塔羅牌必須要用靈擺嗎,塔羅一定要用靈擺嗎

時間：2024-05-12

很好奇一個問題,看到塔羅牌都有書籍教材,靈擺也有嗎靈擺暫時沒有。塔羅牌,靈擺水晶球什么能量石吊墜有什么用?新人在某寶怎么選擇牌...新手用靈擺找感覺不錯。因為水晶一般含有較強的力量，可以加強使用者的能力，故多建議新手使用。

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一、塔羅牌必須要用靈擺嗎,塔羅一定要用靈擺嗎

很好奇一個問題,看到塔羅牌都有書籍教材,靈擺也有嗎

靈擺暫時沒有時沒有。

塔羅牌,靈擺水晶球什么能量石吊墜有什么用?新人在某寶怎么選擇牌...

新手用靈擺找感覺不錯覺不錯。因為水晶一般含有較強的力量的力量，可以加強使用者的能力的能力，故多建議新手使用手使用。有很多人會覺得靈擺的價錢很貴、付擔不來擔不來，于是索性不學性不學。其實各位可以自制一個屬于自己的靈擺的靈擺。各位只須要找一顆有重量、可平衡和底部只有一點尖點的東西的東西，再用繩子穿起來便可來便可。那東西可以是天然水晶然水晶，釣魚用的標(或是鉛)，又或是一枝短鉛筆也可以做成一個靈擺個靈擺。其實一個好靈擺最重要的不是材料是材料，不是重量是重量，不是外形是外形，而是感覺是感覺。當你看到它看到它，或是拿起它時起它時，如果你直覺感覺到這是一個好靈擺好靈擺，它便是一個好靈擺(有如選塔羅牌一樣)。
關于新人在某寶怎么選擇牌和書：
一、選擇普及的牌
在學習塔羅牌的過程中過程中，有同好一起研究切磋可以事半功倍半功倍。而塔羅牌首重圖像重圖像，圖像不同像不同，解釋也不同﹔因此版本相異本相異，解釋也隨之不同之不同。比方說比方說，目前全世界最通行的塔羅牌應是偉特(Rider-Waite)牌，教授偉特牌的書籍、網站、學校最多校最多，資源也最多也最多，使用者也不愁沒人問沒人問。遺憾的是憾的是，偉特牌的解釋并不能完全套用在其他版本上版本上，因此，其他版本塔羅牌使用者在學習的過程中過程中，就不像偉特使用者那樣順利了順利了。
二、選擇塔羅大師設計的牌
塔羅牌的設計極為精密為精密。牌上任何一個圖像、顏色、版面配置都有它的象徵意義徵意義，馬虎不得虎不得。因此只有研究塔羅多年的大師才有資格設計塔羅牌塔羅牌，設計出來的牌才優秀才優秀，而不是隨便一個漫畫家就有資格設計塔羅牌塔羅牌。另外提供一個小訣竅：一個有品質保證的塔羅牌塔羅牌，每張牌上都可以找到繪制者的簽名的簽名，這代表他對作品的負責的負責，可作為選擇時的參考的參考。
三、選擇不需要背景知識的牌
塔羅牌畢竟是西方的產物的產物，有許多版本需要具有西方神秘學或是神話的背景知識景知識，才能使用能使用。最著名的克勞力扥特塔羅牌(Crowly-Thoth)，它是一副極為優秀的塔羅牌塔羅牌，設計者是一位西方神秘學大師學大師，他將占星學、數字學數字學，甚至中國的易經的易經，都融入塔羅牌中羅牌中。因此若要將扥特牌的功力全都發揮出來揮出來，使用者非得同時具有占星學、數字學和易經的知識不可識不可。初學者在背景知識尚未建立前建立前，應盡量避免使用這類的牌類的牌。
四、選擇品質好的牌
國外進口的牌基本上都有品質保證的保證的。事實上事實上，塔羅牌的排列順序也是一門重大的學問的學問。不同版本的牌本的牌，排列順序隨之相異之相異，而其中大有學問有學問，并非毫無意義的亂排的亂排。所以，新牌在拆封時拆封時，建議使用者觀察一下它的順序的順序，是大牌在前面還是小牌?宮廷牌放在哪里?各牌組間的順序又是如何?
一副品質好的塔羅牌塔羅牌，是絕對不會將牌亂數排列的排列的，而國外出版的牌在這一點絕對不會馬虎會馬虎。再者，國外的牌許多在比利時印制而成制而成，而比利時是全球印刷技術最精良的國家的國家，買到一副印刷精良的牌良的牌，可以使用相當長久的一段時間段時間，即使比較貴比較貴，也是值得是值得。
五、選擇自己「有感覺」的牌
這一點必須在上述四點都符合后符合后，才能奢求能奢求。塔羅牌很重直覺重直覺，如果買到一副令自己靈感泉涌的牌涌的牌，即可如虎添翼虎添翼。

