎凉有感（其二）
陆 游
三万里河东入海，五千仞岳上摩天。
遗民泪尽胡尘里，南望王师又一年。
请谈谈这首诗前两句中“入”字和“摩”字的表达效果。
考点考查诗歌的语言的鉴赏
试题解析
古人作诗讲究炼字，这种题型是要求品味这些经锤炼的字的妙处。答题时不能把该字孤立起来谈，得放在句中，并结合全诗的意境情感来分析。解题的思路为：
（1）释义析理：解释该字在诗句中的语境义。
（2）还原画面：结合诗歌的有关内容还原该字所描述的景象。
（3）抓住关键：要注意实词中动词、形容词的新奇用法，也要体会虚词中数词、连词、副词的特别意味。
（4）明确重心：一定要点明该字烘托了怎样的意境，表达了怎样的情感,或在全篇结构上起着怎样的作用。
答题步骤：第一步，指出该字，或解释该字在句中的含义。第二步，简要分析：展开联想，把该字放入原句中描述景象，或点出该字烘托了怎样的意境，或表达了什么感情。
参考答案
“入”字表现出河的生气，“摩”字突出了山的高峻。
总结归纳
炼字题常见的答题模式为：这个字的意思是 （或运用了什么手法）具体生动形象地写出了 形象（景色），烘托了什么 意境，表达了 情感。
例6、（09年山东卷）阅读下面这首唐诗，回答问题。（8分）
寄远
杜牧
南陵水面慢悠悠，风紧云轻欲变秋。
正是客心孤迥处，谁家红袖凭江楼？
首句中“悠悠”在诗中有何作用？（3分）
考点考查诗歌的语言的鉴赏
试题解析
作用题要从内容和结构两个方面来组织答案，内容上要抓住意象的特征和作者的思想感情，结构上要抓关键词在诗中的位置以及其作用。
参考答案
“悠悠”，写出了水面的平和、水流的悠长、也透露出江上的清寂。这景象既显出舟行者的心情比较平静容与，也暗透出他一丝羁旅的孤独。为第三句的“客心孤迥”作了准备，打下了铺垫。
总结归纳
该词在突出主旨上所起的作用和该词在诗中结构上所起的作用两方面结合。
（二）炼句型
例7、例（江苏卷）阅读下面这首唐诗，然后回答问题。
登金陵凤凰台
李 白
凤凰台上凤凰游，凤去台空江自流。
吴宫花草埋幽径，晋代衣冠成古丘。
三山半落青天外，一水中分白鹭洲。
总为浮云能蔽日，长安不见使人愁。
注①一水：亦作“二水”。
分别概括这首诗颔联和颈联的内容，并说说其中寄寓了诗人什么样的感慨。
考点考查诗歌的语言的鉴赏
试题解析
“炼句”就是诗人精心提炼出的名句、警句，它是诗中最富有艺术魅力，非常精确地表现主旨或情感，具有高度典型性，能引起后人共鸣的句子。一句诗可能是写景的，可能是抒情的，可能是写人的。写人的方法包括动作描写、语言描写、心理描写、外貌描写以及细节描写等。诗歌是以具体的物象连缀来表情达意的，我们在赏析句子时，一定要联系上下句并结合全诗进行，要善于从这些物象中概括基本内容，从而更好地把握作者的情感。
做概括题一定要提炼，找出共性的内容进行抽象，不能照抄，不能简单翻译。答题时要分二步：第一步找出概括对象的典型意象及特点，第二步抽出意象的共同特点加以概括。与上述各题不同的是，概括要求字数精炼，作为思维过程的第一步就不要写出来，只是在思考时要注意到即可。颔联“吴宫花草埋幽径，晋代衣冠成古丘”，抓住关键词“吴宫、晋代”，可知写的是南京作为六朝古都时的情况。颈联“三山半落青天外，一水中分白鹭洲”，抓住关键词“山、青天、水、白鹭洲”可知写的是南京的自然景色。前一句是昔，后一句是今，目的显而易见，古今对比，抒发作者古今兴亡盛衰之感。
参考答案颔联写六朝古都的历史遗迹，颈联写金陵美丽的自然风物；寄寓人事沧桑、自然永恒以及六朝兴废的感慨。（本题答案：这首诗颔联（描写了“吴宫花草，晋代衣冠”的衰败景象，（第一步））概括介绍了六朝古都（金陵、南京）昔盛今衰的史实。（第二步）颈联（抓住关键词“山、青天、水、白鹭洲” 这些代表南京自然景色的词语，（第一步））描绘了金陵美丽的自然风光。前一句是昔，后一句是今，目的显而易见，古今对比，寄寓作者人事沧桑、自然永恒以及六朝兴废的感慨。注意此题答案点较多，不能遗漏。）
