fanny老师真的能挽回情感吗，Fanny老师挽回情感是不是骗人的？

提起fanny老师真的能挽回情感吗，大家都知道，有人问Fanny老师挽回情感是不是骗人的？另外，还有人想问Fanny老师做情感挽回专家几年了？你知道这是怎么回事？其实Fanny老师主要帮助哪种类型的人挽回情感？下面就一起来看看Fanny老师挽回情感是不是骗人的？希望能够帮助到大家！

fanny老师真的能挽回情感吗

1、fanny老师真的能挽回情感吗:Fanny老师挽回情感是不是骗人的？

Fanny老师挽回情感是真实的，不是骗人的，Fanny老师真的是很有能力。

Fanny老师主要帮助哪种类型的人挽回情感？

2、fanny老师真的能挽回情感吗:Fanny老师做情感挽回专家几年了？

Fanny老师做情感挽回专家有五六年的时间了，积累了大量的工作经验。

3、fanny老师真的能挽回情感吗:Fanny老师主要帮助哪种类型的人挽回情感？

Fanny老师主要帮助那些希望家庭和睦的客户挽回情感，挽回那个曾经的家。上海的fanny占卜老师靠谱吗。

4、fanny老师真的能挽回情感吗:情感导师真的是真的吗 ，可以挽回吗？

尺有所长，寸有所短，人生不完美，尽量完善己。之前，虽然成功复合了，也让我明白了人性不可试探，男会累，大学到研究生毕业异地恋五年真不容易，以后我会学着去包容理解他，唯有珍惜感恩才会拥有更多的爱，经历这次分分合合，更好的熟悉了彼此，加上师傅帮忙做的，相信他会真的对我不离不弃Fanny老师灵饰有用吗。

5、网络上的情感分析挽回老师是骗人的吗？分析分析后面要两千多才说继续帮我挽回老公和婚姻

网上的情感机构有靠谱的也有不靠谱的吧，收费一般都是不便宜，不靠谱的等你交了钱就不理你了，或者什么都不指导只让你看书，耽误时间，靠谱的会给你具体有效果的指导。在选择的时候要擦亮眼睛，不要相信一通承诺，夸夸其次的，我是朋友挽回成功后，知道我需要，推荐给我一家机构指导，分析老师说的很有水平，交钱的时候也签了合同，很正规

6、fanny老师真的能挽回情感吗:女人死心了找情感老师还能挽回成功吗？

以死心要离去的女人，且又找情感老师，是不可能挽回成功的，她心意以决而目的明确是不会轻易回头的，除非撞了南墙才有可能回头。

7、fanny老师真的能挽回情感吗:诉心情感的老师真的能帮助挽回爱情吗？

都说旁观者清，当你深陷爱情时，需要一个专业的老师指出你的问题，并教你怎么做，我有个朋友就是分手后自己很痛苦，后来找到了诉心情感，经过老师的指导挽回前任成功了。梵妮老师灵饰挽回。

8、fanny老师真的能挽回情感吗:Fanny老师做情感挽回专家的原因是什么？

Fanny老师曾经也有过情感问题

9、fanny老师真的能挽回情感吗:情感导师挽回爱情是真的吗？

他也不能保证帮你挽回感情，只是根据你的情况，给你分析一下原因，提点建议。最重要的还是你们自己

以上就是与Fanny老师挽回情感是不是骗人的？相关内容，是关于Fanny老师挽回情感是不是骗人的？的分享。看完fanny老师真的能挽回情感吗后，希望这对大家有所帮助！

谈恋爱是一件美好的事情，但也给女人带来了压力。有一个问题一直困扰着她：“他爱我吗？”

女人害怕爱上一个不爱她的人，害怕受到伤害，这是很自然的事情。当一个女人爱上一个男人，她会非常明显。很难说一个女人是擅长爱情还是藏不住自己。

可是，男人总是隐藏自己的感情，总是抗拒表现出来，这是一个经典的男人内心对话的例子：

感情男：“天啊！她真的太好了，我喜欢在她身边……”

一个懂事的男人：“闭嘴！不要表现出来！”

感情男：“但我爱她！”

理性人：“我不管，否则我就是做不到！快跑！”

你现在是不是在笑？也许，和你约会的家伙正在他的脑海中进行着这样的对话。

这看起来很傻，但男人真的很矛盾。他们只是不知道他们想要什么或需要什么……所以他们让你觉得很难理解。那么，男人为什么这么害怕自己的感情呢？让我们一起寻找答案。

把你心的一小部分给我，拿走我的全部！

在你的印象中，男人应该是什么样子的？

男人很坚强！

男人肌肉发达！

男人不哭！

男人不是心软的！

当我们说“悲伤”这个词时，我们都想像一个泪流满面的女孩一样告诉她内心的悲伤。为什么会这样？为什么我们不想象一个人诉说他的悲伤？当你看到一个男人哭的时候，你的第一感觉是“虚弱”吗？

