什么是大数据情感分析?情感分析的主要目的是什么

1、大数据情感分析是指利用大数据技术和自然语言处理技术，对海量的文本数据进行分析和挖掘，从中提取出文本中所包含的情感信息，

2、情感分析的主要目的是通过计算机技术和语言学知识，帮助人们更好地理解和分析大量的文本数据，并从中挖掘出有用的信息。

有这样一段话：“应让学生在主动积极的思维和情感活动中，加深理解和体验，有所感悟和思考，受到情感熏陶，获得思想启迪，享受审美乐趣。”著名的教育家苏霍姆林斯基曾在他的论述中指出：“情感如同肥沃的土壤，知识的种子就播种在这片土壤中。”列宁说过：“缺乏情感的认识，便失去了认识的深入。人的思想只有被浓厚的情感渗透时，才能得到力量，引起积极的注意、记忆和思考。”由此可见，情感教育在我们的教学中，是一个不容忽视的大问题。

在日常的语文教学中，有许多篇课文饱含着丰富的情感因素。可当我们真正教学时，却发现实在很难教。我们总觉得不能很好地把文中的情感因素化为学生自己的东西。如果我们能很好地把握这些情感因素，开掘情感的源流，就能使学生较好地提取情感的储备。接受美学认为：“文学活动是作家、作品、读者三个环节的动态过程。”因此，在阅读教学中，情感的培养显得尤其重要。在当今教改的大背景下，在新《课标》的指导下，自己对如何在课堂教学中培养学生的情感进行了思考，并在自身的教学实践中不断琢磨，有了一个粗略的模式。

一、激情导入，促发情感。

对于一篇饱含丰富情感因素的课文，如果一开始就能够使学生进入课文，那对学生来说，就能为很好地把握课文的情感因素打下基础。教师根据自己对课文的理解，为整篇课文奠定一个总体的感情基调，是取得良好教学效果的保障。所以，教师可以在课堂的导入上下功夫。一个激情的导入，一个美好情境的创设，一段深情的朗读，都有可能使学生涣散的心思得到集中，使学生美好的内心有所促动。我在教学《万里长城》一课时，一开始就让学生朗读这样一段话：“当我站在长城脚下，我不禁想高呼‘啊，长城！你是那样刚毅，你是那样坚强，你是那样雄伟；啊，长城！你是中华民族勤劳和智慧的象征；你见证着祖国母亲的繁荣与沧桑；你是中华民族不息的生命！”这样的导入，把学生一切的情感细胞都调动起来。不仅为课文奠定了很好的感情基调，更使学生内心的情感得到促动，为下文的学习打下了良好的基础。在教学《再见了，亲人》一文时，我是这样导入的：“抗美援朝战争结束了，朝鲜人民也已经重建了家园。在朝鲜的车站上，志愿军战士即将离开朝鲜，回到他们离别了八年的祖国。无数的朝鲜人民来到车站，他们无数次深情呼唤着战士们的名字，他们无数次唱起他们曾经唱过的战斗的歌谣；激情的泪水无数次在他们的脸上淌下。朝鲜人民多么想留下亲爱的志愿军战士，多么想留住那永远不忘的深情！”在念这段话时，我尽量用最深情的语调来读。这样的目的就是为课文创设一个情境，奠定一个感情的基调；使学生内心对志愿军战士的崇敬之情一下子促动起来；让学生置身于那军民一心的感人场面中。又如在教学《卖火柴的小女孩》一文时，我这样开头：“同学们，那是一个大年夜的晚上，呼呼的北风刮着，吹到人的身上使人瑟瑟发抖。一个穿着单薄衣服，赤着脚的小女孩在大街上不断地叫卖。可是，没有人买她的火柴。她就在饥饿和寒冷中，用她那稚嫩的声音，乞求人们给予她帮助和温暖……可是，就在第二天的早上，人们在一个墙角发现了她，那时的她，已经被冻死了。她就在那个大年夜被冻死了！”在上课时我配上音乐，朗诵这段话，学生一下子就进入到了那感人的故事中，心中顿时有无数的话语想表达。

激情的导入是学生内心情感爆发的催化剂；激情的导入拨动了学生情感的心弦；激情的导入使学生开始进入情感的世界。

二、初步研读，悟出情感。

教师创设的情境或一个饱含深情的导入，已经使学生的心灵有所触动，但那毕竟是大概的或是粗略的情感，学生必须通过一定的语言材料，才能情有所依，情有所托。古人云：“情者文之径，辞者文之纬。”情往往潜隐于辞之中。这一步的目的就是让学生初步接触语言材料，形成建立在具体语言材料上的较清晰的情感。这一阶段的具体操作是让学生自由读课文，从读中初步悟出情感。在教学《卖火柴的小女孩》一课时，我设计了这样一个问题：“自由读课文一至四自然段，说说你从哪些地方读懂了小女孩的可怜？为什么？”学生纷纷读课文，在读时自己说说理由，这就能使学生自己感悟课文，在自由的表达中带入情感，从而为带着情感朗读作好准备。这从某种意义上说，是学生初步与文本进行情感交流的过程。又如在教学《我盼春天的荠菜》一文时，我设计了这样一个问题：“自由读课文，说说你读懂了什么？”学生各自发表意见。在学生的回答中，早已有了个体的体验、初步的情感。这种初步的情感或体验，正是学生爱憎、好恶的体现。这为接下来的激情朗读作了最充分的情感准备。

