人工智能技术应用：情感分析概述

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。

这首诗通过对秋天景物的描写，表达了作者心中对远离家乡、感秋伤怀的忧伤情绪。原文如下：

《晚次宿预馆》

唐·钱起

乡心不可问，秋气又相逢。

飘泊方千里，离悲复几重。

回云随去雁，寒露滴鸣蛩。

延颈遥天末，如闻故国钟。

1前面四句的“乡心”、“漂泊”、“离悲”等词已经点明了诗词的主基调——对于离开家乡的悲伤。本来离开家乡已经够让人感伤了，但是现在又到了秋天这个万物凋零的季节。看哪，大雁都知道回归故里，寒露季节的蟋蟀也不鸣叫了，我这个远在他乡的人又是何等的悲哀、可叹啊！最后两句，再说自己伸长脖子看向家乡，都好像听到故国的钟鼓声了呢！

2“回云随去雁，寒露滴鸣蛰”这两句诗承上启下，描写了一个离开家乡之人的悲苦心情。通过借物喻人的方式描绘了悲观的情绪，同时也是对上面四句的递进描写。我向往做那回归的大雁啊，可是自己却还是如同寒露季节的蟋蟀（鸣蛰）再也叫不了几天了。哎，何等可悲啊！人离乡贱哪！所以只能苦苦望着家乡，在心中幻听出一片家乡的安乐之景哪。

爱情是一种最具有深意的情感——它使人与人的关系更加亲密，它会让你体会到人生中最大的乐趣。

而你现在纠结的点，在于“你是以追求的心态和她在相处”，所以你怕自己的沉默成本越投入越多，却毫无回报。

其实这很正常，大多数人都面临孤独感的侵扰，此时，绝大部分人会试图通过建立一种亲密关系，希望从另一个人的身上获取能量，填补自己的空虚。

可是，爱情是一场变幻莫测的旅程。你无法保证你爱的人也爱你，你也无法保证你爱的人你就一定能得偿所愿，你更无法保证对方也能给你想要的反馈……所以，往往最终的结果，就是留下你一个人，黯然神伤。

所以，怎么样才能好好谈一场恋爱？

1、想谈一场好的恋爱，必要的一点是，两个人之间的关系必须达到平衡，什么舔狗、备胎等祈求来的爱情，都不会长久，并且最终是伤痕累累。

当你忙着过好自己的生活的时候，你会变成一个特别有趣的人。如果你为他人而活，别人很难把你当成一个完整、圆满和迷人的人。

现在，你应该像对待其他朋友一样对待她——使用远观和抽身的方式——你其实为你的关系划下了范围和健康的界限。

2、不要极度依赖另一个人

极度依赖另一半，其实是缺乏安全感的表现。在追求和谈恋爱的过程中，很多人容易犯这个错误。

他们总是在一场约会以后就开始上头，满脑子只想每时每刻和喜欢的人待在一起，只想对TA一个人好，想成为彼此的唯一，不断地去推进关系，给自己和对方带来压力。只有喜欢的人给予不断关注和无条件的爱，他们才会意识到自己的存在感，总的来说，容易爱太满。

你可能有点这种倾向了，要注意。

3、双方都要学会高效率地沟通，反思和学习。

高效率沟通，就是两个人在互相尊重的情况下（一定是互相尊重，不管你心里有多不满都必须表现出对对方的尊重来），能够清楚地把自己想说的说出来，得保证两个人说的每句话都被重视，这样才能从根源找到她不接受你的那个点，找到了那个点才能真的解决问题，关系也才能更进一步。

每个人都是有些或大或小的缺点，当然你一个人独处你想怎样都行，但是你现在需要的是另一个伴侣，两个人性格三观家庭学识都是不一样的，想和谐的相处，就必须要找到两个人之间的平衡点，你进一步我退一步。