我们来看下这个男孩的经历：

小龙和三个姐姐一起长大。当他从自行车上摔下来时，他的父亲说：“不要哭。没什么大不了的。你应该克服它，但这只是一个小伤口。”

当他妹妹哭的时候，他父亲温柔地问：“哪里疼？”让我看看。“然后，她会得到一个冰淇淋。

当她姐姐倒下时，她得到了安慰，她哭了，她的悲伤情绪得到了回应。但是当他还是个孩子的时候摔倒了，没有人关心他的感受，也没有人关心他的伤口。

一个男人在成长过程中总会听到这句话：“男孩不哭”。难怪男人长大了不会表达自己的感情。男人从小就被教导要自力更生，解决问题。坚强的人从不哭泣。相反，他必须分析自己的问题并找到解决方案。坚持和克制，这才是真正的男子汉！

我认为你不是一个合格的朋友。你最好改行做我的妻子。

让我们看看这些男人的心里话：

“当我们还是男孩的时候，我们被告知我们的感情并不重要。父母都这样教育我们，尤其是母亲。”

“你会和一个情绪化的男人约会吗？女生通常都是情绪饱满的，但如果男生多愁善感，女生就受不了。”

“当一个男人表现出悲伤的时候，就会有足够多的男人和女人用异样的眼光看着你。”

“这是真的！一个男孩唯一能拥有的情感就是幸福。然后，当他成为一个男人时，他会发现人们仍然不想听到/看到他的情绪。你沮丧吗？吃点药笑一笑。你生气了吗？闭嘴，没人在乎。你害怕吗？没有人帮你，你只能自救。”

“这是因为我们被告知不能表露自己的感情，因为这不属于那种‘阳刚之气’，男人试图独自解决问题。”

“因为人们会叫我们‘弱者’，而我们被告知女生不喜欢弱者。”

男人被教导隐藏自己的情感。他们从小就被告知情感是软弱的标志，于是男人学会了掩饰自己的情感，而且隐藏得很好。

清空整个心灵，留下一个人。

一些研究表明，年龄在3岁以下的男孩就已经学会隐藏自己的情绪了，这只是为了得到成年照料者的认可。

很多人都有先入为主的观念，认为男人根本没有感情。事实并非如此。女人总是认为男人应该用自己的方式去感受事物。事实是，男人处理这些感情要困难得多。

他们从小就被教导要坚强、自信和有耐心。他们认为表达情感就相当于示弱，很多男人认为他们唯一能表达的情感就是愤怒。男人也有感情，只是表达方式不同而已。

男人和女人表达情感的方式不同。不同的是，从科学上讲，男性倾向于使用左侧大脑，这是理性，而女性倾向于使用右侧大脑。

这就是情感。女人拥有更大的理解力和更有效表达情感的能力。

​ 一个人，一座城，一生心疼

许多女性遇到分手或者一些感情问题时，她们倾向于找人倾诉，可以用哭泣缓解压力，这是健康的方法。

男人通常在生气时会爆炸，因为愤怒是典型的男性情感。如果一个男人表现出柔和的情绪，通常会被嘲笑，尤其是有其他男人在场的情况下。

在表达负面情绪方面，男人可能有一些明显的局限性。他们可能会：

①忽略他们的感受

②相信重要的是要积极向上，不要只顾消极情绪

③将悲伤视为弱点

④控制所有负面情绪

⑤相信负面情绪本身就是不健康的部分

没有感受，灵魂被你拖走

​⑥相信负面情绪是徒劳的，浪费时间

⑦希望他们的负面情绪迅速消失

⑧不允许情绪低落，必须坚强地生存

⑨除非非常生气或沮丧，否则不要表现出自己的情绪。

⑩通过玩笑和嘲笑等轻描淡写来最大程度地减少他们的感受

⑪隐藏所有的感受。

当男孩长大后成为男人，他们在情感上是唯一的表达方式是消除或者拒绝他们的感情。

​ 我不相信幸福，我相信你

最重要的是，男人对女人的感觉与女人一样，他们只是出于各种原因要躲藏它们假装以保持外表的坚强。不能用敏感，柔和或情感之类的形容词来形容他们。他们只是戴着一个自命不凡的面具来掩盖我们女性所谓的“感情”。

所以，当你无法理解你的男人的情绪，请不要烦恼，很可能他自己也理解不了。

既然你已经知道了这一点，就再也不要试图让他表现出自己的情感了，或者当他确实表现出他的感情时不要再取笑他。

实际上，我敢打赌，如果你的男人开始像你一样表达出柔弱，悲伤，可怜等等丰富的情感，你会感到恐惧的。

​​我走了千万里，才找到一个你。

从本质上讲，男人是解决问题的人。作为一个善于交流，富有表现力的女人，要让男人坦露自己的心声，最好的方法是给他创造一个可以让他退缩的空间。男人并不会把所有的爱都明显地表达出来，更确切地说：他不会表达。