总结归纳
①阐明语表义，有时要发掘它的深层意思；②分析诗句在写景或抒情或写人方面的表达作用。③有时还可简要说明艺术效果。
温馨提示：赏析古代诗歌，离不开对遣词炼句的揣摩，离不开对诗眼的分析。解答这类题，要先分析所炼字、句在诗中的含义，再分析它的表现手法，最后分析它对表情达意的作用。
（三）体味风格型
例8、（重庆卷）阅读下面这首宋词，然后回答问题。
卜算子•送鲍浩然之浙东
王观
水是眼波横，山是眉峰聚。欲问行人去那边？眉眼盈盈处。
才始送春归，又送君归去。若到江南赶上春，千万和春住。
宋人王灼《碧鸡漫志》评王观词是“新丽处与轻狂处皆足惊人”。这首词“新丽”的特点主要表现在哪些方面？请作简要分析。（4分）
考点考查诗歌的语言的鉴赏
试题解析
这种题型不是要求揣摩个别字词运用的巧妙，而是要品味整首诗表现出来的语言风格。这类题要求学生最好能知人论事，因为不同的作者语言风格不一样，如李白雄浑飘逸而杜甫则是沉郁顿挫。但有时候我们不熟悉作者也可以从诗中读出语言风格，有的晓畅明快，有的民歌风味十足等等。
答题模式：①用一两个词或一两句话，准确点明语言特色（清新自然、朴实无华、沉郁顿挫、华美绚丽、明白晓畅、多用口语、委婉含蓄、雄浑豪放、笔调婉约、简练生动……）；②结合诗中有关语句具体分析这种特色；③阐述诗中用语表达了诗人怎样的感情。
参考答案修辞巧妙，用语绮丽，如“水是眼波横，山是眉峰聚。”“送春归”“和春住”。想象别致，意蕴生动。如“眉眼盈盈处”“若到江南赶上春，千万和春住。”
总结归纳
这首诗的语言特点是 ，诗中的 句子体现出这种特点，表现了 思想感情。
例9、（北京卷）读下面这首诗，完成下面的问题
酬王处士九日见怀之作
顾炎武
是日惊秋老，相望各一涯。 离怀消浊酒，愁眼见黄花。
天地存肝胆，江山阅鬓华。 多蒙千里讯，逐客已无家。
注释：顾炎武，明清之际著名学者、诗人。明末投身反宦官、权贵斗争。清兵南下，参加人民抗清起义。入清后，多次拒绝清廷征召，流亡北方，考察山川形势，志存恢复。
一般认为顾炎武的诗风接近杜甫。请指出顾炎武这首诗的风格特征，并作简要分析。（4分）
参考答案（1）风格特征：沉郁悲怆或深沉凝重。（2）简要分析：这首诗是把深沉的爱国情怀与自己的人生遭际、眼前的具体情境紧密结合在一起，融铸为凝练精纯的诗句，形成了沉郁、凝重的风格。
诗歌鉴赏答题模式小结
第一种模式 分析意象、意境型 提问方式：这首诗营造了一种怎样的意境？ 提问变体：这首诗描绘了一幅怎样的画面？表达了诗人怎样的思想感情？ 解答分析：这是一种最常见的题型。所谓意境，是指寄托诗人情感的物象(即意象)综合起来构建的让人产生想像的境界。它包括景、情、境三个方面。答题时三方面缺一不可。 答题步骤： ①描绘诗中展现的图景画面。并准确概括考生应抓住诗中的主要景物，用自己的语言再现画面。描述时一要忠实于原诗，二要用自己的联想和想像加以再创造，语言力求优美。 ②概括景物所营造的氛围特点。一般用两个双音节词即可，例如孤寂冷清、恬静优美、雄浑壮阔、萧瑟凄凉等，注意要能准确地体现景物的特点和情调。 ③分析作者的思想感情。切忌空洞，要答具体。比如光答“表达了作者感伤的情怀”是不行的，应答出为什么而“感伤”。 答题示例： 绝句二首(其一) 杜甫 迟日江山丽，春风花草香。 泥融飞燕子，沙暖睡鸳鸯。 注 此诗写于诗人经过“一岁四行役”的奔波流离之后，暂时定居成都草堂时。 此诗描绘了怎样的景物？表达了诗人怎样的感情？请简要分析。 答：此诗描绘了一派美丽的初春景象：春天阳光普照，四野青绿，江水映日，春风送来花草的馨香，泥融土湿，燕子正繁忙地衔泥筑巢，日丽沙暖，鸳鸯在沙洲上静睡不动(步骤一)。这是一幅明净绚丽的春景图(步骤二)。表现了诗人结束奔波流离生活安定后愉悦闲适的心境(步骤三)。 