情感按状态分类有哪些？

情感的分类

人的情感复杂多样，可以从不同的观察角度进行分类。由于情感的核心内容是价值，人的情感主要应该根据它所反映的价值关系的不同特点进行分类。

1．根据价值的正负变化方向的不同，情感可分为正向情感与负向情感。正向情感是人对正向价值的增加或负向价值的减少所产生的情感，如愉快、信任、感激、庆幸等；负向情感是人对正向价值的减少或负向价值的增加所产生的情感，如痛苦、鄙视、仇恨、嫉妒等。

2．根据价值的强度和持续时间的不同，情感可分为心境、热情与激情。心境是指强度较低但持续时间较长的情感，它是一种微弱、平静而持久的情感，如绵绵柔情、闷闷不乐、耿耿于怀等；热情是指强度较高但持续时间较短的情感，它是一种强有力的、稳定而深厚的情感，如兴高采烈、欢欣鼓舞、孜孜不倦等；激情是指强度很高但持续时间很短的情感，它是一种猛烈的、迅速爆发的、短暂的情感，如狂喜、愤怒、恐惧、绝望等。

3．根据价值的主导变量的不同，情感可分为欲望、情绪与感情。当主导变量是人的品质特性时，人对事物所产生的情感就是欲望；当主导变量是环境的品质特性时，人对事物所产生的情感就是情绪；当主导变量是事物的品质特性时，人对事物所产生的情感就是感情。例如，脏、乱、差的工作环境使人产生不愉快的情绪；那些清正廉洁、全心全意为人民工作的领导干部会引发人的尊敬与爱戴的感情，那些贪污腐化、以权谋私的领导干部会引发人的仇视与嘲笑的感情；当机体缺乏食物时，人就会产生饥饿的心理体验，并形成对于食物的欲望；当儿童成长发育到一定阶段，就会自发地产生对于“独立”的欲望。

4．根据价值主体的类型的不同，情感可分为个人情感、集体情感和社会情感。个人情感是指个人对事物所产生的情感；集体情感是指集体成员对事物所产生的合成情感，阶级情感是一种典型的集体情感；社会情感是指社会成员对事物所产生的合成情感，民族情感是一种典型的社会情感。

5．根据事物基本价值类型的不同，情感可分为真感、善感和美感三种。真感是人对思维性事物（如知识、思维方式等）所产生的情感；善感是人对行为性事物（如行为、行为规范等）所产生的情感；美感是人对生理性事物（如生活资料、生产资料等）所产生的情感。

6．根据价值的目标指向的不同，情感可分为对物情感、对人情感、对己情感和对特殊事物情感等四大类。对物情感包括喜欢、厌烦等；对人情感包括仇恨、嫉妒、爱戴等；对己情感包括自卑感、自豪感等。

7．根据价值的作用时期的不同，情感可分为追朔情感、现实情感和期望情感。追朔情感是指人对过去事物的情感，包括遗憾、庆幸、怀念等；现实情感是指人对现实事物的情感；期望情感是指人对未来事物的情感，包括自信、信任、绝望、期待等。

8．根据价值的动态变化的特点，可分为确定性情感、概率性情感。确定性情感是指人对价值确定性事物的情感；概率性情感是指人对价值不确定性事物的情感，包括迷茫感、神秘感等。

9．根据价值的层次的不同，情感可分为温饱类、安全与健康类、人尊与自尊类和自我实现类情感四大类。温饱类情感包括酸、甜、苦、辣、热、冷、饿、渴、疼、痒、闷等；安全与健康类情感包括舒适感、安逸感、快活感、恐惧感、担心感、不安感等；人尊与自尊类情感包括自信感、自爱感、自豪感、尊佩感、友善感、思念感、自责感、孤独感、受骗感和受辱感等；自我实现类情感包括抱负感、使命感、成就感、超越感、失落感、受挫感、沉沦感等。

情感与价值的辩证关系

情感与价值的关系是主观与客观、意识与存在的关系，而后者是哲学的基本问题，因此价值与情感的关系问题也是价值理论和情感理论的基本问题。不处理好这个问题，就不能唯物地、辩证地处理好其它相关的理论问题，就不能透过变幻莫测的情感现象发现其内在规律性。