你需要有耐心地去尝试引导他让他表现一些小情绪。男人也会柔弱，也会悲伤，你要善于发现并告诉他，你能理解他，告诉他可以把这些情绪表现给你，夫妻是可以彼此依靠的人，如果你能做到这点，你将成为他的唯一。

情感咨询公司有很多，有这几大核心标准，可以证明这家情感咨询机构算得上正规：

第一，该情感挽回机构是否有完善的挽回体系

在情感咨询、挽回指导中，研究、提炼、总结出一套完善的体系是及其检验专业程度的。因为这要通过过往学员，以及主张思想、指导经验、以及实操技术中反复测试与验证。

挽回体系，你也可以理解为挽回感情的方向，就是你在挽回爱情道路上的实施战略计划。如果一家情感挽回公司或机构，没有体系的支撑，没有告诉你挽回实施的方向，那么你千万不要选择！这些东西可以从他们在公众号发的文章和课程中看出来。

第二：该情感挽回机构的情感分析的是否专业

绝大多数情感挽回机构或者公司，前期都是由情感分析师与你进行接触，靠谱值得信赖的公司或者机构，不管你是否购买服务，分析师依然耐心为你的情感状况，并且给出你专业的建议。

如果你在和“他们”的情感分析师在电话沟通，或者微信沟通中，并不能让你感觉他们的专业度，甚至聊的没几句，就提出让你付款购买的事，那么你千万不要选择！

豚海心理咨询分析部老师主要负责深入了解客户的婚恋危机根本原因，从而判断客户情感危机目前到了哪一步，有哪些方面可以切入解决，公司是否能帮客户解决。每一名情感分析老师都需要经过严格的理论和实际案例分析培训，这样才能够真正的帮助客户找到问题的根源。

我是看到广告到店后可以领取免费心理测评，怀着试试看的心态去体验一下，没想到老师和蔼可亲、也非常专业，首先了解了我个人情况，还签了保密协定，这个非常赞，确实效果不错，老师引导我去探寻内心真实的想法去认清自己，然后给予意见和建议