第二种模式 分析技巧型 提问方式：这首诗用了怎样的表达技巧？ 提问变体：请分析这首诗的表现手法(或艺术手法，或手法)。诗人是怎样抒发自己的情感的？有何效果？ 答题步骤：(1)准确指出用了何种手法。(2)结合诗句阐释为什么是用了这种手法。(3)此手法怎样有效传达出诗人怎样的感情。 答题示例： 早行 陈与义 露侵驼褐晓寒轻，星斗阑干分外明。 寂寞小桥和梦过，稻田深处草虫鸣。 此诗主要用了什么表现手法？有何效果？ 答：主要用了反衬手法(步骤一)。天未放亮，星斗纵横，分外明亮，反衬夜色之暗；“草虫鸣”反衬出环境的寂静(步骤二)。两处反衬都突出了诗人出行之早，心中由飘泊引起的孤独寂寞(步骤三)。 第三种模式 分析语言特色 提问方式：这首诗在语言上有何特色？ 提问变体：请分析这首诗的语言风格。谈谈此诗的语言艺术。 答题步骤：(1)用一两个词准确点明语言特色。 (2)用诗中有关语句具体分析这种特色。 (3)指出表现了作者怎样的感情。 答题示例： 春怨 打起黄莺儿，莫教枝上啼。啼时惊妾梦，不得到辽西。 请分析此诗的语言特色。 答：此诗语言特点是清新自然，口语化(步骤一)，“黄莺儿”是儿化音，显出女子的纯真娇憨。“啼时惊妾梦，不得到辽西”用质朴的语言表明了打黄莺是因为它惊扰了自己思念丈夫的美梦(步骤二)。这样非常自然地表现了女子对丈夫的思念之情(步骤三)。 第四种模式 炼字型 提问方式：这一联中最生动传神的是什么字？为什么？ 提问变体：某字历来为人称道，你认为它好在哪里？ 解答分析：古人作诗讲究炼字，这种题型是要求品味这些经锤炼的字的妙处。答题时不能把该字孤立起来谈，得放在句中，并结合全诗的意境情感来分析。 答题步骤：(1)解释该字在句中的含义。 (2)展开联想把该字放入原句中描述景象。 (3)点出该字烘托了怎样的意境，或表达了怎样的感情。 答题示例： 南浦别 白居易 南浦凄凄别，西风袅袅秋。 一看肠一断，好去莫回头。 前人认为，“看”字看似平常，实际上非常传神，它能真切透露出抒情主人公的形象。你同意这种说法吗？为什么？ 答：同意。看，在诗中指回望(步骤一)。离人孤独地走了，还频频回望，每一次回望，都令自己肝肠寸断。此字让我们仿佛看到抒情主人公泪眼朦胧，想看又不敢看的形象(步骤二)。只一“看”字，就淋漓尽致地表现了离别的酸楚(步骤三)。 第五种模式 一词领全诗型 提问方式：某词是全诗的关键，为什么？ 解答分析：古诗非常讲究构思，往往一个字或一个词就构成全诗的线索，全诗的感情基调、全诗的思想，抓住这个词命题往往可以以小见大，考出考生对全诗的把握程度。 答题步骤：(1)该词对突出主旨所起的作用。 (2)从该词在诗中结构上所起的作用考虑。 答题示例： 春夜洛城闻笛 李白 谁家玉笛暗飞声，散入春风满洛城。 此夜曲中闻折柳，何人不起故园情？ “折柳”二字是全诗的关键，“折柳”寓意是什么？你是否同意“关键”之说，为什么？ 答：“折柳”的寓意是“惜别怀远”，而诗歌的主旨正是思乡之情(步骤一)。这种思乡之情是从听到“折柳”曲的笛声引起的(步骤二)。可见“折柳”是全诗的关键 第六种模式 情感、主旨型
提问方式：表达了怎样的思想感情？这首诗的主旨是什么 提问变体：这首诗反映了怎样的社会现实？这首诗表现了怎样的情趣？或者结合意境提问，或就某一句某一联发问。 答题步骤：（1）诗歌各句（或相关的句子）分别写了什么内容 （2）运用了何种表达技巧 （3）抒发什么情感 答题示例：阅读下面这首宋词，然后回答问题。（8分）（06年全国卷2） 南柯子 王炎 山冥去阴重，天寒雨意浓。数枝幽艳湿啼红。莫为惜花惆怅对东风。 蓑笠朝朝出，沟塍处处通。人间辛苦是三农①。要得一犁水足望年丰。 ［注］①三农：指春耕、夏耘、秋收。 （2）试分析下阙的内容，以及作者在词中所抒发的思相感情。 