价值与情感的关系是一个辩证统一的关系，主要表现在四个方面。

一、情感以价值为基础

情感是人对价值的主观反映，尽管这种反映总会或多或少地存在着一些偏差，甚至还会存在着严重的偏差和完全的颠倒，但从总体上讲，情感的变化总是以价值为基础，并围绕价值上下波动，就像商品的价格以其价值为基础并围绕其价值上下波动一样。

情感以价值为基础，主要表现在：情感的基本状态取决于价值的基本状态，情感的总体规模取决于价值的总体规模，情感的变化范围取决于价值的变化范围，情感的作用方式取决于价值的作用方式，情感的强度与方向取决于价值的大小与正负，价值一旦变化，情感迟早要发生变化。

对于商人来说，互利互惠的经济往来是维持和发展彼此情感的客观基础，如果没有这种互惠性，商人之间的情感是不能持久的；对于政治家而言，政治上的相互支持、相互配合是维持和发展彼此情感的客观基础，如果没有这种互助性，政治家之间的情感是不能持久的；对于青年男女而言，工作和生活上的相互支持与配合是维持和加深爱情的客观基础，如果没有这种支持与配合，男女之间的爱情是不能持久的；朋友之间的友情主要取决于他们之间的利益关系，只有不断加深彼此的利益联系，其友情才会越来越深厚，如果仅局限于庸俗的礼品交换、空洞的书信来往或虚伪的礼节礼貌，而没有具体的利益联系内容，则友情是不能持久的，迟早要消退的；朋友之间即使原来有着很深的感情，如果彼此产生了根本的利益冲突，则其感情迟早会衰减下来，并最终会转化为仇恨。

二、情感对价值的反作用

情感对于价值并不是完全被动的，可以产生一定程度上的反作用，主要表现在：

一是，情感可以在一定程度上阻止、压抑、诱发、转移、强化或诱导人对某种价值的需要，可以相对自主地选择生存环境和发展方向。人有时可以有意识地压抑自己对于某种价值的情欲，时间一长，这种情欲可能真的基本上消失了，人对这种价值的客观需要也确实发生了改变或转移；人通常愿意主动帮助那些主观感觉良好的人，并主动与之建立互利互惠的利益关系，同时回避那些主观感觉不好的人，甚至有意中断已经存在的互利互惠的利益关系；人有时在某一个地方工作或生活得不开心，就主动辞职或搬家，并能很快地适应新的生活和工作环境。

二是，人在情感的驱动下，可以对事物施加反作用力，并使之发生价值增值。这是人类与其它动物的根本区别。当然，这种反作用不能任意地和无限地施加，只能有条件地和相对有限度地施加，它在整体上受制于或服从于价值对情感的决定作用。人在情感驱动下所进行的价值创造活动必须严格地遵循基本的价值规律，并在其允许的范围内进行。

三、情感的相对独立性

人的情感产生并运行于大脑，这就不可避免地受到大脑内部众多因素的制约和干扰，从而在一定程度上偏离它所反映的价值，情感的这种偏离现象就是情感的相对独立性，主要表现在以下几个方面：

1．时间上的异步性 如果价值形式发生了变化，与之相对应的新情感需要迟滞一段时间才能形成与发展起来。也就是说，新情感的产生、发展与消失并不能与新价值的产生、发展和消失保持同步，需要迟滞一段时间。例如，当一个陌生人突然成为你的妹夫或连襟时，你对他的亲情通常不会马上建立起来；人通常会留恋或怀念那些已经离别或逝世的老朋友。

2．量度上的差异性 如果价值量发生了变动，情感的强度难以与之保持同步变化。例如，有些女性在遭到自己所钟爱男性的伤害或遗弃后3．方式上的局限性 价值关系的变化方式是无限的，而情感的反映方式却是有限的。人有时对于某些复杂的、隐含的价值关系及其变化产生不了情感，表现出麻木不仁的精神状态。例如，当受到某些有毒物质的伤害时，人往往感觉不到；当受到指桑骂槐的攻击时，人有时还蒙在鼓里；当购买商品受到他人“温柔”地宰一刀时，人或许还感谢他的“优惠”价格；当面临灭顶之灾时，人或许还在寻欢作乐。