4、千万别去当圣母型伴侣，眼光高一点，作一点，挑剔一点

太多人在确立恋爱关系前就已经像个圣母一样照顾着另一半。

这样的“好人”不知道这个世界的爱情相处法则，心甘情愿毫无怨言的付出最终带不来任何感动，只能换来理所当然。

比如你经常约她，她却几乎没有约过你；

比如不断尝试推进关系又被拒绝，还屡败屡战；

比如关系还不到位就不断送东西；

而“坏人”则不会这样，他们懂得协商分工，懂得讨好的力度，不会傻乎乎的把自己过成“免费保姆”或者“思春的泰迪”。

总之你先以退为进比较好，如果上述事情都是普通朋友之间发生的，你也就没有这种纠结了。

有不懂的可以找我私撩。

　在日常生活当中，人们对于 手相 是很看重也很敏感的。因为通过手掌间的纹路，我们可以看出一个人一生的命运轨迹，例如财富、爱情、事业、家庭等等。

那么，你知道在手相当中感情线断开上下两条寓意着什么吗？一起来看看吧。

　 感情线 断开图解8种说法

一、感情线在小指与无名指之间的缝隙出现断裂，上半部分感情线延伸到了食指与中指之间。长有这种手纹的人将会经历一次失败的婚姻，如果能够处理好，熬过危机那么你将获得圆满婚姻。

　二、感情线在中指与无名指之间戛然而止，说明这种人没有胆量付出真感情，他们追求她人时很热情，但相处之后发现有任何的小问题觉着不合适，就会立马冷落对方。

　三、感情线在中指下方断开成两截且两线毫无关联，代表这种人容易出现病痛灾祸，比如会因为生活中的一点不如意而起争执，造成婚姻不美满。

　四、感情线在中指下方断裂却又牵连，成一线。说明这种人会因为血液循环不好而患上疾病，而手掌肉厚者更严重，平时多加注意运动即可。

　五、感情线在小指下方断开，说明这种人视财如命，对于物质保持着绝对的追求态度。感情上也会因为金钱而出现分歧，婚后因为不能同舟共济而一拍两散。

　六、感情线在中指下方断开，表明这种人在出现问题时容易从别人身上找原因，而给自己，总是听天由命，一副懒散态度让人不爱。

　七、感情线断开的裂缝很大，说明这种人常常处于失恋的状态，即使婚后也容易因为处理不当而离异。

　八、感情线断开呈断断续续，表明这种人情绪反复无常且有些神经质，对待感情无法做到坚贞，因而很难得到圆满生活。

在爱情当初付出了多少，彼此心目当中都是有数的，在慢慢地累积中成就了一段良缘是会收获到人们的祝福的。在配对关系当中，属马和属鸡，白羊座和水瓶座，分别在属相和星座当中会是合适的一对吗？搭配状况好不好？感情走向接下来会怎样发展？一起来看看相关的解析吧。

1属马和属鸡可行吗

属马和属鸡得人匹配状况一般。属鸡得人追求完美新潮，对另一半的注重细节，凡事喜爱至善至美，甚至有一些挑毛病，很在乎生活中的点滴。属马得人开朗乐观，讨厌受拘束，追求完美开阔天空，无忧无虑的日常生活，豁达大度。两个人都较为开朗乐观，也非常容易沟通交流。大家是能够彼此之间坦诚相待但一起其实不算融洽的一对。真真正正相处的时候，矛盾便会显出。属鸡得人常常觉得属马的人不够恋家，而属马的人也会感觉属鸡得人过度苛刻。要相处融洽，要学会接受。

2星座配不配

水瓶座对白羊座心动得话，水瓶座也就会开始寻找白羊座喜欢自己的原因，逐渐检测，需要注意，白羊座此刻气魄还是的，但水瓶座尤其是金星水瓶座的检测情意特性仍然存在并且不很有可能消退，因此水瓶座动心的开始就是验证的逐渐，水瓶座逐渐接纳白羊座的爱情，也正式开始渐渐地检测，此刻对白羊座而言就好像是等待许久的团本总算扣打开门开战了，一波波的怪物工作经验汹涌而来，两人甚至可以说旗鼓相当，两人情感会更好一些。

3情感运势解析

白羊和水瓶看起来没啥关系，但其实则是邻近。冬季以往，便是春季，彼此之间的间距其实也没想象中漫长。所以就算白羊座在水瓶座人眼中看起来孩子气，水瓶座在白羊座人眼中看起来少年老成，可是二者之间，却常常能达到比较好的的共识。特别是，双方都有一点癖好──对一切新生事物都好奇心，新生事物没有了的话会逐渐厌倦了。

