如何表达自己的情感

——语言表达能力和社会交往能力的提高可以使更合理地处理好感情等诸多问题。一、提高自己的语言表达能力,增强表达效果,说话时注意分寸是极为重要的,具体应该从以下几方面努力:　

　　1多多读书,忌浅薄无知

　　即使是伟大的演说家,也要借助阅读的灵感

　　2话如其人,忌夸夸夸其谈

　　相实无华的语言是真挚心灵的表达,是美好情感的展现因而,语言的朴素美来自相互的外事态度,话如其人,言为心声,平时为人外世质朴真诚,说话也就自然不会扭捏做作

　　3远离假话,摒除大话

　　4不说空话,制止套话

　　5选择对象,因人而异

二、提高自己的社会交往能力。各人所外的地位不同,对同一事物的理解是有差异的,说话的分寸也就要根据各种人的地位,身份,文化程度,语言习惯来做不同的外理社交能力与社交经验的关系如此密切，如果可以提高自己的社交能力，使日常社交得到改善。不但可以减少与别人发生冲突，亦可以令自己和别人有更愉快的交往经验。

要有效地提高社交能力、可循两方面入手，一是对社会情境的辨析能力，一是提高对其他人心理状态的洞察力。

对环境的辨析能力要有效地达到社交目标，便要因应情势而作出相应的行为。社交环境瞬息万变，交往的对象亦有不同的特质，要适应不同社交环境、人物，便非要有精锐的观察和认知能力不可。

对环境的辨析能力是社交能力的一个重要部分。一个人如果能够对情境间的细微不同之处加以区分，往往更能掌握社交环境的变化而做出合宜的行为，以适应不同性质、千变万化的环境。

这种因时制宜的说法，并非只是近代西方心理学所提倡。其实在中国古代典籍中亦常被提到。例如《中庸》说：国有道，共言足以兴国；国无道，其默足以容。这便说明了进谏及保持缄默都是合宜的处事方法，但朝臣采取那种方法才可产生较理想的后果，却取决于他们身处的国家是有道还是无道之国。又以本章开头提及的杨修为例，他是个机智的才子，但他所服侍的主公曹操是个性格多疑的人。杨修自恃聪明而多次道破曹操的心意，故招来杀身之祸。若他的主公是个宽宏大量，知人善用的人，杨修不但不会被杀，反而会被委以重任。虽然有人会慨叹杨修生不逢时，但若以因时制宜的说法，杨修似乎只顾一时言语之快，却忽略对方（曹操）的思想性格，因而说出一些合乎事实但不合对方心意的话，白白地把性命断送了。由此可见，要成功地达成社交目标，便要审裁客观情势的变化，因时变通，以适应各种各类的社交情境。

研究显示：辨析能力愈高的人，社交能力也愈高。他们在与父母、师长、朋友和不喜欢的人交往时，较能完成交往目标，并较能改进双方的交情。

亦有证据显示，辨析能力高的人，他们会遇上较多愉快的交生经验，而他们也较少出现抑郁的情绪。

需要强调的是，因时制宜并非指盲目跟随形势变化而改变自己的行为，亦不是指盲目顺应对方的旨意。

辨析能力高的人不一定是社交变色龙，只懂得盲目附和。他们有自己的生活目标，而这些目标也可以是一些利他的目标（例如替某医院筹款）。辨析能力高的人，在追求这些目标时，懂得审时度势，既能够完成自己起初不愿捐款的人解囊相助，并让他们觉得捐款后心情愉快，这便是辨析才能的应用目标了。

对别人心理状态的洞察力

在研究中，曾向受测者描述一个人的行为，然后请他们将这个人的资料转述给另一位受测者听。在转述过程中，有些人自发地加入了一些对故事人物的性格和道德判断（例如他是一个贱人），而有些人则主动地对故事人的的内心世界加入剖析（例如因为他想取得律师资格，所以对有权势的人所做的坏事视若无睹）。

在这项研究中，我们也测量了受测者与父母、师长、朋友和不喜欢的人交往的成果，发现越倾向性格道德判断的人，他们的社交能力便越差。反之，越倾向作内心剖析的人，他们的社交能力也就越高。