4．机制上的异化性 某些特殊情感完全脱离了价值关系的客观基础，甚至与之背道而驰，这是由于人的情感机制产生了某种异化。例如，畸形宗教培养出否定自我、否定社会的宗教情感，精神类毒品产生怪癖、虚幻和不能自控的情感，过度的生理与精神刺激导致变态的情感，过度的肉体痛苦引发病人对于死亡的向往，民族仇视容易引发人对战争狂人的崇拜，极端的阶级斗争引发极端的阶级仇恨，等等。不过，情感的这种异化现象在总体上讲只是局部的、暂时的和相对的。

情感的相对独立性限制了人对于复杂价值关系的应变能力，限制了人对于复杂环境的适应能力，但这将有利于排除各种外部或内部因素对情感运行过程的干扰，有利于保持价值消费活动和价值创造活动的连续性和稳定性。

四、情感与价值的复杂对应性

情感与价值存在着复杂的对应关系，主要表现在以下几个方面：

1．它是一种多元变量的函数对应关系，而不是一种一元变量的函数对应关系 情感的大小不仅与事物的使用价值有关，而且与事物的劳动价值、劳动时间以及主体的中值价值率有关。事实上，情感的强度是以事物的价值率高差为基础而上下波动的，只有当事物投入的劳动价值与劳动时间不变，且主体的中值价值率不变时，情感才完全取决于事物的使用价值。

2．它是一种统计概率的对应关系，而不是一种个体动力学的对应关系 绿色之所以能够使人产生和平与宁静的情感，并不是所有绿色的事物都具有这方面的价值作用，而是在大多数场合，人所接触的绿色事物是草木，而草木在大多数场合下能够给人带来和平与宁静。

3．它是一种时间上的同向对应关系，而不是一种时间上的同步对应关系 价值的变化与情感的变化通常存在一个时间差，情感的建立需要时间，情感的消失同样需要时间，只有具有高度预见性的高级情感才能在价值建立之前主动地建立，才能在价值消失之前主动地消失。

4．它是一种联系的对应关系，而不是一种孤立的对应关系 人一旦与某事物建立了直接价值关系并在此基础上产生了直接情感，就必然在一定程度上与该事物相关联的其他事物建立了间接价值关系，并产生相应的关联情感或间接情感。所谓“爱屋及乌”、“恨屋及乌”等情感现象就是这样产生的。

5．它是一种多形式上的价值对应关系，而不是一种单一形式上的价值对应关系 同一事物的价值关系可能是多内容的，人对事物的情感也经常会表现出多样性。例如，同一种食物可能含有多种化学成分，对身体产生多种治疗作用或营养保健作用，也可能产生多种副作用，人对它的情感可能会喜忧参半。

6．它是一种多层次上的价值对应关系，而不是一种单一层次上的价值对应关系 事物的价值关系可能是多层次的，人对事物的情感也经常会表现出多层次性。例如，衣服除了具有御寒、挡风、避暑等价值外，还具有安全与健康方面的价值，具有艺术审美价值，并能体现个人身份、能力、特征和社会地位，这样，人对于衣服的情感通常具有多层性。

7．它是针对事物的价值特征，而不是针对事物的其它特征 人对于事物的情感完全取决于它的价值特征，而不是取决于它的其它特征，只要该事物的价值特征不变，无论其它特征发生什么变化，人的情感就不会变化。相反，如果事物的价值特征发生了变化，无论其它特征如何稳定，人的情感都会发生变化。例如，一张照片尽管已经变黄变烂，但他的主人仍然百倍珍惜；一件时装尽管没有任何破损，但它的主人可能已经不再感兴趣。

8．它是一种动态的对应关系，而不是一种静态的对应关系 任何事物都是运动与变化的，任何事物的价值也都是运动与变化的，任何事物的情感也必然都是运动与变化的。人不可能以永恒不变的情感对待任何事物，永恒的爱只是人的一种理想与祝愿，事实上是不存在的。