三、创设情境，读出情感。

有了对课文总体的感悟，就初步奠定了对课文的情感。但是要真正把自己的情感融入课文，再借助课文尽情抒发自己的情感，必须借助具体的语言材料。要学生真正读懂课文，就要使学生真正读好课文。读出自己的感情、情味、特色。所以，引导学生读好课文尤其重要。如何使学生在已有对课文总体感悟，并有个性体验的基础上引导学生读好课文呢？叶圣陶先生曾经说过：“作者胸有境，入境始于亲。”也就是说要真正理解作者的感情，与作者进行情感的交流，就必须进入作者所描绘的情境。所以我认为可以从创设情境入手。因为创设情境能使学生再次进入课文，在与文本最近距离的状态下去细读课文；使整堂课的情感主线保持完整性；使这与前几步的情感训练很好衔接，并得以延伸和继续。如在教学《我的战友邱少云》一文中“为了整个班，为了整个潜伏部队，为了这次战斗的胜利，邱少云像千斤巨石一般，趴在火堆里一动也不动。烈火在他身上烧了半个多钟头才渐渐地熄灭。这个伟大的战士，直到最后一息，也没挪动一寸地方，没发出一声呻吟。”一段时，我创设了这样一个情境：“一个伟大的战士，一个平凡的战士，为了他所忠诚的事业，宁愿忍受烈火的煎熬，宁愿将其年轻的生命在默默中结束。这是一位多么伟大的战士，这分明是一位钢铁战士。让我们用最激情的语言来歌颂他吧！”学生在这样的情感熏陶下读这段课文，沉积已久的情感一下子迸发出来。通过多次朗读，再配合各种形式的朗读，学生的情感很好地融入了课文。又如在教学《卖火柴的小女孩》一文中“在这又冷又黑的晚上，一个光着头赤着脚的小女孩在街上走着。”一句时，我三次引导学生读：①我们仿佛看到了小女孩冰冷的双脚；②我们仿佛看到了她身上的每一个伤口；③我们仿佛看见了她内心的无数的痛。让学生在老师的提示语下不断地朗读，使学生的情感一次又一次地通过激情的朗读表达出来。从而达到与作者、文本最好的情感交流。

这里的情境创设，既有整体情境的创设，又有个别情境的创设。最终的目的，都是为了让学生的情感借助具体的语言材料得以激发。这一步的创设，实质上是为了让学生的读有一个情感的依托，也就是让学生带着情感朗读课文，从而为形成良好的语文素养打下坚定的基础。

四、自由发挥，唤发情感。

当学生激情地一次又一次朗读课文时，学生的情绪已经完全高涨，达到了“情满而溢发”。此时教师若停止有关情感的训练，那么从整个情感过程来说，是不完整的；从学生真正的受益来说，是不够的。因为我们的情感教学，不仅仅要让学生感情朗读，更重要的是唤发学生内心的情感，激发学生心中美好的愿望，善良的本性，以及树立正确的价值取向。所以，学生把自己的情，自己的好恶，自己的体验融入课文，是至关重要的。这一步的设计，主要是让学生根据课文材料，加入自己的情感，进行重组教材，从而使自己的情感、态度、价值观充分表露，达到情感教育的新的高度。如在教学《卖火柴的小女孩》一文中五次幻景时，我让学生自由读课文，自由发挥想象，以《小女孩来到了火柴里的天堂》为题，说一段话。这样设计，让学生在对小女孩的遭遇产生无比同情时，融入自己的情感、态度、价值观，为小女孩构建一个自己心中的天堂。

五、再次入境，升华情感。

以上四步的训练，已经使学生的情感达到一个高度。但这都是借助文本本身而产生的情感，并没有完全脱离具体的语言材料。而我们对学生进行情感教育的最终目的，是让学生从文本的具体语境中受到情感的熏陶，进而把感情运用到具体实践中，也就是进行“移情”。从而使自己的情感得以升华。在教完《卖火柴的小女孩》一文后，我出示了一首小诗：卖火柴的小女孩，请不要再叫卖；快从童话世界中，来到我身边来；这里有温暖，这里有关怀；让我们用双手带给你，那份属于你的爱！我让学生起立带着感情齐读这首诗。这时，小女孩那悲惨的一幕幕在学生的脑海里浮现，一种发自内心的，真正属于学生自己的情感油然而生。当学生满怀激情朗诵时，我敢说，我们的情感教学已有了良好的效果。

