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。
while sum(sum())
end
如果矩阵全为0的话，sum(sum())返回值是0，可以用做判断条件的
学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种:
狭义:通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化(知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华)的行为方式。例如通过学校教育获得知识的过程。
广义:是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久为方式。
社会上总会出现一种很奇怪的现象，一些人嘴上埋怨着老板对他不好，工资待遇太低什么的，却忽略了自己本身就是懒懒散散，毫无价值。
自古以来，人们就会说着“因果循环”，这话真不假，你种什么因，就会得到什么果。这就是不好好学习酿成的后果，那么学习有什么重要性呢？
物以类聚人以群分，什么样水平的人，就会处在什么样的环境中。更会渐渐明白自己是什么样的能力。了解自己的能力，交到同水平的朋友，自己个人能力越高，自然朋友质量也越高。
在大多数情况下，学习越好，自身修养也会随着其提升。同样都是有钱人，暴发户摆弄钱财只会让人觉得俗，而真正有知识的人，气质就会很不一样。
高端大气的公司以及产品是万万离不了知识的，只有在知识上不输给别人，才可以在别的地方不输别人。
孩子的教育要从小抓起，家长什么样孩子很大几率会变成什么样。只有将自己的水平提升，才会教育出更好的孩子。而不是一个目光短浅的人。
因为有文化的父母会给孩子带去更多的在成长方面的的帮助，而如果孩子有一个有文化的父母，通常会在未来的道路上，生活得更好，更顺畅。
学习是非常的重要，学习的好坏最终决定朋友的质量、自身修养和后代教育等方面，所以平时在学习中要努力。
计算机理论界所开展的针对各种生理指标方面的“人工情感”方法，主要存在如下危机根本无法解决：
（1）要建立情感的识别系统和表达系统，就必须对情感的基本类型进行划分，以确立情感的基本模态。然而，情感的基本类型究竟应该根据什么原则和标准来划分，有何理论根据？
（2）对于同一类型情感，无论是情感感受强度，还是情感表达强度和情感生理唤醒程度，都可以采用不同的生理指标进行计算和测量，究竟应该选用哪一个生理指标为主要尺度呢？
（3）对于同一类型情感采用同一个生理指标进行测量和计算时，由于受到许多环境因素、人体其它生理因素和精神因素的影响，其测量值的差异性和波动性如何消除。
（4）不同的情感类型所产生的不同生理指标之间往往没有通约性，那么，不同类型的情感之间如何进行相互比较和统一度量？
（5）人的情感内容和感情方式是极为丰富的，各种情感之间相互渗透、相互作用、相互转化，往往有着相当复杂而且变化频繁的关系，那么对于情感的计算就需要真正天文数字般的情感数据资源库，还需要海量的计算模型与计算工作量，而人脑为何并不需要？
（6）有些复杂而微妙的情感，如怀疑、犹豫、迷茫、怜悯、尴尬、自我表现等，其生理指标的变化往往极其微弱而且短暂，对于它们的计算和测量如何进行？
（7）有些情感（如“对敌人的仇恨”与“对亲人的生气”）往往具有相同或相近的生理指标，但两者所表达的价值内涵往往相差很大，如何进行区别？
（8）情感的感受强度和表达强度与各种生理指标的变化量度通常不是成线性函数关系，大部分都是呈非线性的、不连续的、模糊的、概率性的、波动的函数关系，因此采用生理指标的变化量来计算情感的感受强度和表达强度，如何消除其误差性和不确定性。
（9）假如能够计算出人的情感感受强度、表达强度和生理唤醒程度，这些计算值又代表了什么样的客观价值意义？如何使电脑或机器人具有和谐、友好、灵活的人机界面？总之，对于情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标的计算实际上只是对于情感的表面形式的计算，而不是对于情感的客观内容的计算，因此不可能实现真正意义的“人工情感”。 为了实现用人工的方法和技术来模仿、延伸和扩展人的情感的目的，就必须首先建立情感的数学模型，实现对情感的内部逻辑关系及其运动变化进行严密的逻辑推理与精确的数学运算。然而，针对情感能否进行精确计算和人工化，理论界存在激烈的争论，具体体现在三个方面。
可能性与不可能性
一种观点认为，人的情感如同人的智能一样是可以进行计算，并在此基础上可以实现情感的人工化或数字化。协同学领袖哈肯曾经预言，“从长远的观点看，有希望制造出以自组织方式执行程序的协同计算机来模拟人类智能”，他系统阐述了他的脑活动和认知的协同学研究结果。另一种观点认为，情感具有不可计算性，人工情感是不可能实现的。他们认为，有些问题是可计算的，即对于这些问题存在可解的算法；但是还有一些问题不是可计算的，即对于这些问题不存在可解的算法。例如，停机问题是不可计算的，程序验证问题是不可计算的，检查一个图灵机是否接受一个给定的输入符号串是不可计算的，“波斯特对应问题”是不可计算的，等等。他们认为，认知的本质是计算，无论是人脑还是计算机，都是操作、处理符号的形式系统，而信息的收集、存储和处理的过程都是算法可计算的，因此认知和智能的任何活动都是图灵意义上的算法可计算的。