情感与情绪有什么区别？

‍‍‍‍情绪和情感是对客观事物是否符合人的需要而产生的主观体验。当营销刺激作用消费者时，消费者对待这些营销刺激就会有一定的态度，根据是否符合主观的需要可能采取肯定的态度，也可能采取否定的态度。当他采取肯定的态度，就会产生爱、满意、愉快、尊敬等内心体验；当他采取否定的态度时，就会产生憎恨、不满意、不愉快、痛苦、忧愁、愤怒、恐惧等内心体验。这些内心体验，即是情绪和情感。

由此可见，情绪和情感是以主体的需要为基础的，伴随着认识过程的产生，并影响着认识活动的进行。但它又不同于认识过程，是人对客观事物的另一反映形式，即反映具有一定需要的主体和客体之间的关系。情绪和情感是人的心理生活的一个重要方面，正是由于人具有情感，才有认识活动和意志活动之间架起了桥梁，才使个性倾向和个性特征如此丰富多彩。

情绪和情感的两极性是指情绪和情感在动力、激动性、强度、紧张度上存在着对立状态。

1、从性质上看，情绪情感有肯定和否定之分。一般地说，人们的需要得到满足时产生肯定的情绪情感，如高兴、满意、爱慕、欢喜等；人们的需要不能得到满则产生否定的情绪情感，如烦恼、不满意、憎恨、忧愁等。肯定的情绪情感是积极的、增力的，可提高人们的活动能力。否定的情绪情感是消极的，减力的，会降低人们的活动能力。比如，商场整洁、色彩柔和协调，营业员服务态度好，就容易使顾客产生积极的购物情绪。又如，在传统消费观的影响下，许多人对节俭表示的赞扬，对浪费则深恶痛绝。成功营销，应当培养顾客肯定的感情与情绪，消除否定的感情与情绪。

2、从强度上的看，各类情绪情感的强弱是不一样的。例如，从微弱的不安到激动，从愉快到狂喜，从微愠到狂怒，从好感到酷爱等。在强弱之间又有各种不同的程度。如，从好感到酷爱的发展过程是：好感→喜欢→爱慕→热爱→酷爱。从微愠到狂怒的发展过程是：微愠→愤怒→大怒→暴怒→狂怒。情绪情感的强度决定于引起情绪情感的事件对人的意义的大小，也和个人的既定目的和动机能否实现有关。在紧张度上，情绪有紧张和轻松之别。紧张和轻松往往发生在人的活动最关键的时刻。需要是一种因匮乏而引起的紧张状态，从需要的觉醒到购买过程中，往往伴随着消费者情绪的从弱到强的变化。当消费者的紧张情绪达到最大时，他才可能决定购买。所以，引发消费者的紧张情绪，是推动消费者购买的重要营销手段。如商场经常使用的“限时大甩卖”， 保健品营销中经常使用的恐吓战术，都是增强消费者情感情绪强弱程度的战术的应用。

3、情绪情感还有激动与平静的两极。激动是由生活中的重要事件引起的，它是一种强烈的为时短暂的情绪状态，如激怒、狂喜、极度恐惧等。和激动相对立的是平静的情绪，这是一种平稳安静的情绪状态，人们在正常生活的多数情况下，情绪是平静的。平静的情绪是人们正常生活、学习和工作的基本条件。营销推广中往往需要营造消费者激动的情绪，但平静的情绪更利于消费者学习和记忆那些比较复杂，比较美观的营销刺激，为未来的购买行为积累知识与经验。

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在这篇文章中，主要介绍的内容有：

1、将单词转换为特征向量

2、TF-IDF计算单词关联度

文本的预处理和分词。

如何将单词等分类数据转成为数值格式，以方便我们后面使用机器学习来训练模型。

一、将单词转换为特征向量

词袋模型(bag-of-words model)：将文本以数值特征向量的形式来表示。主要通过两个步骤来实现词袋模型：

1、为整个文档集(包含了许多的文档)上的每个单词创建一个唯一的标记。

2、为每个文档构建一个特征向量，主要包含每个单词在文档上的出现次数。

注意：由于每个文档中出现的单词数量只是整个文档集中很少的一部分，因此会有很多的单词没有出现过，就会被标记为0。所以，特征向量中大多数的元素就会为0，就会产生稀疏矩阵。