9．它是一种复杂的、对立统一的对应关系 爱中有恨，如父母对于子女经常有“恨铁不成钢”的爱；恨中有爱，如人经常会对自己的竞争对手有一种“钦佩”的恨。

10．它是一种非线性的对应关系 情感的强度通常并不与事物的价值量成正比，通常只与事物价值量的对数成正比，在特殊情况下，价值与情感还存在更为复杂的函数关系。

11．它是一种三因素的对应关系，而不是一种单因素的对应关系 价值的大小不仅取决于事物的品质特性，还取决于主体及周围环境的品质特性，因此主体的情感由主体、客体及环境三个因素来决定，而不由其中一个因素来单独决定。例如，一般情况下的老虎可使人产生恐惧感，但关在动物园笼子里的老虎不会使人产生恐惧感，相反还能产生审美感。

情感是人类生命中的重要组成部分，它涉及到我们的想法、行为和生理反应等方面。男女在情感上存在着一定的差异，这种差异可能在认知、表达和反应等方面有所体现。本文将从认知的角度探讨男女在情感方面的异同。

一、情感分类

情感是指一个人对事物和事件的各种经验和感觉，如快乐、愤怒、恐惧、难过等。情感可以基于其带给我们的感觉被划分为积极情感和消极情感。积极情感包括快乐、爱、同情、安心等，而消极情感则包括愤怒、焦虑、恐惧、难过等。

二、男女在情感认知上的异同

1认知方式不同

男女在情感认知上的第一个区别是他们的认知方式不同。据研究发现，女性在情感处理上更倾向于使用双边处理模式，这意味着她们更容易将两件看似相互矛盾的事情视为一体。而男性更倾向于单一模式的思考，即将事物按照线性和逻辑方式处理。这种差异可以解释为女性更擅长查找和处理感觉上的相似性，而男性在分析中更注重事物间的逻辑联系。

2情感表达的方式不同

男女在情感表达上的第二个区别是他们的表达方式不同。研究表明，女性更容易表露出她们的情感，她们在面对情感冲突时更愿意分享和表达自己的感受，这有助于她们寻求支持和情感安慰。相反，男性在面对情感问题时表达自己的情感会比较困难，他们可能倾向于沉默或者采取行动来处理情感问题。

3情感回忆不同

男女在情感回忆上的第三个区别是他们回忆情感体验时的方式不同。女性更善于回想细节和情感体验，因此她们更容易在情感记忆中保存细节，如事件的时间、地点和相关的感觉。而男性则更注重事件的大致轮廓，他们不太关注细节，而是强调事件的结论和结果。

4情感反应不同

男女在情感反应上的第四个区别是他们的反应方式不同。女性更注重情感的交流和处理，因此她们更倾向于选择与朋友或亲人分享自己的情感。相反，男性会倾向于独自面对自己的情感，以及通过行动来解决问题。

三、优点

男女在情感认知上存在着一定的差异。这种差异可能表现在认知方式、情感表达、情感回忆和情感反应等方面。掌握这些差异有助于我们更好地理解和处理男女之间的情感关系。

四、影响因素

男女在情感认知上的差异不仅仅源于生物学的差异，还可能受到社会文化和个人经历的影响。以下是具体的影响因素：

1文化背景：不同的文化对男女情感认知有不同的要求和期望。在一些文化中，男性被期望更加冷静和理智，而女性则被赋予了更多的情感表达的自由。

2性别角色：男女受到不同性别角色的要求和期望，这也可能影响他们在情感认知方面的表现。比如，在传统的性别角色分配中，男性被认为更应该强调逻辑思考和实用性，而女性则被认为更应该强调情感共鸣和关怀。