我们的研究指出，一个人对性格和道德的看法是一个十分重要的因素。有些人觉得怀可和道德是不可改变的个人素质，相信每个人也有固定不变的道德水平和性格。因此，在与人交往时，他们的注意力便集中于从别人的言行举止，来推断对方具备哪种性格。也有些人相信性格和道德都是变数，认为一个人的道德和性格是可以改变的。因此，这些人在社交场合中，并不急于判断别人的性可和道德水平。反之，他们会较留心于一些可变的因素和行为的关系。譬如，他们会较留心环境因素的改变如何影响一个人的心理状态，而心理状态的改变，又如何影响一个人的行为。

在一项研究中，我们问受测者一些很简单的问题。譬如，甲旅行时给同事实了些纪念品，那很可能是因为--。或乙将一盒橙汁倒在同学的图画上，那很可能是因为--。那些相信性格是不可改变的人，较多提出甲是一个善良的人，而乙则是一个无赖等解释。反之，相信性格是可以改变的人，较多提出甲想取悦他的同事，而乙则嫉妒他的同学等解释。

由此可见，相信性格不可改变的人较重视评估别人的性格和道德，而相信性格是可以改变的人则较留心别人的行为动机和做事的情绪状态。

也有研究显示，和相信性格可以改变的人相比，觉得性格是不可改变的人比较喜欢评鉴别人的行为。他们看到别人做了一件事情后，便有较大的倾向马上评价这行为是好还是坏。由于他们专注于评估行为本身的好与坏，便较容易忽略行为发生的背景和行事者的心理状态了。

这种倾向判断行为的好坏和别人的道德性格的人，不但容易忽略别人的心理状态，也较容易因为对人多作以偏概全的评价而产生偏执和成见。已有研究证据证明，在美国相信性格是不可改变的人，比相信信性格是可以改变的人对社会上的少数族群成见较深。在香港地区，我们也发现相信道德是不可改变的人，和相信道德是可以改变的人相比，较岐视内地人士。譬如，他们会觉得内地的人有较多负面特征，较少正面特征，他们也觉得内地的人在香港犯了法，应该受到较严厉的处分。

由此可见，对性格道德的看法，不单与社交能力有关，它也关系到社会上族群能否得到公平平等的待遇。

总括而言，要增进个人的社交能力，一方面要提高对自己及别人的需要、思想、感受的洞察力，另一方面亦要细心观察不同的情境和人物，分辨其中不同之处并加以理解分析，以加强对千变万化的社交环境的掌握。虽然心理学家认为社交能力是可以训练提高的，但要真正的提高社交能力，实在不是一件容易的事，亦非一朝一夕可以做到，成功与否还是取决于一个人的动机、决心、努力与恒心。

1，我觉得你操之过急。第一次见面就说关系能不能改变啊，放手之类的，女人嫁老公也是要挑选的，第一次谁敢就凭你的一腔热血就跟了你啊~还有放手这类电视剧语言以后就不要使用了，怪矫情的，没准她正拿着你的短信笑话你呢

2，作为一个男人，大气才是你的唯一标准。钱不是衡量你是否优秀的准则，我很喜欢一个词就是陋室王侯，30岁的你也说投资失败，证明你也个有能力的人，有经历的人，我希望你不要在钱上过于纠结，该付的就付的，女人看你的钱也很正常，谁不想嫁个有钱人呢~你要理解

3，对于女人要看淡。天涯何处无芳草，你的那个她也就25,6岁吧，如果更老你大可放心，女人不比男人，年龄越大越尴尬，你想他都这么大了，还没和对象，还要相亲，不是看不起别人，就是别人看不起他吗，这样的眼长上天的要他干嘛;如果更小，你也就随意处处，按照你的描述，她是个很在意钱财的人，你想这么小出来相亲，不为爱不问情，就看钱，目的这么明确，她若真心跟你也就算了，她还就直接拒绝了你，以后跟了你，你也有的苦吃，长痛不如短痛，不如现在就看淡的好。

4，至于那句谢谢你，我想他是有点感动了，但这不能说明什么的，一时的感动和一生的相伴能对等吗？

5关于继续追求，看了上面的话，你还是喜欢她的话，我认为你们可以从朋友做起,你也别发什么短信，我们可以做盆友吗之类的，你就有空约他出来吃个饭，大伙出来玩时叫下她什么，以朋友的方式关怀下之类，显得绅士有礼，关怀细致就可以了，就是日久生情战略，应为你们一见钟情基本不可能了，你要是可以感动她，让她觉的你可以托付基本还可以的吧。但是要多久时间，就不知到了，你年龄也不小了，你看这办，是在不行，就放弃吧。