能够给对方带来足够欢乐的人，这份感情应该会过得很轻松，因为有了一位如开心果般的人存在，会窥探到彼此内心的所有思绪，把心情永远调节在合适的地步，这样的爱情相处气起来也会很愉快。属马白羊座人和属鼠双鱼座人的配对是适合的吗？两个人的感情会经历哪些？

1属马和属鼠配吗

属马和属鼠的匹配不被看好，针对从性情上去来分析得话，属马的人总是会还是比较开朗同时也是很活泼的，是会非常容易拥有不容易认输时，因此在面对在感情中全是也会比较要求较高的，但对于属鼠人总会是特别敏感，并且是会在艺术上总是那么好，情感上里一直就会想要安稳的生活的啦，而对于你们两人在一起，是会很容易产生到便是冲突的，并且两个人都是会有着自我认同所以是可以采取到积极，并且大家两个人都是也会比较无法接受到他们的。但在相处时，心态不能过于过强势。

2白羊和双鱼性情可行吗

白羊和双鱼，一火一水，要明白一点火水自古以来不兼容，再加上白羊座是12星座的开端，双鱼座乃是12星座的完毕，一头一尾难以紧密连接，白羊座能被双鱼座那类消沉而献身精神的人生态度弄到不知道该怎么办，大家那一种积极乐观的观念心头以为能给他正向的激励，但结果出力不讨好，未被气昏就坏笑了!可是有时候白羊座又会被双鱼座那类温柔且烂漫的情结吸引，十分分歧。因此两人要长期交往下来，理解包容至关重要。

3情感运势解析

白羊和双鱼的性格也有很大区别。双鱼座们总会沉浸于自身制造出来的梦境里，他比较敏感并且处于被动，一般不会轻易去找懒羊羊，但思绪却非常细腻，只需懒羊羊有一点动静就别想逃过那双眼睛。平日的双鱼座基本上都是浪漫，因此倘若白羊座想和双鱼座持久的在一起，那就需要在烂漫这一点上狠下功夫了，要让他有一种共鸣点造成，那样它会对更为有兴趣。最重要的一点就是，白羊座受欢迎和急不可耐的个性在双鱼座眼前一定要记得收一收，双鱼座要学着表达自己的念头。

文字：晴予

整理：无影

Omega 只问付出不问收获 的心性，不仅在果郡王身上，也在温实初身上，只是果郡王浓墨重彩，温实初却被看作绿茶身边的 备胎 。

实际上，他和果郡王有什么区别呢？他完成了自己的承诺，一生守护甄嬛平安，事事以她为重，而心中 无怨无悔 。

果郡王对甄嬛表达情意，是在甄嬛无法回宫的时刻，温实初两次对甄嬛表白，也都是在她前程未定的时候。两人都经历过甄嬛的多次坚拒和婉拒，也都没有改变心意，照样对她好。

Omega 不想改变别人，也不想改变自己 。他们不会像 Alpha 一样“要么霸占要么滚蛋”，他们喜欢用 自己独特的方式 去 沁人润物 。

从爱情的角度看，温实初败给果郡王，不过是败在 出身 ——果郡王自幼生长皇宫，见多识广文才武略，有一万种方式去帮助甄嬛成长，温实初却只懂医术，也只能用这一种方式对她好。

在 Alpha 眼中，仅仅 温柔宽厚无私 是 不够 的。他们还希望你有 真正的过人之处 ，哪怕这过人之处并没有实际的用处。

此外， 阶层的力量 自古以来都超越一切 人格区别 。

Omega-1 ｜ 笔记：ABO情感分析

多给她讲点有意思的是情，同时每次回家的时候都想办法给她找点有意思的事做，让她对某件事感兴趣，从而有办法打法你不在的时光。比如给她买几本女生爱看的书，关于化妆啊塑身啊什么的，或者买个小猫小狗陪着她。开动脑筋吧，相信真爱无敌！祝你们幸福！