与现代计算机不同，大脑不是一种通用图灵机，大脑的每一部分都是特异化的，并且是在相互作用中完成整体心智活动的，体现出一种内在的、依存性的、整体自涌现的形式，难以难以计算。哥德尔严格区分了心、脑和计算机的功能，他认为，心脑同一论是我们时代的偏见，心的可计算主义是应当批判的，假定存在超过人心的机器我们能证明吗？托尼·霍尔说：“大脑思维和计算机算法，乍一想这两者有相似性，但我们对大脑了解得非常少，基本结构都远远没有弄清楚。机器是不可能取代大脑的。”他说，比如编程，人的灵感机器没有，机器只能用来排错，机器只是助手。他们认为，欲望、情感和意志是具有主体意识的人类本身专有的，一旦它们脱离人就不存在了或者说变成假的了，情感只有是真时才能起作用，不可想象一台机器会自发地产生那些根本不属于它的特性；情感是不能制造的，模拟永远是假的；情感与人的社会性需求密切相关，电脑不具有任何社会性需求，因而不可能具有真正的情感，具有人类情感的电脑就象永动机一样永远不会实现，除非它具有独立意志。
必要性与不必要性
一种观点认为，人工智能基础理论已经处于相对停滞的状态，人工情感是人工智能必须面对的课题，是人工智能进一步发展的瓶颈，人机界面的人性化、程序运行的自主化、智能资源的效率化等都需要立即解决情感的可计算问题，解决人工情感的一系列基础理论问题和具体技术问题，人工情感已经具有了很迫切的社会需要。另一种观点认为，人工情感是科学研究上一种多余的“奢侈”。人类思维是一个巨大的系统工程，其基本的流程至今还没有完全研究清楚，很多内容甚至不能用语言表达，但肯定不会像二进制那样简单。人脑含有大约1000亿个神经元，每个神经元还有大约1万个连接，在如此复杂且高效的系统中，信息的处理远非人类想像得那么简单，情感型电脑对硬件和软件有着极为特殊的要求，人类在21世纪时的技术手段和思维高度远没有达到要求，对情感进行计算几乎是不可能的，即使能够部分做到，也将会付出高昂的代价，人机交互技术水平已经基本满足了人们的要求，指望某一种技术使得智能化或是交互形式在便捷性上有巨大的发展，基本上是不现实的，也是没有必要的。这种观点还认为，还没有形成对于情感计算机强烈的社会需求，如果技术的高度超过了社会的需求，其结果要么是技术本身被人们所遗弃，要么是技术的存在使人类的本性退化。智能化的最终目的是延伸人的控制力，但智能化似乎进入了绝对化的发展空间，大多数研究人员忽视了两个关键问题——智能化的效果和智能化的成本。技术的成本确实是一个无法回避的问题，“如果智能化的成本在某一时刻超过了人力资本，那么还会有谁去用智能设备呢？”
现实性与非现实性
一种观点认为，人工情感是即将到来的现实。克里克认为：“现在是可以用科学的方法研究意识的时候了，人的意识和精神活动完全由神经细胞、胶质细胞的行为和构成方式、以及影响它们的原子、离子和分子性质所决定，它们完全由物理化学规律支配”。生物计算机的出现，使人工情感变得越来越现实化，科学家发现了分子之间自发的组成具有计算能力的系统的方法，最可能成为生物计算机运算单元的是DNA（脱氧核糖核酸）或RNA（核糖核酸）。另一观点认为，人工情感是件遥远的事情。计算技术发展到今天，对大脑结构和思维本质的无知成了人工智能的“音障”，它们的阻力像激波一样难以突破。21世纪初对于大脑如何工作还没有一个像样的理论基础，里克·雷斯特认为，大脑太复杂了，没有人知道它怎么活动，谈不上模拟大脑的算法，“假设有可以模拟大脑算法的机器，这样的机器有智能和意识吗”。 张亚勤和微软亚洲研究院的两位副院长张宏江、沈向洋在合写的文章中说，一些科学家提出，“人类思维的规则几乎是不可能被完全破译的，所以机器所能够接受的永远都只是残缺不全的‘人的智能’，再强大的机器也不可能再现人类思维的复杂机制。” 由于大脑结构的复杂性、意识的复杂性、认知过程的复杂性、常识知识结构的复杂性等等，也由于意识最重要特征是它的意向性、自明性或自指性，彭罗斯认为这些特征显然是超越逻辑的，是超越算法的。人的情感思维与电脑的智能思维是两种完全不同的思维方式，电脑的最基本构成是处理器、内存和总线结构，它们只能对电路的开关作出反应和发生作用，这就决定了电脑的“思维”方式的有限性；电脑不存在意识，没有心理平衡问题，无法建立主体价值观，不能自动对所有的感受进行过滤，以便处理有用和必要的事情；人脑绝不是单纯处理0和1的装置，它直接接受和处理模拟信号，它的记忆是经验块堆的建立、关联和组合，如果电脑实现人脑功能，它必须在结构和工作机理上彻底翻新；人不会制造完美，大自然则能，人脑是目前物质的最高实现形式，人类只能实现人脑与电脑的交互，根本不可能制造具有真正的人脑思维方式的电脑；人是感性和理性的矛盾统一体，未来电脑可以让我们的社会数字化，但我们却难以让它感性化。总之，电脑距我们人脑还有遥远的距离，中间似乎隔着许多不可逾越的鸿沟。 人工情感包括三个方面：情感识别、情感表达与情感理解（或情感思维）。世界各国的科学家在情感识别与情感表达两个方面所取得的成果非常显著，但在情感理解或情感思维方面却收获甚微。其根本原因在于，到目前为止，没有一个科学家能够真正了解情感的哲学本质及客观目的是什么，没有创立一个全新的、科学的、数学化的情感理论，没有建立一个真正的情感数学模型。