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。

幼儿情绪和情感的发展,小花猫蜗牛与小黄鹂,情绪和情感,一个人对客观事物是否符合自己需要时而产生的态度体验。积极兴奋喜悦消极失望忧虑憎恨,情绪和情感的区别与联系,情绪由自然性需要引起，情感则由社会性需要引起,情感,情感,情绪和情感之间的联系,情绪与情感互相依赖情绪是情感的外在表现，情感是情绪的本质内容,情绪是动物与人共有的，情感则是人所独有情绪具有不稳定性，情感则相对稳定,情感的分类,根据情感发生的强度、速度、紧张度和持续性，可以把日常生活中人们的情感分为心境（心情）是一种在一段时间内使人的一切体验和活动都染上情绪色彩的、比较轻微而持久的情感状态。,例引起幼儿感到悲伤的原因受到老师或者家长的批评和惩罚；老师或者家长不喜欢我了，或者自己惹老师或家长生气了；家长、老师不让我做喜欢的事情；父母吵架、关系不和；受到老师的误解，或者不公正的批评、对待；小朋友不喜欢我，不和我玩，或者和小朋友发生争吵,主要是与老师、家长及同伴的关系中的问题,激情,迅猛爆发、激动而短暂的情绪状态。,应激,突然出现紧张情况时产生的情感状态,挫折,实现社会目的和个人过程中，目标活动遇到障碍或干扰，致使目的不能实现，和愿望不能满足时的消极情绪状态。（消沉沮丧怨恨冷漠）,按情感的社会性内容分类,道德感理智感美感,（情绪情感的表达方式）比较外露,爱与感谢,你们喜欢张老师吗讨论小班喜欢，因为老师今天发给我一个大苹果。小班喜欢，因为张老师眼睛大大的，很漂亮。大班她爱我们，像妈妈一样照顾我们，还教我们学本领,情绪和情感不稳定,去打预防针时当讲到悲痛的故事时当班里的小朋友想妈妈哭时,易冲动性,例1当妈妈离开时，3岁的幼儿佳佳哭着要妈妈，这时，阿姨给佳佳一颗巧克力糖果，她马上不哭了，拿着糖果高兴地吃起来。,例2小班幼儿刚上幼儿园，一个孩子哭着要找妈妈，其他孩子本来还乖乖的，现在也跟着哭起来。大班幼儿看到有小朋友哭了，其他小朋友会过来安慰她，给她擦眼泪，叫她不要哭。情绪易受他人或环境感染不易受感染入园分离焦虑对策,案例3幼儿园里打预防针，小班幼儿打针时哇哇大哭。而大班幼儿虽然也很疼，却忍住不哭，并且打完针后还在小弟弟、小妹妹面前表现出“不疼”“不怕”的勇敢样子。,好疼啊，但我一定要忍住，不能哭，我是大哥哥啊,四、自控化（内隐化）,情绪外露，容易观察到学会控制和掩饰自己的情绪，使之不外露思考年龄较大幼儿情绪的内隐化对老师提出什么要求,案例分析,请结合幼儿情绪的发展趋势，分析下面这个案例反映了幼儿什么样的情绪发展特点说说老师应如何正确对待这种情况中班的伟伟吃饭时不乖，老师要他周围的小朋友都不要跟他玩，结果小朋友们真的不再理他，不论伟伟怎么讨好都不行，伟伟很生气，他趁大家睡午觉时把小朋友的鞋从窗户扔了出去。,一群客人到某小班参观，一个幼儿高兴地对一个客人叫“叔叔好”，其他孩子也围上来，争先恐后地喊“叔叔好”。小班孩子看到动画片里喜羊羊打败了灰太狼，十分高兴，连蹦带跳，拍手欢呼。大班年段开展接力比赛，大一班夺得第一名，全班欢呼雀跃，输了的大三班则垂头丧气；而小班幼儿无论比赛输赢都很开心。,幼儿的情绪调控,第一类适应性调控,功能性调控,当你想要放弃的时候，想想照片中的这位先生。,如果你觉得你没有很多知心的朋友，看看他。,如果你觉得你不快乐，看看他们。,特征性调控,如果你觉得生活在痛苦之中，你的痛苦像他的一样多一样重吗,如果你抱怨很多事情太糟太乱，那麼他们的呢,如果你觉得你的社会对你不公平，那麼她的呢,（左）觉得上课很累很枯燥吗（右）他们呢,（左）痛恨蔬菜（右）他们连吃的都没有,（左）你觉得父母的唠叨与关怀让你很受不了（右）而他一无所有。,（左）生气某人有名牌而你没有（右）他只有一种牌子。,（上）可以睡在床上不是很值得感激的事情（下）他情愿再也不用醒。,享受生活本真形和自然。很多事情人更糟我并不坏。生活中有多事情抓住你的眼球，但只有极少的事情可以抓住你的心-----就追寻那些触动您心灵的事物吧。,幼儿情绪调控的发展趋势,1情绪的冲动性逐渐减少Eg幼儿看到故事中“坏人”，常常会把它抠掉。不过到幼儿晚期，对情绪的自我调节能力才逐渐发展,幼儿情绪调控的发展趋势,2情绪的稳定性逐渐提高Eg新入园的幼儿，看着妈妈离去，会伤心地哭，但妈妈身影消失后，经老师引导，很快就能愉快地玩起来。如果妈妈再次出现，又会引起幼儿的不愉快。,情绪和情感从外显到内隐,4幼儿情绪调控的手段,例如在一次户外活动中,幼儿在玩小兔找家的游戏时,小豆豆不能跟小朋友一起去采蘑菇,老师发现这一情况后,马上走到小豆豆跟前鼓励他,让他大胆的和其他幼儿一样参加游戏老师和他一起采蘑菇,并把采到的蘑菇分给他这时小豆豆笑了当游戏重新开始时,他就能够和其他幼儿一样,主动参加游戏教师与幼儿交往时,应尽可能减少事务性,指令性的互动,代之以情感性,交流共享的互动如当幼儿想对老师讲述某件事情时,教师可以蹲下来以期待的目光注视幼儿,用鼓励的言语支持幼儿的表达,这样会使幼儿感到自己的言行受到了老师的重视,甜甜在玩大皮球的游戏时,因为没有被打气,而闷闷不乐教师注意到他的情绪后,马上走过来,摸着他的头关切的问“你怎麽了甜甜”甜甜嘟噜道,“我没被打气”老师立刻明白了甜甜是因为没有被打气而不高兴,于是教师对其他幼儿说,“甜甜一直没有被打气,他不高兴了,该怎麽办呢”这时有的幼儿说,“我们重玩一次,都给甜甜打气”于是游戏重新开始孩子们也为甜甜这个大皮球打了气甜甜笑了孩子们高兴的跳了起来教师在这次师生活动中,时刻认真的关注每个幼儿的心理需要,努力理解幼儿的心理感受,为每个幼儿营造良好的心理环境,让每个幼儿玩得高兴,玩得开心,幼儿的情绪掩蔽,如公共场所不得大声喧哗，教师里必须举手发言，吃饭不要哧哧有声等，在许多公共场合，不适宜强烈的情绪反应。,影响幼儿情绪调控的因素,,我们看看自己的生活,抑郁,焦虑,愤怒,恐惧,