下面通过sklearn的CountVectorizer来实现一个词袋模型，将文档转换成为特征向量

通过countvocabulary_我们可以看出每个单词所对应的索引位置，每一个句子都是由一个6维的特征向量所组成。其中，第一列的索引为0，对应单词"and"，"and"在第一和二条句子中没有出现过，所以为0，在第三条句子中出现过一些，所以为1。特征向量中的值也被称为原始词频(raw term frequency)简写为tf(t,d)，表示在文档d中词汇t的出现次数。

注意：在上面词袋模型中，我们是使用单个的单词来构建词向量，这样的序列被称为1元组(1-gram)或单元组(unigram)模型。除了一元组以外，我们还可以构建n元组(n-gram)。n元组模型中的n取值与特定的应用场景有关，如在反垃圾邮件中，n的值为3或4的n元组可以获得比较好的效果。下面举例说明一下n元组，如在"the weather is sweet"这句话中，

1元组："the"、"weather"、"is"、"sweet"。

2元组："the weather"、"weather is"、"is sweet"。

在sklearn中，可以设置CountVecorizer中的ngram_range参数来构建不同的n元组模型，默认ngram_range=(1,1)。

sklearn通过CountVecorizer构建2元组

二、TF-IDF计算单词关联度

在使用上面的方法来构建词向量的时候可能会遇到一个问题：一个单词在不同类型的文档中都出现，这种类型的单词其实是不具备文档类型的区分能力。我们通过TF-IDF算法来构建词向量，从而来克服这个问题。

词频-逆文档频率(TF-IDF，term frequency-inverse document frequency)：tf-idf可以定义为词频×逆文档频率

其中tf(t,d)表示单词t在文档d中的出现次数，idf(t,d)为逆文档频率，计算公式如下

其中，nd表示文档的总数，df(t,d)表示包含单词t的文档d的数量。分母中加入常数1，是为了防止df(t,d)=0的情况，导致分母为0。取log的目的是保证当df(t,d)很小的时候，不会导致idf(t,d)过大。

通过sklearn的TfidfTransformer和CountVectorizer来计算tf-idf

可以发现"is"(第二列)和"the"(第六列)，它们在三个句子中都出现过，它们对于文档的分类所提供的信息并不会很多，所以它们的tf-idf的值相对来说都是比较小的。

注意：sklearn中的TfidfTransformer的TF-IDF的计算与我们上面所定义TF-IDF的公式有所不同,sklearn的TF-IDF计算公式

通常在计算TF-IDF之前，会对原始词频tf(t,d)做归一化处理，TfidfTransformer是直接对tf-idf做归一化。TfidfTransformer默认使用L2归一化，它通过与一个未归一化特征向量L2范数的比值，使得返回向量的长度为1，计算公式如下：

下面通过一个例子来说明sklearn中的TfidfTransformer的tf-idf的计算过程，以上面的第一句话"The sun is shining"为例子

1、计算原始词频

a、单词所对应的下标

b、计算第三句话的原始词频tf(t,d)

c、计算逆文档频率idf(t,d)

注意：其他的词在计算tf-idf都是0，因为原始词频为0，所以就不需要计算idf了，log是以自然数e为底。

d、计算tf-idf

所以，第一个句子的tf-idf特征向量为[0,1,129,129,0,1,0]

e、tf-idf的L2归一化

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第四类感情中文定义：亲情、友情、爱情之外的感情，朋友之上，恋人未及，介于友情、爱情而偏于爱情，比友情更浓烈，将其等同于“暧情”，表现形式大体分为精神恋爱（柏拉图式的恋情）、稳定的xing伴；有行为（不限于xing行为）的单恋。今网络爱情大多属此。

基于此，直译为the fourth kind of feelings/affections，意译为dubious affections（暧昧的感情、简称暧情）或Platonic affections（柏拉图式感情）。

      最近看了一部lady gaga的《一位明星的诞生》，这部**从最初杰克对她一见倾心，到一步步实现她的梦想所做的一切，让我感受到真挚的爱情就如春雨般润物细无声，但当女主成名后，她一改自己的风格，她渐渐的迷失了自我，也因为各种原因最后她失去了爱她的杰克。杰克由于从小的经历渐渐失去听力、演绎事业的不断下滑，最终他选择了自杀，他以一种极端的方式结束了这一切，给深爱他的妻子、朋友留下无尽伤痛。在最后的最后，gaga倾情演绎了一首《I'll never love again》将观众的情感带向高潮，也为故事的结局做了总结，她终于找回了自己。

      杰克曾经对她说，你要表达自己的内心，不要迷失自我，这样人们才会一直喜欢你，这也是我想表达的主题:Follow your heart!(跟随自己的内心)只有跟随内心才是善待自己，只有善待自己才能遇见更好的自己。