21世界初的人工智能实际上只是人工认知，它是狭义的人工智能。知、情、意是人类三种基本的思维形式，那么广义的人工智能应该包括人工认知、人工情感和人工意志三个方面，因此要想由狭义的人工智能朝向广义的人工智能发展，就必须首先解决一系列有关情感的基本理论问题：什么是情感？情感的客观目的是什么？认知与情感到底有何区别？等等，而这些深层次的理论问题是当今的哲学、思维科学、生命科学和心理学等没能真正解决的。计算机的人工智能水平在经历了一段时间的突飞猛进之后，如今已经接近了它的理论上的发展极限，显然，不解决上述深层次的、哲学层面上的理论问题，不解决“人工智能”、“人工情感”和“情感计算”理论所存在的一系列严重的危机与哲学错误，要想研究真正意义的情感机器人是绝对不可能的。
人工情感理论存在三个方面的严重缺陷：
情感的哲学本质
情感是人类的一种主观意识，它必然是人脑对于某一种客观存在的主观反映，这种客观存在就是“价值”（或利益），情感与价值的关系就是主观与客观的关系，因此情感的哲学本质就是人脑对于事物价值特性的一种主观反映，情感的思维实际上就是人脑对于“价值”的思维，对于情感的计算实际上就是对于价值的计算。而21世纪初所有人工情感的研究者们都不知道这一点，他们总是试图通过测量和计算情感产生过程的各种生理指标（如心率、血压、脑电波、呼吸、瞳孔直径、激素分泌、血液成份等）的变化数据来确定情感强度的变化情况，来研究情感的变化规律，其结果必然是：“在主观范围内绕圈子，在表面形式上打循环”。情感是人脑对于事物价值特征的主观反映，其客观目的在于引导人更好地识别价值、消费价值、创造价值和表达价值，因此情感的识别实际上就是价值的识别，情感的表达实际上就是价值的表达，情感的计算实际上就是价值的计算。
情感的主要功能
21世纪初的人工情感研究者们只知道情感的功能作用在于使人或机器更具有“人情味”、更友好、更容易形成自然而亲切的人与机交互，营造真正和谐的人机环境。事实是，情感的功能远非如此！情感除了帮助建立机器人的人性化界面，还能够有效地提高思维的效率与速度，而且，情感还有一个更重要的功能，那就是：情感是人的行为灵活性、决策自主性和思维创造性的根本来源。智能机器人主要的缺陷在于：只能按照人预先编制的程序进行动作，不能自主地确立和调整价值目标，不能创造性地制订和修改总体规划及行为方案，不能总结经验和吸取教训。智能机器人一旦具有了情感，就能够以“达到既定的意志目标”为行为方向，以内设的“价值观系统（或情感系统）、认知系统和意志系统”为价值计算依据，以“实现最大价值率”为行为准则，建立一系列价值计算的函数关系式或约束方程式，再根据机器人所处的自然环境和人文社会环境确定若干个边界条件，选定情感和意志的动力特性参数，就可以主动地、创造性地调整“整体规划、行为方案和具体动作”，然后对行为的最终结果进行价值评价，以便及时地修正价值观系统（或情感系统）、认知系统和意志系统，达到总结经验和吸取教训的目的。
情感的内在逻辑程序
21世纪初，人工情感的研究者们完全不了解情感运行的内在逻辑程序，只知道人在进行情感反应时各种生理指标的变化数据。事实上，人在进行情感表达、情感识别和情感思维过程中，遵循着特定的逻辑程序。情感表达的逻辑程序大致是：人通过感觉器官接收刺激信号，大脑就会把以前存储在“价值观系统”中该事物的“主观价值率”提取出来，与自身的“中值价值率”进行比较、判断和计算。当前者大于后者时，就会在大脑中的边缘系统（该组织决定着情感的正负）的“奖励区域”产生正向的情感反映（如满意、自豪）；当前者小于后者时，就会在大脑中的边缘系统的“惩罚区域”产生负向的情感反映（如失望、惭愧）。大脑然后对价值的目标指向、变化方式、变化时态、对方的利益相关性等进行判断，从而确定和选择情感表达的基本模式。此外，情感识别、情感计算与情感调控也遵循着特定的逻辑程序。如果不了解情感运行的内在逻辑程序，就不可能研制出真正意义的情感机器人。
情感的数学模型
21世纪初的心理学没有建立任何的情感数学模型，也不知道情感的数学变化规律。显然，要实现情感的数字化，就必须首先建立情感的数学模型。事实上，人的情感可以通过情感矩阵来进行描述，并可以进行情感的交集运算与并集运算，情感强度的变化有着特定的数学规律。情感是人脑对于事物价值特性的主观反映，虽然，事物的“价值率高差”在根本上决定着人的情感强度，但在一般情况下，情感的强度并不与事物的价值率高差成正比，而是一种特殊的指数函数关系。
正是上述的理论障碍，在根本上决定了情感机器人的发展局限性。但各国所声称拥有情感的机器人，最多只能模拟人的某些情感表达方式，并进行一些简单的情感识别，不可能具有真正意义上的内在情感思维。
监督学习
目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。
基于规则/无监督学习
和基于监督学习的情感分析相比，基于规则和无监督学习方面的研究不是很多。除了（Turney,2002）之外，（朱嫣岚 et al,2002）利用HowNet对中文词语语义的进行了情感倾向计算。（娄德成 et al,2006）利用句法结构和依存关系对中文句子语义进行了情感分析，（Hiroshi et al,2004）通过改造一个基于规则的机器翻译器实现日文短语级情感分析，（Zagibalov et al,2008）在（Turney,2002）的SO-PMI算法的基础上通过对于中文文本特征的深入分析以及引入迭代机制从而在很大程度上提高了无监督学习情感分析的准确率。
跨领域情感分析
