情感的重要性有哪些？

人们都需要归属感。而归属感，正是情感的满足。当一个人情感破裂的时候，会带来非常大的痛苦，而这个痛苦正是归属感的丧失导致的。

除此之外，情感是支撑人性的最基本因素。我们在描述一个极其残酷的人时，后面会加上无情两个字。可见丧失了情感，人就和野兽没有区别了。

情感也给我们带来了方向和希望。我们养育子女，照顾家人，和伴侣建立长期的亲密关系，都是基于情感这个纽带。

最后，情感也给我们带来了自我价值。情感演化成了喜怒哀乐，让我们能感受外界给我们传递的信息，并且知道自己想要的到底是什么。

慢慢的，我们长大了，有了自己的爱人，这时候爱情便是我们后半生的幸福。往后余生，辛酸苦乐都是情感的交织。风霜雪雨，都有ta的陪伴。

基于人类基础情感情绪变化而对故事情节产生的分类中，不包含（）。

A喜剧

B悲剧

C闹剧

D默剧

正确答案：D

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。

家庭关系是指亲属之间的关系，具有血缘或婚姻关系，比如父母、兄弟姐妹、配偶等。这种关系通常是长期和稳定的，受到文化、传统和法律等的约束和规范。

朋友关系是指没有血缘或婚姻关系的人之间的互动，彼此之间有着共同的兴趣、价值观和经历，是建立在互相信任、理解和支持的基础之上的。这种关系通常是相对轻松和自由的，没有过多的责任和义务。

恋爱关系是指基于情感和性吸引而产生的浪漫关系，通常是两个人之间比较独特、亲密和个人化的关系，一般包含了相互喜欢、关心、支持和扶持等情感元素。这种关系通常需要双方负责任和义务，具有相对高的压力和期望。