3教育经历：男女在教育经历上的不同也可能影响他们在情感认知方面的表现。研究表明，女性通常会接受比男性更多的情感教育，这可能会使她们更加注重情感交流和处理。

4生理差异：男女在大脑结构和激素水平上存在差异，这也可能影响他们在情感认知方面的表现。

五、对策建议

了解男女在情感认知上的差异，有助于我们更好地理解和处理男女之间的情感关系。以下是相关的对策建议：

1尊重差异：男女在情感认知上的差异并不代表其中一方更好或更正确，我们应该尊重彼此的差异，从而更好地合作、交流和处理问题。

2加强沟通：关注彼此的需求和感受，以共同协商方式解决问题。

3提高情商：通过情感训练和学习，提高自身的情感智商，从而更好地理解和管理自己的情感，以及与他人的情感关系。

4推广平等：营造一个平等、包容的社会环境，减少性别角色刻板印象的影响，为男女提供平等的机会和权利。

六、结语

总的来说，男女在情感认知方面存在着一定的差异。认识这种差异并不是要划分男女的优劣，而是要帮助我们更好地了解并尊重彼此的差异。只有在理解和尊重的基础上，才能更好地合作、交流和处理情感问题。

　演讲，首先是一种听觉艺术。有声语言是演讲者与听众交流信息的最主要的工具和最重要的渠道。有声语言的表达，最基本的要求是语音清晰、语言规范，进一步的要求是抑扬顿挫、流畅自如，最高要求是丰富多彩、声情并茂。这三种要求明显地划出了低、中、高三个层次。为了达到最高层次的要求，演讲者必须努力学习和掌握有声语言的表达技巧。下面是我为大家收集关于有声语言的表达技巧，欢迎借鉴参考。

　有声语言的表达包括语音表达和语义表达两个方面的内容。

1语音表达技巧

　法国艺术家泰纳在《艺术哲学》中说：“人的喜怒哀乐，一切骚扰不宁、起伏不定的情绪，连最微妙的波动、最隐蔽的心情都能由声音直接表达出来，而且表达得有力、细致、正确、无与伦比。”听话听声，清亮甜美的声音具有一种动听迷人的魅力，使人情不自禁地被其吸引。反之，演讲者声音含混不清，尖锐刺耳，或者南腔北调，听众就会不舒服，甚至难以忍受。这样的演讲，即使内容很好，也不会收到很好的效果，因而历来演讲家都非常重视有声语言的表达技巧的训练。

有声语言的语音表达技巧主要有以下五个方面：

　(1)用声的技巧

　用声技巧主要指讲究音准、音色、音量和音调的运用技巧。

　音准是指发音的标准化、规范化。它有三点要求：一是使用普通话，二是发音准确，三是吐字清晰。因此，初学演讲者，首先，要学会汉语拼音及正确的拼读方法，使每个字都能读准;其次，要多进行朗读训练，以加强各种发音器官准确到位地发音，使字音正确清晰;最后，对个别发音有困难的音节可以选择一些“绕口令”来反复训练，以纠正不正确的发音。

　音色是指人的嗓音质量。好嗓音的标志是：响亮悦耳、圆润柔和、富有情感。嗓音与天赋有很大的关系，然而嗓音也是可以改进的，只要方法正确，持之以恒地练习，就可以使嗓音在原有的基础上大大提高。练好嗓音必须克服以下几种不良声音：①弱音。这要靠多进行高声发音练习来纠正。②喉音。它导致声音生硬、沉重，缺乏音色变化而削弱了声音的表现力，纠正方法是将舌尖轻触下齿龈，使喉头放松，让腹部去控制呼吸和发声。③鼻音。为克服鼻音的发声含混朦胧，发声时，呼气要有节制，注意适当控制声波流入鼻腔。④刺音。这种声音是呼吸冲击强烈，声音频动厉害造成的，纠正方法是呼气有节制，避免气息对声带的强烈冲击，在声音延长时力求平稳。⑤沙音。如有疾病，要及时对声带或喉头医治;如是发音方法不当所致，那就要改正呼吸与发音，减少喉头负担，使声音响亮悦耳。

　音量是指演讲者在台上讲话声音响亮的程度。演讲中，演讲者应根据听众听觉的承受能力，适度地调整自己的音量，既要使后排听众听起来不吃力，又要使前排听众不觉刺耳。在全场听众都听得清的“大音量”中，音量仍要有相对的大小高低变化，使得声音抑扬顿挫，富于变化，不仅洪亮达远，而且悦耳动听。音量的确定、调整，一方面要根据听众人数和会场环境而定，即人多场大则音量大一些，反之则小一些;另一方面要“以情发声”，情绪激动，则声高一些，情绪平稳，则声低一些。