跨领域情感分析在情感分析中是一个新兴的领域，目前在这方面的研究不是很多，主要原因是目前的研究还没有很好的解决如何寻找两个领域之间的一种映射关系，或者说如何寻找两个领域之间特征权值之间的平衡关系。对于跨领域情感分析的研究开始于（Blitzer et al,2007）将结构对应学习（Structural Correspondence Learning，SCL）引入跨领域情感分析，SCL是一种应用范围很广的跨领域文本分析算法，SCL的目的是将训练集上的特征尽量对应到测试集中。（Tan et al,2009）将SCL引入了中文跨领域情感分析中。（Tan2 et al,2009）提出将朴素贝叶斯和EM算法的一种半监督学习方法应用到了跨领域的情感分析中。（Wu et al,2009）将基于EM的思想将图排序（Graph Ranking）算法应用到跨领域的情感分析中，图排序算法可以认为是一种迭代的k-NN
近期你肯定有被大火的双人合作游戏《双人成行》刷屏，每当我打开Steam，总有一半的在线好友沉迷这款游戏。在《双人成行》的Steam评论区，全世界玩家都对这款游戏赞不绝口，唯一的不足就是EA烂橘子的垃圾服务器。《双人成行》最让人抓狂的就是合作游玩，这也可以“间接测试”你和朋友或者恋人之间的情感程度。其实早在FC时代就有一款被誉为“友情粉碎器”的游戏，那就是国内玩家统称的《松鼠大作战》。
《松鼠大作战》是由CAPCOM在1990年发售的FC游戏，在初代作品发售的三年后，CAPCOM又在FC上发售了《松鼠大作战2》，因为有趣的设定和丰富的关卡，两款《松鼠大作战》在国内的人气很高，这两只可爱的“小松鼠”想必大家肯定十分熟悉了。
如果你对《松鼠大作战》观察得足够仔细，会发现游戏不管是美术风格还是场景设计，都充斥着迪士尼的味道。没错，《松鼠大作战》就是CAPCOM经过迪士尼授权制作的FC游戏。说到迪士尼，很多人想到的就是“米老鼠”和独特声线的“唐老鸭”，而CAPCOM制作的《松鼠大作战》源自于迪士尼的另一款动画作品《奇奇和蒂蒂之救援突击队》，又称《救难小福星》。
起初迪士尼的娱乐产业重点并不在动画、游戏领域，**、游乐园才是产业重心，而这一切在新CEO「迈克尔·艾斯纳」上任后开始改变。80年代的美国动画产业迎来了爆发期，很多玩具商都开始制作旗下IP的电视动画，作为顶级IP大厂的迪士尼肯定不能停下脚步，于是迪士尼开始的打造自家的画矩阵。
迪士尼先是斥巨资制作了电视动画《唐老鸭俱乐部》，随着动画的热播，迪士尼又推出了《奇奇和蒂蒂之救援突击队》《狡猾飞天德》等动画作品。早期美国动画制作水准都不高，很多玩具厂都外包给日本动画公司制作，迪士尼也不例外。
《唐老鸭俱乐部》等动画在全球热播，当时的游戏主机领域正好是任天堂FC称王称霸，迪士尼新上任的CEO眼光可不仅仅是电视动画。当时的迪士尼联合日本游戏厂商Hudson制作了FC游戏《米老鼠》，游戏制作成功后准备在美国发售，可这时Hudson却掉了链子，没有能力支撑《米老鼠》的海外地区发行，随后迪士尼便找上了刚刚在美国成立分部的CAPCOM。
当时的CAPCOM正处于飞速发展时期，因为之前作品的质量颇高，迪士尼和CAPCOM也达成了一个长期合作的协议，协议内容就是改编迪士尼的影视作品。后续你能看到的FC迪士尼游戏《松鼠大作战》《松鼠大作战2》《怪鸭历险记（飞天德）》《唐老鸭历险记》《唐老鸭历险记2》《航空小英雄》都是出自CAPCOM之手，而且游戏质量都是一流。
《松鼠大作战》的开发工作由CAPCOM元老「藤原得郎」负责，这个一手缔造CAPCOM大量经典IP的男人“出手就知有没有”，开发过程极其顺利，游戏完美还原了动画中的场景、敌人。当时的迪士尼都被CAPCOM的完成度震惊，因为玩过FC游戏《米老鼠》的都知道两款游戏的差距。
《松鼠大作战》的游戏性在当时可以说是满分，两只“松鼠”可以使用场景中的铁块、苹果、木箱等攻击敌人，因为角色的大小比例原因，两位主角在搬起苹果后会汗如雨下，而且跳跃也会有所限制。如果你搬起的是木箱，还可以按住↓键躲进箱子内，如果敌人在这时走上来，那么迎接它的只有被击飞出局。
对于《松鼠大作战》来说，最有趣的就是双人模式，当你把木箱向队友扔过去，如果队友没有接住，就会被击晕数秒，而这时就是敌人最好的进攻时机。像这样坑队友的操作，当年体验过这款游戏的人一定都懂，如果碰到大量木箱的关卡，就会演变成两位主角的SOLO时刻。当然《松鼠大作战》可不止一个击晕队友的设定，在游戏中你也可以搬起另一名玩家，这时把他丢向敌人还是“深坑”就看你们的友谊了。
制作《松鼠大作战》的CAPCOM可能也想到了双人模式在游戏内“打架”的情况，于是在游戏中加入了“只要1P或者2P没有同时阵亡就可以继续复活”的设定。CAPCOM在制作《松鼠大作战》中还加入了《超级马里奥3》的自选通关路线，但这个设定在《松鼠大作战2》中被修改为线性流程。虽然萝卜青菜各有所爱，但失去了主动选择关卡的机会还是有点可惜。在《松鼠大作战2》中还加入了一个全新的设定，就是搬起队友投掷会造成“会心一击”，甚至最终BOSS只需要5下就能解决。
前面文章在说到“松鼠”两字时都加上了双引号，其实“奇奇”和“蒂蒂”并非是松鼠，严格意义上叫花栗鼠，不论是体积和花纹都和松鼠有不少的区别。不仅是角色物种，两位主角在游戏中的形象也是深入人心，尤其是1P的皮帽夹克，这个形象是致敬**《夺宝奇兵》中的“印第安纳·琼斯”，而2P的花衬衫则是来源“汤姆·塞立克”主演的电视剧《夏威夷神探》。