嗯，就这样，祝你爱情顺利！

情感分析（Sentiment Analysis）

第一步，就是确定一个词是积极还是消极，是主观还是客观。这一步主要依靠词典。

英文已经有伟大词典资源：SentiWordNet 无论积极消极、主观客观，还有词语的情感强度值都一并拿下。

但在中文领域，判断积极和消极已经有不少词典资源，如Hownet，NTUSD但用过这些词典就知道，效果实在是不咋滴（最近还发现了大连理工发布的情感词汇本体库，不过没用过，不好评价）。中文这方面的开源真心不够英文的做得细致有效。而中文识别主客观，那真的是不能直视。

中文领域难度在于：词典资源质量不高，不细致。另外缺乏主客观词典。

第二步，就是识别一个句子是积极还是消极，是主观还是客观。

有词典的时候，好办。直接去匹配看一个句子有什么词典里面的词，然后加总就可以计算出句子的情感分值。

但由于不同领域有不同的情感词，比如看上面的例子，“蓝屏”这个词一般不会出现在情感词典之中，但这个词明显表达了不满的情绪。因此需要另外根据具体领域构建针对性的情感词典。

如果不那么麻烦，就可以用有监督的机器学习方法。把一堆评论扔到一个算法里面训练，训练得到分类器之后就可以把评论分成积极消极、主观客观了。

分成积极和消极也好办，还是上面那个例子。5颗星的评论一般来说是积极的，1到2颗星的评论一般是消极的，这样就可以不用人工标注，直接进行训练。但主客观就不行了，一般主客观还是需要人来判断。加上中文主客观词典不给力，这就让机器学习判断主客观更为困难。

中文领域的难度：还是词典太差。还有就是用机器学习方法判断主客观非常麻烦，一般需要人工标注。

另外中文也有找到过资源，比如这个用Python编写的类库：SnowNLP 就可以计算一句话的积极和消极情感值。但我没用过，具体效果不清楚。

到了第三步，情感挖掘就升级到意见挖掘（Opinion Mining）了。

这一步需要从评论中找出产品的属性。拿手机来说，屏幕、电池、售后等都是它的属性。到这一步就要看评论是如何评价这些属性的。比如说“屏幕不错”，这就是积极的。“电池一天都不够就用完了，坑爹啊”，这就是消极的，而且强度很大。

这就需要在情感分析的基础上，先挖掘出产品的属性，再分析对应属性的情感。

分析完每一条评论的所有属性的情感后，就可以汇总起来，形成消费者对一款产品各个部分的评价。

接下来还可以对比不同产品的评价，并且可视化出来。如图。

这一步的主要在于准确挖掘产品属性（一般用关联规则），并准确分析对应的情感倾向和情感强度。因此这需要情感分析作为基础。首先要找到评论里面的主观句子，再找主观句子里的产品属性，再计算属性对应的情感分。所以前面基础不牢固，后面要准确分析就有难度。

中文这个领域的研究其实很完善了，技术也很成熟。但需要完善前期情感分析的准确度。

总的来说，就是中文词典资源不好，工作做得不是很细很准。前期的一些基础不牢固，后面要得到准确的分析效果就不容易了。

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课程地址: https://classcourseraorg/nlp/lecture/31

情感分析 （Sentiment analysis）又可以叫做

意见抽取 （Opinion extraction）

意见挖掘 （Opinion mining）

情感挖掘 （Sentiment mining）

主观分析 （Subjectivity analysis）等等。

引用的论文：

Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan 2002 Thumbs up Sentiment Classification using Machine Learning Techniques EMNLP-2002, 79—86

Bo Pang and Lillian Lee 2004 A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts ACL, 271-278

另外需注意，Binarized (Boolean feature) Multinomial Naïve Bayes不同于Multivariate Bernoulli Naïve Bayes，MBNB在文本情感分析上的效果并不好。另外课中也提到可以用交叉验证的方式进行训练验证。