關于塔羅靈擺

一般不建議隨便換靈擺的、 把它當做自己的親人看待 重新嘗試溝通試溝通。看看行不行

塔羅牌可以不用排陣嗎,我是新手,不會擺,如果不擺排陣,還靈嗎

貌似有個天狼星的使者的使者？這個排陣是一張牌的張牌的，沒啥排陣啥排陣。。。
不過你不用排陣聯系對方的環境心情等怎么能解答出問卜者的疑惑呢疑惑呢？

一個人可以同時擁有塔羅牌和靈擺并且一起用嗎?

可以。但是占卜是會消耗精神力的神力的，包括靈擺括靈擺，塔羅都會羅都會。所以很多人占卜久了就會覺得很疲憊很疲憊，甚至頭痛至頭痛。精神力消耗力消耗，一般睡一覺休息一下就會自動恢復動恢復。但是長期如此期如此，還是對身體有傷害的傷害的。所以希望大家愛惜自己的身體的身體，每天堅持練習持練習，但是要適量要適量，

靈擺一定要和塔羅牌一起用嗎

不需要的一起用的起用的，兩個都是占卜道具卜道具，有各自的占卜方法卜方法。

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二、情感計算和情感分析,情感計算方法

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人工智能技術應用:情感分析概述

情感分析之TF-IDF算法

情感分析技術有哪些應用

情感計算的情感計算的理論框架

機器人的感情從何而來這篇文章運用了怎樣的說明順序

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可以用

，這個是情感計算工具算工具，提供了自定義詞表義詞表，領域情感詞表導入、基礎情感詞表、情感計算、分段情感計算、正面情感、負面情感、中性情感分類計算、匯總、細粒度情感值、異常文本識別、情感分類排行類排行。

人工智能技術應用:情感分析概述

與其他的人工智能技術相比術相比，情感分析(Sentiment Analysis)顯得有些特殊些特殊，因為其他的領域都是根據客觀的數據來進行分析和預測和預測，但情感分析則帶有強烈的個人主觀因素觀因素。情感分析的目標是從文本中分析出人們對于實體及其屬性所表達的情感傾向以及觀點及觀點，這項技術最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi兩位學者的關于商品評論的論文的論文。
隨著推特等社交媒體以及電商平臺的發展而產生大量帶有觀點的內容的內容，給情感分析提供了所需的數據基礎據基礎。時至今日至今日，情感識別已經在多個領域被廣泛的應用的應用。例如在商品零售領域售領域，用戶的評價對于零售商和生產商都是非常重要的反饋信息饋信息，通過對海量用戶的評價進行情感分析感分析，可以量化用戶對產品及其競品的褒貶程度貶程度，從而了解用戶對于產品的訴求以及自己產品與競品的對比優劣比優劣。在社會輿情領域情領域，通過分析大眾對于社會熱點事件的點評可以有效的掌握輿論的走向的走向。在企業輿情方面情方面，利用情感分析可以快速了解社會對企業的評價的評價，為企業的戰略規劃提供決策依據策依據，提升企業在市場中的競爭力競爭力。在金融交易領域易領域，分析交易者對于股票及其他金融衍生品的態度的態度，為行情交易提供輔助依據助依據。
目前，絕大多數的人工智能開放平臺都具備情感分析的能力的能力，如圖所示是玻森中文語義開放平臺的情感分析功能演示能演示，可以看出除了通用領域的情感分析外分析外，還有汽車、廚具、餐飲、新聞和微博幾個特定領域的分析的分析。

那么到底什么是情感分析呢分析呢？從自然語言處理技術的角度來看度來看，情感分析的任務是從評論的文本中提取出評論的實體的實體，以及評論者對該實體所表達的情感傾向感傾向，自然語言所有的核心技術問題術問題，例如：詞匯語義匯語義，指代消解代消解，此役小氣役小氣，信息抽取息抽取，語義分析等都會在情感分析中用到中用到。因此，情感分析被認為是一個自然語言處理的子任務子任務，我們可以將人們對于某個實體目標的情感統一用一個五元組的格式來表示：(e,a,s,h,t)

以圖為例圖為例，e是指某餐廳某餐廳，a為該餐廳的性價比屬性比屬性，s是對該餐廳的性價比表示了褒義的評價的評價，h為發表評論者本人者本人，t是19年7月27日。所以這條評論的情感分析可以表示為五元組（某餐廳某餐廳，性價比性價比，正向褒義向褒義，評論者評論者，19年7月27日）。