《松鼠大作战》凭借超高的完成度给迪士尼交上了一份满意的答卷，游戏发售后全球销量高达120万，不过1993年发售的《松鼠大作战2》销量却十分一般，再加上当时SFC已经上市3年有余，《松鼠大作战2》也成为了CAPCOM最后一款FC作品。
对于这么优秀的经典IP，CAPCOM怎么可能一直把它放在仓库。于是CAPCOM在2017年4月18日发售了《迪士尼午后合集》，游戏包含了《松鼠大作战》《松鼠大作战2》《怪鸭历险记》《唐老鸭历险记》《唐老鸭历险记2》《航空小英雄》总计6款经典迪士尼改编游戏。毕竟用冷饭赚钱这事，CAPCOM称第二还没人敢称第一。
[第一阶段] 以心理诉求为主,整合各种传播工具,让消费者充分认识产品,建立品牌形象
[第二阶段] 以理性诉求为主,让消费者充分认识产品的利益点,明确核心价值
[第三阶段] 当潜在消费对象对产品有一定的认同和理解后,加大利益点、制造热点展开强势投放,对游离观望的买家做进一步的刺激,促进达成购买行为
传播的阶段组合
我提出五个传播阶段,分述如下：
第一阶段：筹备期 造势及策略拟定
任务：各项媒体研讨、制作、验收并完成公开前一切准备工作
工作重点：形象设计与营造 确定广告及媒体计划
第二阶段：公开试销期 打开知名度
任务：利用媒体、为产品形象打开知名度,让消费者产生期盼心理,酝酿大的气势
工作重点（如）：重要地点路牌悬挂 刊登引导性报纸文稿
举行小型SP与PR活动
第三阶段：引销期 制造轰动聚人气
任务：以强势密集传播方式,塑造独特的形象,达成销售高潮及高成交率
工作重点：（如） 刊登公开报纸广告 举办SP与PR 活动
现场炒作与DS（直销）并行
发布新闻稿 大量发放宣传品
第四阶段：强销期 创造销售佳绩
任务：提高销售率,完善产品形象美誉度
工作重点：（如） 持续刊登报纸广告 大量发放宣传品
加强SP 与PR活动攻势
调整产品走势及销售情况并调整广告诉求主题
第五阶段：促销期 顺利达成销售目标
任务：塑造成功形象,补救销售死角,加强知名度,增加客户认同感,以达成圆满销售成果
工作重点：（如） 创再一波传播热潮 举办大型PR 活动 加强人员销售
以下是做传播规划前期的目录：
整合传播的目标（成为怎样的品牌）
为什么是这个目标（给传播目标做分解分析,找到合理可支撑的依据）
整合传播目标分解（递进式——近期中期远期 意思是每个阶段传播的意义和收获会是什么,用矩阵图来做）
整合传播的原则（整合性、互动式、全方位、差异化）
整合传播的策略（广告策略、招商策略、公关策略、终端策略）
整合传播的调性（围绕时代、情感、品质而设计的符合品牌本身和消费者需求的广告调性）
整合传播的阶段（在什么时间,选择什么样的媒体,投放什么样的广告,意义说明）
摘要：十二型人格多维度复合性格矩阵是传统九型人格单维度性格体系的补充，通过自我觉察的方式找到脑（思维）、心（情感）、腹（直觉）层面的核心性格，展现出所对应的思维模式，感情模式，与直觉行为模式，根据在不同情境下原生性格自我的价值观（脑），爱情观（心），与世界观（腹）的情绪的反应，结合理性情绪认知疗法，在咨询过程中以人为中心的指导其认知的转变，达到从内而外的寻求自我并达到咨询的目的。
关键词：九型人格；十二型人格；性格矩阵；核心性格；心-脑-腹排列；原生性格重构；人格失调；咨询目的与方向；自我认知转变与自我的实现。
正文：
心理学一直在致力解决一个问题，就是找到一种行之有效的人格类型学，将人性进行分类，它不仅准确，具有可操作性，而且可以用于日常生活，容易被人们理解。自从公元前5世纪的希波克拉底开始，哲学家们就认识到，人格总是以这样或那样的类型存在。
在过去若干世纪中，心理学家有提出了许多不同类型的分类法。弗洛伊德的研究强调了自我、本我和超我在人格中的主导性；荣格的类型学以一个人的心理态度——内倾型或外倾型——并如何受到4个基本心理功能——荣格称之为情感、思维、感受和直觉描述了4种类型，后来发展成了著名的MBTI性格-能力测评系统，大量用于现代人力资源管理的人才甄别上；卡伦霍妮尔则以她对人与人的依赖关系的临床观察为基础，分类出三种人格类型，并影响到个体在未来与家庭、社会、工作中的人际关系的表现……
每一种分类法都在不同的领域中得到了一定的认可与应用，也发展出了大量的性格心理学应用流派。而简卢文格《自我的发展》中更综合了发展心理学的理论，提出了人格的发展中，应该强调人格的稳定性的重构，与人格随着时间性发展-习得-整合的两个变化过程。
随着年龄的发展，我们会看到咨询过程中案主中的某一两个原生性格的过度强化，导致了人格的失衡与人际关系失调的现象。而通过适当的基于原生性格导向(Personal-centerapproach )作出的自我整合的治疗，在帮助案主对原有行为与外在内在情景的认知重构过程中，达到内外认知重构的双重效应，对强化其日后的信念与行为的持续性比单一改变认知行之有效。
如果有一套完整的、可操作的人格性格测评体系，测评出案主的核心性格下的价值观、世界观、人生观，我们就更容易站在案主的核心性格的价值观去作出正确的指引与帮助，重构他们对外在世界、社会、转变工作中焦虑源的认知，从而改变他们的行为与情绪的管理，而不是单单站在咨询师自我的性格价值作出评判与投射性的指引，或是一切未知的心理黑箱中操作。