答：描写了农民不避风雨、辛勤劳作的生活，发出了“人间辛苦是三农”的感叹，（步骤一）（因为没有什么特别的表达技巧，所以步骤二跳过）表达了农民盼望风调雨顺、五谷丰登的心情。（步骤三） 再如：阅读下面一首唐诗，然后回答问题。（8分）（05年全国卷2） 邯郸冬至夜思家 白居易 邯郸驿里逢冬至，抱膝灯前影伴身。想得家中夜深坐，还应说着远行人。 [注]冬至：二十四节气之一，唐朝时是一个重要节日。 （2）作者是怎样写“思家”的？ 答：冬至夜深时分，家人还围坐在灯前，谈论着自己这个远行之人，（步骤一）作者主要是通过这幅想像的画面，（步骤二）来表现“思家”的。（步骤三 题目已经说明情感）（想像1分，画面描绘2分）
第七种模式 评价题型 提问方式：评价题是先列举出一首或几首诗词，再引用一段古代诗词评论家或后世人对诗词特点的评论语，要求你先判断这个评论是否正确，是否合理，然后阐明理由。这种题型酷似政史答题思路：（1）认真审题 （2）深入阅读理解诗词
（3）结合诗歌内容，结合评论答题 答题注意：紧扣诗文内容，点面结合地分析；阐明理由时，紧扣评论关键词
答题示例： 赤壁 杜牧 折戟沉沙铁未销，自将磨洗认前朝。东风不与周郎便，铜雀春深锁二乔。 有人曾引“一粒沙里见世界，半瓣花上说人情”来概括这首诗的艺术特色。你同意这种观点吗？请作简要说明 分析：这是一首典型的诗词评价题型。诗歌本意很明了，但命题者借用西方一句诗来概括其艺术特色，回答时思维要稍稍转个弯。所谓“一粒沙里见世界，半瓣花上说人情”，就是以小见大，管中窥豹的写法。本文借出土的文物---折戟和吴国二女----二乔来展现三国时期的政治风云变幻。 答案参考：这是一首咏史诗，抒发的是对国家兴亡的感慨，可谓大内容，大主题，但诗人却通过“小物”“小事”来表现的。诗由一个小小的文物“折戟”，联想到汉未分裂动荡的年代，想到赤壁大战中的英雄人物，可谓说是“一粒沙里见世界”。后两句把“二乔”不曾被捉这件小事与东吴霸业、三国鼎立的大主题联系起来，写得具体可感，有情味，有风韵，可谓’“半瓣花上说人情”。 第八种模式 比较评价题型 提问方式：给出两首或几首诗词，要求学生比较阅读后，对其异同进行分析评价。 答题思路： （1）要通读这几首诗词，把握其思想内容和主要的写法，包括作家作品的背景知识。 （2）要结合题干中的比较角度(思想内容、感情、艺术手法、写法、修辞方法等)来寻求诗词的差异性。 （3）要注意点面结合，既有总体分析，又有具体分析。表述时要注意条理清楚，层次分明。 答题示例： 16．阅读下面两首古诗，然后回答问题。（6分）（05年浙江卷） 齐安郡中偶题 杜牧 两竿落日溪桥上，半缕轻烟柳影中。多少绿荷相倚恨，一时回首背西风。 暮热游荷池上 杨万里细草摇头忽报侬，披襟拦得一西风。荷花入暮犹愁热，低面深藏碧伞中。 （2）这两首诗都运用了什么表现手法来刻画“荷”的形象？请指出两首诗中“荷”所表现出来的不同情感特点，并作简要分析。（4分） 解析：题目有两问，第一问是问表现手法上的共同点，不要求分析，所以只写出表现手法就可以，当然如果具体说明，也没错。第二问要求分析这两首咏物诗表达出的情感的不同，因此答题时，要按照情感主旨型模式答全两方面的内容 答：第一问：都用了拟人表现手法。 第二问：前一首的“绿荷”有“恨”而“背西风”，（步骤一）含有诗人之恨，表露了伤感不平之情，基调凄怨低沉。（步骤二）后一首的“荷花”被西风吹动而躲藏于荷叶之中，似是“愁热”，却呈现娇羞之态，（步骤一）表露了作者的怜爱喜悦之情，基调活泼有趣。（步骤二）
特别提示：不论回答何种问题，都应尽量涉及三方面的内容：诗歌相关内容、表达技巧、诗歌主旨。例如第五种模式的示例，答案中已包含内容和主旨两方面的内容，如果加上“'折柳’运用了双关修辞，既指听到的折柳曲，又指联想到的现实生活中的折柳相送的生活场景”，那么就万无一失了。