下面罗列了一些比较流行的词典：

当我们拿到一个词我们如何判断他在每个类别中出现的概率呢？以IMDB影评为例

但是！我们不能用单纯的原始计数（raw counts）方法来进行打分，如下图

可以看出，这些否定词同样可以作为单词极性的一个判断依据。

具体步骤为：

联合概率 / 独立的两个概率乘积

之后我们可以看一下统计结果，分别来自于用户好评和差评的统计：

可以看到极性划分的还不错

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转自csdn

自然语言处理（NLP）在旅游领域具有广泛的应用，其中之一是情感分析。情感分析是指通过计算机程序来识别文本中的情感倾向，分析人们对旅游目的地、酒店、餐厅、交通工具等的评价。这种技术可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。

一个典型的旅游情感分析应用是在线评论分析。在线评论是消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的反馈，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析这些评论，了解消费者对服务质量、位置、价格、餐饮等的看法。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度。

另一个应用是社交媒体情感分析。社交媒体是消费者展示旅游经历的主要渠道，通过使用 NLP 技术，旅游公司和酒店等机构可以分析消费者在社交媒体上发布的文本、和视频，了解消费者对旅游目的地、酒店、餐厅等的感受。这些信息可以帮助他们改善服务质量、提高客户满意度、扩大品牌知名度。

                                   

此外，NLP还可以用于预测未来趋势，通过分析历史数据来预测旅游需求、价格趋势等，进而帮助旅游公司和酒店等机构调量、提高客户满意度。

NLP技术还可以用于语音识别和语音合成，在旅游领域中应用于语音导航、语音查询等场景。例如，旅游公司可以开发一款语音导航应用，让游客在旅游中使用语音命令来获取信息和导航。

总之，NLP在旅游领域有着广泛的应用，它可以帮助旅游公司、酒店、餐厅等机构了解消费者的需求和喜好，改善服务质量和提高客户满意度。通过使用NLP技术，旅游行业可以更好地了解客户，并提供更好的服务和体验。

文本情感分析根据文本大小可以划分为单词，句子级和篇章级，根据不同的分析目的，可以分为主客观分析(作者对客观事物的分析)和主观分析(作者自己的体验);根据处理方法的可以分为基于词典的情感分析和基于机器学习(SVM方法，神经网络和朴素贝叶斯方法)的情感分析;根据是否有人工参与，可以分为非监督和监督分类方法，区别在于是否需要人工情感标记。算法，主要的改进是通过依赖分析，围绕情感词，进行情感倾向性分析。

情感分析也被称为意见挖掘。情感分类涉及多个领域，如自然语音处理，人工智能，自动文本分类，文本挖掘，心理学等。它主要用来判别自然语言文字表达的观点，喜好以及感受和态度等相关的信息。

关于情感分析文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断回答如下：

情感分析,文本相似性和语句推断等都属于常见中文分词应用中的语句关系判断如下情感分析、文本相似性和语句推断都是中文自然语言处理中的常见任务，需要进行语句关系判断。

其中，分词是中文自然语言处理中的基础步骤，可以将句子切分成有意义的词语，为后续任务提供基础。

在情感分析任务中，需要对文本的情感进行分类，通常采用机器学习算法，对文本进行特征提取和分类。文本相似性任务是指比较两个文本之间的相似度，通常采用词向量模型进行特征提取和相似度计算。

语句推断任务是指给定前提和假设，判断假设是否可以从前提中推出，通常需要进行逻辑推理和语义理解。这些任务都需要进行语句关系判断，对中文自然语言处理具有重要意义。

资料扩展：

情感分析是指通过文本来挖掘人们对于产品、服务、组织、个人、事件等的观点、情感倾向、态度等。情感分析是随着互联网发展而产生的，早期主要用于对网上销售商品的用户评语的分析，

以便判断用户对其所购商品是“喜欢”还是“不喜欢”。后期随着自媒体的流行，情感分析技术更多地用于识别话题发起者、参与者的情感趋向，

从中判断或挖掘话题中的价值，由此来分析相关舆情。情感分析的应用十分广泛，其研究领域涉及自然语言处理、信息检索、机器学习、人工智能等。

领域依赖是指文本情感分析的模型对某一领域的文本数据非常有效，但是将其应用于其他领域的时候，会使得分类模型的性能严重下降。