十二型人格Dodegram 源于九型人格Enneagram，是九型人格单维度性格系统的多维度性格体系的补充。九型人格研究的是个体单个核心性格的思想、情感、行为模式。而十二型人格研究的是全面的12个性格矩阵对个体思想、情感、行为的固有模式的关联性，及对其内在价值观、外在价值观在生活与工作中的影响。十二型人格在个体性格的重构与高度人格的整合认知后，对其自我实现带来超越的方向与途径进行探索。同时，十二型人格还研究性格动态变化相互转化与整合的同一性与规律；多维度性格成长与心成熟度在外界社会、文化下对后天性格的的影响。
九型人格来源于2500年前的一个古心理学系统，源头的研究可参照《九型人格》（海伦帕玛）。在现代心理学家的研究中，九型人格应用于越来越多的商业管理，与个人心理成长的性格心理学中。大量人力资源管理层面、职业生涯规划层面、医学护理学层面的九型人格的应用学论文也频频出现在心理学及管理学的论文杂志中。九型人格认为，人类的个体性格分成九种，每个人只有一个主性格主体，其他的性格部分作为行为的某些补充模式。各个性格的位置与转化，如上图所示。性格的矩阵是固有不变的。如下图
传统的九型人格性格矩阵：
脑5-6-7；
心2-3-4；
腹8-9-1；
在对传统的九型人格大量的测评与咨询过程中，对对立二元性格的展现与3-6-9环的更深层的动态转变研究中，我发现了3-6-9性格环的可衍生性。于是我通过在传统的九型人格中加入3个原型性格模块，使之形成：-3，-6，-9与+3，+6，+9共同组成变化环性格六芒星结构，与1-4-2-8-5-7固定环性格共同组成十二型人格测评体系。如下图：
十二型人格关注的是多维度性格矩阵的规律与对个体价值观（脑）、爱情观（心）、世界观（腹），与生活（先天）、工作（后天）性格模式的影响。十二型人格认为每一个独立的个体必然全然拥有十二个性格内容与模式，且以一个严密的多维度性格矩阵的方式，按照严密有序的逻辑与关系组成一个完整的性格矩阵，亦称为我们的人格结构。同时，在每一个性格是动态的变化的原型中，我们看到了性格失调的原因，也看到了性格整合与超越的可行性。
人性是一个精密无比的，逻辑有序的多维度结构，即代表了它的完美性与自我可修复性，心理咨询在查得原生个体性格结构的情况下，通过对话的形式，通过介入，引导主体最深刻的自我觉察与自我管理，通过自我对话、自我分析，完成自我人格整合的过程，这也是十二型人格理论研究的终点。
多维度性格矩阵分析表如下图所示：
Dr Reason’s Matrix分析
核心性格腹区1w（-9）
先天性格 后天性格
脑7（+6）, 8（+3）；理性思维模式
心4（-3）, 5（+9）；感性情感模式
腹1（-9），2（-6）；直觉灵感模式
性格矩阵的作用是它可以用更全面的方式去解读人在认知理性思维，情感情绪例如爱情观方面，还有潜意识中意志力层面的性格造成的态度与价值观的基础成分。12种原型性格的价值观是互为对立，也是互为转化的。德国哲学家斯普朗格（SprangerE）《人的类型》中的六个模型，加上现代心理学中的其它几个特质性格也与十二型人格的原型性格不谋而合。而《价值观研究量表》与《十二人格测评表》有相似性。
价值观是个体核心的信念体系，个体评判事物与抉择的标准，是关于什么是“值得的”的看法。价值观与态度相比，更抽象和一般，更稳定和持久，更不容易改变。个体的各种价值观彼此联结，构成了一个完整的价值观体系。同样，人格的各种态度也会构成一个具有整体性的态度体系，越是接近价值体系中心的价值，对个体的共鸣越大，对个体的行为影响也越大。这也是基于原生核心性格价值观作出咨询的理论依据。
而在婚姻咨询案中，80%的离婚因素是性格不合，也有的称之为“三观不合”，而三观在很多程度上就是我们脑区衡量的金钱价值观，心区情感的爱情观，与腹区的直觉意志中的世界观。这三个中心也可以与弗洛伊德的自我（脑），超我（心），本我（腹）有相似性。
十二个原生性格原型与分别对应的价值观与心流状态，受压时的主要情绪变化：
1号性格，完美主义者： 追求完美，关注对与错，有很强道德批判观；
价值观：只做道德上正直的正确的、对的事情。
心流Flow状态：一切完美的，道德至善的存在感与满足感；
主要情绪：愤怒，道德上的评判；
2号性格，给予者： 喜欢帮助他人，乐善好施，用爱去掌控一切；
价值观：帮助他人是最大的快乐；
心流Flow状态：无边界的，无条件的爱；
主要情绪：竭嘶底里，瞬间逆转；
+3性格，成功者： 追求成功，结果导向，直率，工作狂；
价值观：追求出类拔萃的结果与成就感；
心流Flow状态：所向披靡的成功感；
主要情绪：自负，过激行为；
4号性格，悲情浪漫者： 追求感性浪漫，追求终极意义，灵性连接；
价值观：终极意义的深层理解与链接，懂自己的人；
心流Flow状态：深邃的理解与赏识；
主要情绪：悲情，自怜自艾，自我埋怨；
5号性格，理性主义： 洞察力很强，不善表露情感，喜欢孤独抽离；
价值观：洞察外在世界万事万物的规律，关联；
心流Flow状态：顿悟，全知，超然万物之外；
主要情绪: 自闭，拒绝社交；讨厌与人接触；
+6性格，辩证者： 喜欢对比求证，逻辑思维，迅速思辨，证据为先；
价值观：不断的改变与新的尝试；
心流Flow状态：全新的体验与冒险状态；
主要情绪：选择性焦虑综合征；
7号性格，享乐主义者： 乐天派，兴趣，激情，体验为先，注重过程；
价值观：世界是用来玩的，好玩才有意义；
心流Flow状态：开心快乐无忧无虑的峰值体验状态；极乐巅峰状态；
主要情绪：亢奋，情绪激昂，不负责任；
8号性格，掌控者： 权力，掌控欲强烈，霸气外露，喜欢一切尽在掌握；