http://061214408blog163com/blog/static/3645839820113139644394/
抖音陶白白的梗说的是抖音上，有一位叫陶白白的up主，主要解读星座方面的知识，因为解说的很好玩，且十分的精准，许多人觉得说到了自己的心坎上，爱我，就去看陶白白的视频，也导致很多网友跑到陶白白视频下面，一起研究剖析自己心上人的性格与本心，陶白白的梗因此火爆。
据说，陶白白善于从星座的角度分析性格，性感表现等问题，目前全网粉丝超过1500W，爱我会为了我在陶白白是什么梗，陶白白感情分析得是透透的啦，他的星座内容也包含了“十二星座的孩子”、“十二星座的婆婆”等话题。
相关简介：
公开资料显示，陶白白原名陶治，1994年4月21日出生于湖北省武穴市。身高179CM重67kg，2016年毕业于武汉纺织大学。他善于从星座的角度分析性格，性感表现等问题。在2018年时夺得“微博十大故事红人”的奖项，被网友们称为“最客观的星座博主”、“最懂星座的情感博主”。
个人简介
— Personal profile —
姓名：林周勤
昵称：小周老师
出生年月：19909
职业：精致女人首席导师 金牌营养美容师 情感分析师
身高：175cm
体重：60kg
兴趣爱好：健身、看书、听歌、旅游、冒险
籍贯：广东广州
星座：天秤座
签约公司：伊的家美容护肤有限公司
讲师格言：
ღ精致的女人，注重品质、细腻，让男人觉得高尚。
ღ科学的护肤方式是针对性的去根据肌肤的情况以及问题去内调外养。
ღ你给我以信任，我必报以美丽。
ღ让你拥有人人称羡的爱情？还有什么方法保障你的爱情你想要的答案，在这里！
工作简介
小周老师于2009年6月毕业于法国艾蒂妲国际美容学院，并于毕业后2011签约在伊的家美容护肤有限公司，8年来一直致力于帮助更多的姐妹改善皮肤以及身材上、以及产后护理的各种问题，获得多项国家级奖项，有着多年的美容护肤以及内调养生的临床经验，他说只有针对性的去做好科学内调外养的护理方法，才能帮助更多的姐妹实现变美的愿望。
奖项
2013年1月高级营养美容护肤讲师
2013年4月全国十佳护肤老师
2013年12月伊的家精致女人讲师
2013年4月获得腾讯认证护肤讲师
2014年5月年度最佳营养美容护肤老师
2014年10月伊的家专业护肤贡献奖
2015年3月伊的家精致女人首席护肤老师
2015年5月伊的家高级营养内调讲师
2016年6月伊的家金牌精致女人首席导师
2016年6月开始研究情感心理学
2017年3月伊的家情感分析师
2017年4月建立情感管理分享
2017年12月全国十佳护肤老师
参与《女人我最靓》、《伊人妆》、《伊课堂》等多档网络节目录制编导，在《女人 • 妆》《讲师生活日志》等多本杂志及网络杂志开设专栏。
小周老师，追求自我的完美平衡
对生活负责，是最基本的人生态度，坚持自己所坚持的，爱自己所爱的，做自己想做的，是他一贯秉承的理念。不管是当下，还是在往后的人生，都是给自己最好的礼物。
小周 老师：
首先要祝贺那些在我的正确的护理下，坚持不断的使用，最后达到了自己的理想效果的姐妹们，也要谢谢你们对我的支持和信任，毕竟只有彼此相互信任，才能开始沟通一切的！在伊的家工作8年多了，很高兴为8000多名姐妹改善好了自己的肌肤问题，每次听到姐妹跟我说经过坚持，最后自己的效果改善好了，那一刻我是最高兴的，最感动的，因为，我又拯救了一个人，有时候不仅仅是拯救的是面部的问题，或许背后是一段婚姻、一段感情、一个家庭的幸福！美丽是你的事儿，帮助你美丽，是我的事儿。你的信任，我的责任，感谢你选择我，我真心的给你说一声：谢谢你的信任！
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。
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