　音调是指发音音域的高低变化。音调在现代汉语中一般分为平直调、高升调、弯曲调和降抑调四类。平直调从头至尾一样高低，平缓而无变化，往往表示庄重、严肃、冷漠等情绪。高升调是由低向高，逐步上升，一般用来表示惊讶、反问、鼓动、号召等思想感情。弯曲调是先降后升两头高，常常表示讽刺、怀疑、愤慨、幽默等感情色彩。降抑调是由高向低，逐步下降，通常用来表示自信、坚持、赞扬、感叹等情感。音调也具有传递信息、交流感情的作用，如“好”这个词，用平直调表示应允、赞同，用高升调表示怀疑，用弯曲调表示赞叹。音调还具有影响听众情绪的作用：音调变化和谐优美，就会悦耳，吸引听众;反之，没有音调变化的声音，犹如钟表与机器的声音，虽然前者清脆，后者响亮，但都令人不感兴趣，使人疲乏易睡。

　(2)使用重音的技巧

　重音有强调语义重点、突出主要感情的作用。利用重音增强语言的表现力是语音表达的重要技巧之一。能够说好重音，感情就能表达得清晰明白。在表意重点处加以适当重读，还能起到画龙点睛的作用，给听众留下深刻的印象。说不好重音就不能准确地表情达意。例如，“你为什么不说”这句话，只要重音位置不同，其语义也就有差异：

　①你为什么不说(别人已说你却不说)

　②你为什么不说(到底是何原因不说)

　③你为什么不说(不要用笔，只要口说就行了)

　重音可分为语法重音和强调重音。语法重音有一定规律，位置较固定。强调重音要根据语义的重点和强调某种特殊感情来安排重读。

　重音表达技巧有三点值得注意：

　第一，表现重音要顾及整句乃至整段、整篇的思想感情和声音变化，因为声音的轻重是相对而言的，语流过程的重音和轻音只有通过比较才能显示出来。

　第二，听众对重音的感受既有听觉的，也有心理的，所以在特定情境下，轻而低的声音也可以使听众感受到重音之所在。

　第三，说话清楚、逻辑性强的人，一般重音都说得很明显，而说话含糊、逻辑性较差的人，往往说不好重音，这是一个普遍现象。后者必须进行多方面的学习与刻苦练习才能改正。

　(3)使用停顿的技巧

　演讲中的停顿可以形成具有韵律美的演讲节奏，而且有时比发声表示的意念还要多。除生理需要的自然停顿，还有以下几种停顿：

　语法停顿即根据语法结构安排的停顿，它是口语表达中的语法标志。它的处理方法是：分清主谓宾，短句一句说完后停顿，长句说出主语后，稍稍停顿，然后以明确语义为前提再酌情停顿。一般来说，句与句之间作短的停顿，能使听众清楚地弄懂上下句的逻辑关系;段与段之间有稍长的停顿，能使听众迅速理清思路，消化前面所听内容，以保持清醒的头脑，继续往下听。

　逻辑停顿是为了强调某一语义而安排的停顿。这种停顿应以语法停顿为基础，按照语句的逻辑关系，配合重音的运用，从演讲者的意图及当时情绪出发，来确定停顿的时间。这样的停顿往往能使强调的重点字字千钧，深深烙印在听众的脑海里。例如，林肯在演讲中，每当他想把一个重要的意思深深地印在听众心里时，他就将身体前倾，两眼盯着听众，忽然一言不发，这极能引起听众注意。等他讲完了这重要的句子后，又突然停下来，因为他深知这一短暂的静默可以使他刚讲的重要意思完全送入听众心中。因此，训练有素的演讲者，总是善于利用瞬间的停顿，让听众思索，回味，体会出重要的和丰富的思想感情。

　修辞停顿是演讲者在表达异常复杂的思想感情时，为了渲染某一思想情绪或使情绪转化而采取突然沉默的一种艺术化的手段。这种艺术性的停顿不是表现空白，而是如一则格言所说的“出言不应无物，沉默不应无语”，演讲中的不尽之言恰恰表现在这不言之中，而且比出言更加韵味无穷，是“此时无声胜有声”，是“不著一字，尽得风流”。这种停顿，运用时持续时间不宜过长，以免冲淡气氛，也不宜使用过多，否则会弄巧成拙。