价值观：手握大权，掌控一切；
心流Flow状态：一切尽在掌握；一切搞定；
主要情绪：反社会人格，暴怒综合征；
+9性格，和评论者： 顺其自然，讨厌争吵冲突，用逃避应对冲突；
价值观：世界是公平的，一切会有最好的安排；
心流Flow状态：慢慢来，内心平和，时间会做最好的安排；
主要情绪：无为，无动力无方向，唯唯诺诺，自我麻醉；
-3性格，政治家： 经常变换角色，迎合团体，善于鼓舞他人；
价值观：形象外观很重要，团队合作很重要，一同承担；
心流Flow状态: 进入角色，成为主角；
主要情绪：自我欺骗，自恋综合征；
-6性格，怀疑论者： 负面思考，危机思维，忠于信仰团队核心价值；
价值观：安全为上，做人一定要忠诚；
心流Flow状态：对事业与组织的忠诚而献身；
主要情绪：怀疑，焦虑，自我否定；被害妄想，疑病症；
-9性格，阴谋论者： 谨小慎微，流程之王，思维严谨，谋略之王；
价值观：万事万物都有它的原因与规律，特别是人为的因素；
心流Flow状态：找到规律成完美逻辑理论的严谨之美
主要情绪：强迫症，重重复复，叨唠症，纠结综合征；
每个个体都发展出以一个性格原型为核心性格和与之相对应的价值观，同时具有12个性格成分的性格矩阵整合体，十二型人格称之为人格Personality。当性格位于不同的心脑腹位置时，形成了个体独特的：脑-价值观、心-爱情观、腹-人生观，主性格决定论称为“一元性原则”。一元性原则中包含了两个哲学性的成分：1主性格是人格矩阵中唯一的，不可改变的，绝对恒定的主成分；2所有人格的成分都是一样的，包含着12个基本的性格成分，亦称为同一性原则。
简单来说，就是个体的主性格成分确立以后，是终身不变的。其他的性格成分可以作为人格整合的补充与发展，但主性格相对恒定。这样保证了人格发展的稳定性与同一性。
而另一面，每个个体都同样拥有12个维度的不同性格成分与模块，随着后天的发展与学习，我们最终向各个维度整合。但在多维度多元发展的条件下，因为矩阵的差异性，还有性格发展权重与维度的不同，个体是无法完全趋向统一的。这也造就了人性的多样化与多元性。在人格整合的方向，我们不但会有原生核心性格的优点，还会掌握其他性格的优秀直觉与本能，称为人格的成熟。反过来，当人格发展出现不平衡，或失调状态，最常见的就是，原生三元主性格，由于各种原因被压制，个体活在虚伪的自我中，产生长期的不满足与自我的无法实现感。十二型人格称之为人格失衡。同理，过度强化原生性格也会引起人格失衡的症状。
性格矩阵的测试可以通过问卷、自我觉察和矩阵最终调整得到最精确的模型用于解释一个人不同情境之下的思考模式、情感模式与行为模式。这在以个人为中心的咨询过程中起到了切入性与导入性的作用。
Case Study 1
十二型人格在学生职业规划中的运用
案主背景：求助者，女，17岁，高中二年级，早恋，母亲要求咨询。
我先与监护人进行了访谈：
母亲： “我们（两夫妻）以前经常在家里争吵，然后在8年前离婚。离婚后女儿跟随父亲。父亲性格暴躁，经常对女儿有责骂行为。她12岁那年因父亲骂她玩手机，并没收了她的手机，她突然从房间（8楼）跳出窗外…后来送医院，所幸她当时并无大碍。后来，因为这件事，我与前夫复婚，她的情绪才逐渐稳定，但一遇到不顺心的事，她就会威胁说“你们是不是想我死”自从进入青春期，学校老师发现其与外面的社会青年有早恋行为，经常接她出去喝酒，唱歌。让她回家，她又开始要挟我们，说“回家就死给你看…”
咨询师： 高中有早恋行为是不可取的，应该由学校与家庭一同管理她的行为。这次咨询的目的你作为监护者想要达到怎样的目的与效果呢？
母亲： 就是想她好好完成高中学业，顺利大学毕业，树立正确的人生观。
咨询师： 完成学业，管理好在校的早恋行为，树立正确的人生观。是咨询的目的。
我与女儿的访谈：
咨询师： 这次访谈是想通过性格的测试，找到你感兴趣的职业方向，你愿意谈谈你在学校的学习吗？
女儿： 我高中读的是食品营养技术专业。虽然我很喜欢吃，但是这个专业是未来成为营养咨询师的，老师上课无去，一上课就基本在睡觉。
咨询师： 那你以前有喜欢的专业吗？
女儿： 有啊，我想做服装设计师。而且画画老师说我画画很有天赋；
咨询师： 你愿意谈谈你小时候的过激行为吗？
女儿： 什么行为，我只记得爸爸妈妈经常吵架，我一个人在角落经常会很害怕，常常一个人在哭。但是后来他们和好了，我也知道妈妈很关心我，想我把书读好，找份好工作。
咨询师： 可以说说你的男朋友吗？
女儿： 可以啊，他比我大三岁，在外面有工作了。对我很好，经常来学校陪我。我病了，还带我去看病。花了好多钱。
咨询师： 他19岁，你17岁，他工作，你还要读大学，你时间可以安排过来吗？
女儿： 反正现在读的专业是妈妈安排读的，天天上课就睡觉，有的是时间。
咨询师： 如果大学你来选择，考服装设计师，你还会选设计师吗？
女儿： 现在有点晚了，艺术类的专业要加上画画技能的，但总比现在这个专业有趣多了。
咨询师： 那你愿意去花更多时间去上补习画画的班吗，为报考设计师专业？
女儿： 愿意啊。
咨询师： 那你要放弃很多业余时间去补习了，不能天天出来陪男朋友了，你愿意吗？
女儿： 可以啊，我把设计读好了，就可以比他挣钱多了；
女儿核心性格矩阵测评的结果是：
主性格心区的2号性格；
三原生主性格矩阵为
脑区4悲情浪漫者；
心区2给予者；
腹区8权力掌控者；
脑区（理性区）主性格是4号悲情浪漫者，因此对艺术类的兴趣较强，喜欢浪漫的感觉；喜欢文艺类的专业；