促发情感，悟出情感，读出情感，唤发情感和升华情感，在实际的教学过程中是互相渗透，缺一不可的。

没有情感的阅读课是不符合时代发展的；没有情感的阅读，是无法体会作品的艺术价值的；没有情感的世界，是索然无味的。愿我们每一位语文教师，都能挑起情感教学的重任，不断挖掘丰富的情感因素，为培养学生的情感开创一片新的天地！

双相情感障碍抑郁症可以提取住房公积金。根据国家住房公积金管理中心的相关规定，可以提取住房公积金的情况包括购买首套自住住房、偿还住房贷款、大病医疗、退休等，患者因双相情感障碍抑郁症需要进行大病医疗或者购买首套自住住房，可能可以申请提取住房公积金。

一，年目标复盘：早起17天，运动13天，口才15天，写作11天，金融10天，阅读11天，效率手册总结笔记15天。（每日刻意练习，否则罚七个红包）

二，每日复盘：昨天黄山回合肥的行程中和Y姐姐聊天，她说与人交往中人情是要还的，她也说对我的服务特别感动和满意。回想一下，我对她确实很好，给她过生日，买鲜花，买真丝睡衣，丝巾，新鲜的水果，螃蟹等等。而Y姐姐对我也好，给我送美味的草莓，给我发生日红包，给我买各种零食。一来一回便有了感情，我和她也非常投缘！（记录美好聊天的回忆）

反问自己：我对每一个人是不是都是这样真诚以待和用心付出呢？答案是没有！

我只对我喜欢的人这么好！认真思考，我其实还是需要改进的——改进的点在于我需要加强我主动的态度。我要改变以前对于不喜欢的人会有点冷漠和缺少热情的坏习惯。

我记得《海底捞你学不会》这本书中作者赞扬了海底捞服务者的殷勤服务，这是一种高素质的体现！如果说热情是一种礼貌，那么殷勤就是一种教养。而我缺少的是热情和殷勤这两个重要人际交往的高情商品质。自我对比，我的差距还有很多！

反思原因之一是我的家庭从小缺少培养这样的品质和意识，导致我会犯无意识的错误。原因之二是成年后我缺少对自己的刻意练习和修炼学习，不积极学习也让我缺少这种高情商的思维模式。反思原因三是我的性格天生内向，不爱说话，不爱表达，会让别人误会成高冷。

最近经常看到朋友提到人跟人之间是有一个情感账户的，这个账户是需要经营的。我们必须遵循一定的原则才能让账户保持长期稳健增长，情感账户高的人才是所谓情商高的人！

①两个人在一起，一个逃不掉的原则：就是为对方做的每一件让她动心的事情，真诚的态度以及让他体会到你对他有爱的事情，都在帮你加分。同样，当你道歉的时候，你在这个存款账户里面金额也在往上升。我总结此为经营情感账户的原则一：多存入！！

满足对方人性的需求：渴望被看见，渴望被赞美，渴望被认可，渴望被尊重。

②当你在跟对方吵架说出了伤害对方的话的时候，你在对方的存款不当中你的这个存款的金额就在降低。而你做的每一件伤害对方的事都让它扣分，比如冷漠，忽略，轻视，损害，抛弃等等。我总结此为经营情感账户的原则二：少支出！！

克服自己人性的弱点：自私，恐惧，贪婪，懒惰！

③我们总会有需要找人帮忙的时候，这个时候需要巧妙处理好账户的平衡！实质就是如果必须和别人借人情就必须还人情，所谓有借有还，才能暧昧。而光借不还，就会导致情感账户的透支。我总结此为经营情感账户的原则三：不透支！

坚持这三大原则，才能让自己的人脉曾复利增长，这是需要坚持去做的。

细化的小行动：

①对人人保持微笑：包括同事，朋友，客户，陌生人！

②看人长处：看见别人的美和优点主动交流，沟通中主动肯定和主动赞美对方！

③帮人难处：主动帮助别人，主动为别人付出和牺牲

④记人好处：回报别人的帮助，多回馈，多送礼品

1、表达着我们的愿望。

2、促进我们的精神发展。

3、记住情感不是自然而生的。

4、培养美好情感也不是为了帮助我们获得更大更多的利益。

对个人:美好的情感表达着我们的愿望，促进我们的精神发展，使我们的情怀更加宽广、博大;在创造和传递美好情感的过程中，不断获得新的感受，使我们的生命更具有力量。

对社会:社会因我们创造和传递美好的情感而多一份美好。

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~