　心理停顿是以演讲者与听者心理活动为依据而处理的一种停顿。它能激发听众的好奇心，集中听众的注意力。如林肯在讲重要处前忽然一言不发，即将听众的注意力高度集中起来。但这种停顿不可长，否则会令听众不满。

　(4)语速运用的技巧

　语速一般分为快速、中速、慢速三种。演讲语速的快慢绝不是由演讲者随意而定的，也不仅仅受篇幅与时间的制约。它必须根据演讲的思想内容、演讲者的感情、演讲时的环境气氛等需要，恰当而巧妙地来安排，使之成为能圆满体现主题的有秩序、有节拍、有变化的速度。一般来说，讲到盛怒、紧张、激越等内容时用快速，进行一般的叙述、说明时用中速，讲到庄重、沉静、悲伤和要言至理等内容时用慢速。只有恰当地运用语速，才能有助于表达思想，增强语言的表现力和感染力。

　要正确运用语速必须做到两点。一是语速要富于变化。一篇完美的演讲应该缓急相间，快慢结合，要快中有慢，慢中有快，而且快而不乱，慢而不拖，给人一种节奏美感。二是语速的变化要有过渡，无论由快到慢还是由慢到快都应有一个渐变过程，使之转换自然，不令人觉得突然。

　(5)语气运用的技巧

　语气即说话的口气。演讲语气是指演讲者口语中体现的立场态度、政治倾向、个性色彩以及感情起伏变化的语音形式。它是演讲者的思想感情、词句篇章和语音形式的结合体。有了恰当的语气，才能真切地反映演讲者的立场、态度及心境，才能使演讲具有形象、感情、理性、语体、风格等色彩，从而提高语音表达的艺术魅力。语气是一个综合性的、高级的表达技巧，它有以下三个基本特征：

　①语气的综合性。首先，语气表现为一种语音形式，但它必须是思想感情、词句篇章的体现。其次，它需要多种语音技巧的配合，如它要将音调、重音、语速、停顿等协调处理，使之产生整体效应。

　②语气的多样性。语气分类很多：按情感分，有爱与憎、悲与喜、信与疑等语气;按表达方式分，有叙述、说明、议论等语气;按关系分，有上对下、下对上和平行语气。由于亲疏关系的不同，这些语气又有差异。具体该如何运用，需根据具体情况酌情处理。

　③语气的行进性和交错性。一次演讲要有一个基调，即具有某种相对稳定的基本语气形态。但在演讲进程中，具体的语气随着演讲内容的发展而发展，依着演讲者情绪的变化而变化，这样，在一个主基调下，又呈现出多种语气交错运用的状态。

　在语气运用中应注意两个问题：一是语气要服从演讲的内容，做到以情发声，以声传情，声情并茂;二是语气要质朴自然，高于生活语气又近似生活语气，使听众感到真实自然，无矫揉造作之感。

　2语义表达技巧

　在演讲中，演讲者的思想精深、学识丰富及才华横溢都首先要靠语义的表达来体现。形式为内容服务，如果语义干瘪，肤浅，无文采，少深意，那么再出色的语音表达技巧都将失去其价值和意义。演讲作为一种具有较强审美价值的、艺术化的宣传教育形式，要求其语言必须具有相应的艺术性，尤其是语义表达必须做到以下几点。

　(1)准确贴切

　准确贴切是指演讲语言要有科学性，遣词造句能够确切地表情达意，如实地反映客观事物的实际面貌。无论是政治演讲、学术演讲、法律演讲，还是礼仪演讲都要讲究科学性。而没有准确的语言，科学性就无从谈起，更不用说用演讲去宣传真理了。所以，对演讲语言的第一个要求就是，要准确贴切地阐述事物，表情达意。

　准确贴切包括选词的词性、范围、语意、感情色彩上的正确，还包括造句时句子成分、语序、虚词、复句运用的无误，这是语法方面的要求。但更重要的，也是更难的，是对所表述的对象，即思想内容有正确而深刻的认识，能在反映事物时一语破的地点出事物的本质，并作出中肯精当、恰如其分的表述。这则是积极修辞的要求了。