心区（感性区）性格是2 号性格：给予者。这是主性格区域，通过帮助别人来获得爱的回报；喜欢被爱的感觉，也容易用爱来掌控别人；也是早恋的成因；
腹区是（本能区）8号性格：Boss，掌控者；喜欢自己的人生自己掌控，权力的追求者，不喜欢任人摆布；
母亲监护者的核心性格矩阵测评的结果是：
主性格腹区的1号完美主义者
三原生主性格矩阵为
脑区7号享乐主义者；
心区4号悲情浪漫者；
腹区1号完美主义者；
根据传统九型人格固定环的三个性格的连线模型：下图所示
女儿的主性格2号性格受到压力时变成了8号掌控者性格，会有过激暴力行为出现，而高兴轻松状态下会变成4号悲情浪漫者性格，诱发早恋，悲情的行为。同时，4号性格对艺术类的学习是很感兴趣的，强化她4号性格在脑区的自我实现，就不会在理工科的（食品技术管理）感觉肃然无味的地步。如果在三个中心的价值观得以让她顺利发展，她就不会因其他两个中心无法自我实现，而沉迷于心区2号给予者的早恋的状态；也更利于管理她对早恋的认知，与行为的改变。
监护者母亲的性格为典型的腹区的1号完美主义者，在没有做测试之前，不能完全认知自己经常在潜意识上对女儿的行为、态度、观念上作出道德上的批评。往往用一种“Only one way”的认知方式去为女儿作出职业上的指导，因为她本身是营养师，在一家美容整形公司做销售总监。在她安排的职业道路上，已经满满的安排了一条“完美”的求职道路，所以命令女儿严加执行。而女儿的腹区8号掌控者性格被激发出来的时候，出现了潜在的过激言语与行为。
当监护人案主知道自己的性格的时候，突然回想起丈夫曾经经常说过的一句话：“你永远都认为自己是对的，什么都是完美的无错的。”在与监护人一对一进行合理情绪疗法对话中，指出1号改变的认知方式为：“当1号明白世界所有的问题都并非有且只有一种完美的解决方法之道的时候，1号就会活在更大的包容的睿智之中…”
应用理性情绪认知疗法的步骤，逐渐引导监护者母亲的认知过程，明白在亲子关系中最大的问题，是与女儿的性格差异与价值观冲突。中国式家长式的教育方式，是以父母亲的价值观为标准，对子女做出强压式的灌输，对一个曾经有过心灵创伤的女儿，会产生过激的叛逆行为与结果。只有让子女的自我价值在三个层面，价值观（脑）、爱/亲情观（心）、人生观（腹）达到最自然的自我的实现，才是职业人生规划中最理性的指导状态。
因为这是基于原生性格的价值观趋向作出引导的，所以也必然符合人性。每一个性格所对应的能力与天赋是不一样的，正确的引导，给予正确的外部刺激，让能力成长成才，也是每一个家长或人力资源师最渴望看到的预期结果。
通过外界的激励与后天的培育，让原生性格在适合的土壤与外部环境下生长。压抑原有的原生性格定位与兴趣取向只会得到相反的效果。咨询师在测评性格后，在根据原生性格带来的切入点进行有效的引导，让个体在不断自我认知，自我重构的过程中发现深层次的核心价值观，也是对自我探索的一个有效的方法。
Case Study 2
十二型人格在相反价值观的婚恋关系中的咨询
男矩阵：脑7心4腹1，
核心性格是腹区1号完美主义者；
女矩阵：脑1心5腹7，
核心性格是腹区7号享乐主义者；
男女的主三元组性格矩阵的匹配度相当高，60%价值观是匹配的，但心区的性格，主要是爱情观，则是完全相反的两个配对：4 VS 5。4号性格是感性至上的悲情浪漫者，5号性格是理性至上的简约主义的观察者。在完全不了解对方的性格矩阵之前，两个人经常为生活中的小事吵架。例如：4号喜欢在众人面前秀恩爱，5号则不喜欢把私生活与情感暴露在在社交媒体和在公开的场合展现亲密关系。经常的吵架源于性格心区感情中心的价值观差异，只有相互认同与理解，才能达到共识。
咨询方法：让两人同时学习十二型人格的理论，同时用分享的方式去了解对方的情感的固有模式（心区的性格），在认知的基础上，跳出原有的道德评判与相处的方式，达到咨询的目的。
结论：
十二型人格多维度矩阵，研究人格结构内多个以价值观体现的性格结构系统，与传统的心理学性格体系相比，它的优点是很轻易地通过自我觉察发现原生性格的内容与定位，再通过对性格的重构与自我认知，在核心性格层面改善因情绪带来的错误认知，回到健康的认知层级；改善因性格失调带来的人格失衡状态。
通过自我的对话来调整自我内部价值观与外界价值观冲突带来的心理问题。基于以人为本的核心性格疏导的方式，不失为现代心理咨询治疗的有效补充。
2012年美国哈佛心理学研究56位完美主义者性格家庭对小孩子焦虑成因的数据表明，原生性格原型的研究与十二型人格研究的方向是有一致性的。《取悦症》一书中也描述了与2号性格给予者有相关性的咨询案例。随着越来越多的原生性格原型被现代心理学所认可，性格心理学分析，十二型人格复合性格作为方法的补充，在咨询个案中，自我的探索与人格发展中一定会显示越来越显要的作用。
参考文献：
1（美）海伦珀尔默著。徐阳译《九型人格》。北京：华夏出版社。2006
2（美）唐理查德&里索著。徐晶译《九型人格——了解自我》南海出版公司，2009年；
3（日）河合准雄李静译《心理治疗之路》东方出版中心2016年
4（美）哈利雅特布莱克著。姜文木译《取悦症》机械工业出版社，1998年；
5陈海国《九型人格在企业人才招聘中的应用》，20067（商场现代化）；
6郭念峰《心理咨询师》2015年，民族出版社。
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