演讲语言要准确贴切就应做到：

　①演讲语言必须符合客观事物的实际

　这是说话的前提，也是演讲的一个基本要求。要表达得准确贴切，首先得思想认识正确。没有正确的认识，就谈不上准确地表达。在演讲中，我们常看到有些人说话流利，表达清楚，但细一品味其内容，就会感到有一些表面化、片面化的地方。这主要是因为演讲者自身思想文化素养不够造成的，因其未能准确而深刻地认识事物，所以语言表达也必然不能准确贴切。

　②正确地选词造句

　要想用词恰当，必须弄清词义、词性及其用法。汉语中，有大量的同义、近义词，有些虽然含义相同或相近，但有感情色彩和语义轻重等区别，如果用错，便影响意思的正确表达。造句时，要合乎语法规则，避免出现句子残缺、语气紊乱及语意模糊等现象。为了准确贴切地使用语言，必须平时努力学习语言，丰富自己的语汇，以在表达思想感情时选择出最富有表现力的“恰如其分”的语汇，而不是饥不择食，去抓一些“代用品”。这种“不得已而求次”的成分越多，演讲就越可能失败。反之，语汇越丰富，演讲就越生动活泼，表现力就越强。

　③词以达意为目的，不追求形式上的华丽

　　GPT模型的全称为“生成式预训练模型”，它是OpenAI公司的一个研究项目，旨在提高自然语言处理的效率和准确性。它是一种基于深度学习的人工智能模型，可用于各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成和翻译。

　　GPT模型使用了一种称为Transformer的神经网络结构，其中包含了多个编码器和解码器，用于处理输入文本和生成输出文本。该模型使用了大量的预训练数据集来训练模型参数，从而使其能够更好地理解自然语言。此外，GPT模型还使用了一种称为“自回归”的生成方法，这种方法可以保证生成的文本连贯、流畅。

　　由于其高效的处理能力和出色的性能，GPT模型已经在各种自然语言处理任务中被广泛使用。例如，它可以用于生成自然语言文本，如文章摘要、新闻报道和小说章节。此外，GPT模型还可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。

　　总之，GPT模型是一种出色的人工智能模型，它为自然语言处理任务提供了高效、准确的解决方案。随着技术的不断发展，GPT模型在未来可能会成为更多自然语言处理任务的首选算法。

情感的分类有：爱情、友情、亲情、偏见情绪、社会情感。

1、爱情：爱情是最为广为人知和普遍的情感。人们常说“爱情至上”，这源于爱情可以带来极大的幸福和满足感。这种情感会让人们情不自禁地付出、奉献，并在关系中寻求相应的回应和认同。爱情是一种强烈的感情，它使人们愿意将一切献出，甚至在必要时也能保持信仰和承诺。

2、友情：友情是建立在信任和尊重基础上的，它能帮助人们达到更高的个人成长和消解孤独感。这种情感通常不会带有太多的负担或承诺，因为友情是相互协调和互惠的。与爱情和亲情不同，友情有越来越多的容错和变通空间，因为朋友们可以相互支持和鼓励。

3、亲情：亲情是最为私人化和特殊的情感，它超越了血缘关系。亲情的表现如果被分门别类，可以归纳成亲戚间的赡养，父母对子女的保护和教育，夫妻间感情的相互依赖等等。这些方面的表现使亲情成为人类情感中表现最明显和至关重要的部分，它涉及到人们情感和家庭生活的方方面面。

4、偏见情绪：偏见情绪则是一种相对负面的情感，它往往会导致歧视和偏见。它源于人们对各种事物的固有偏见和主观判断，如性别歧视、种族歧视、地位歧视等。当人们不认识、不理解、不容忍或者害怕某些人或事物时，他们的情感就会带有偏见色彩。

5、社会情感：社会情感则体现了个体对整个社会的愿景和观感，它将人们与周围世界联系在一起。社会情感包括社会责任感、公民义务、自我效能感、领导能力等等。它让人们有一种带有激励和向心力的社会归属感；同时也可以产生强大的意识形态观念和社会性更高的集体行动。

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。