情感分析根據處理文本顆粒度的不同的不同，大致可以分為三個級別的任務的任務，分別是篇章級、句子級和屬性級屬性級。我們分別來看一下看一下。

1. 篇章級情感分析

篇章級情感分析的目標是判斷整篇文檔表達的是褒義還是貶義的情感的情感，例如一篇書評篇書評，或者對某一個熱點時事新聞發表的評論的評論，只要待分析的文本超過了一句話的范疇的范疇，即可視為是篇章級的情感分析感分析。
對于篇章級的情感分析而言有一個前提假設提假設，那就是全篇章所表達的觀點僅針對一個單獨的實體e，且只包含一個觀點持有者h的觀點的觀點。這種做法將整個文檔視為一個整體個整體，不對篇章中包含的具體實體和實體屬性進行研究行研究，使得篇章級的情感分析在實際應用中比較局限較局限，無法對一段文本中的多個實體進行單獨分析獨分析，對于文本中多個觀點持有者的觀點也無法辨別法辨別。
例如評價的文本是：“我覺得這款手機很棒機很棒。”評價者表達的是對手機整體的褒義評價義評價，但如果是：“我覺得這款手機拍照功能很不錯很不錯，但信號不是很好”這樣的句子的句子，在同一個評論中出現了褒義詞又出現了貶義詞貶義詞，篇章級的分析是無法分辨出來的出來的，只能將其作為一個整體進行分析行分析。
不過好在有很多的場景是不需要區分觀點評價的實體和觀點持有者持有者，例如在商品評論的情感分析中分析中，可以默認評論的對象是被評論的商品的商品，評論的觀點持有者也是評論者本人者本人。當然，這個也需要看被評論的商品具體是什么東西么東西，如果是親子旅游這樣的旅游服務游服務，那么評論中就很有可能包含一個以上的觀點持有者持有者。
在實際工作中工作中，篇章級的情感分析無法滿足我們對于評價更細致更細致，如果需要對評論進行更精確更精確，更細致的分析的分析，我們需要拆分篇章中的每一句話一句話，這就是句子級的情感分析研究的問題的問題。

2. 句子級情感分析

與篇章級的情感分析類似析類似，句子級的情感分析任務是判斷一個句子表達的是褒義還是貶義的情感的情感，雖然顆粒度到了句子層級子層級，但是句子級分析與篇章級存在同樣的前提假設是假設是，那就是一個句子只表達了一個觀點和一種情感種情感，并且只有一個觀點持有人持有人。如果一個句子中包含了兩種以上的評價或多個觀點持有人的觀點的觀點，句子級的分析是無法分辨的分辨的。好在現實生活中生活中，絕大多數的句子都只表達了一種情感種情感。
既然句子級的情感分析在局限性上與篇章級是一樣的一樣的，那么進行句子級的情感分析意義何在呢何在呢？關于這個問題個問題，需要先解釋一下語言學上主觀句與客觀句的分別的分別。在我們日常用語當中語當中，根據語句中是否帶有說話人的主觀情感可以將句子分為主觀句和客觀句客觀句，例如：“我喜歡這款新手機新手機。”就是一個主觀句主觀句，表達了說話人內心的情感或觀點或觀點，而：“這個APP昨天更新了新功能新功能。”則是一個客觀句客觀句，陳述的是一個客觀事實性信息性信息，并不包含說話人內心的主觀情感觀情感。通過分辨一個句子是否是主觀句主觀句，可以幫助我們過濾掉一部分不含情感的句子的句子，讓數據處理更有效率有效率。
但是在實操過程中過程中，我們會發現這樣的分類方法似乎并不是特別準確別準確，因為一個主觀句也可能沒有表達任何的情感信息感信息，知識表達了期望或者猜測者猜測，例如：“我覺得他現在已經在回家的路上了路上了。”這句話是一個主觀句主觀句，表達了說話人的猜測的猜測，但是并沒有表達出任何的情感的情感。而客觀句也有可能包含情感信息感信息，表明說話者并不希望這個事實發生實發生，例如：“昨天剛買的新車就被人刮花了刮花了。”這句話是一個客觀句客觀句，但結合常識我們會發現會發現，這句話中其實是包含了說話人的負面情感面情感。
所以，僅僅對句子進行主客觀的分類還不足以達到對數據進行過濾的要求的要求，我們需要的是對句子是否含有情感信息進行分類行分類，如果一個句子直接表達或隱含了情感信息感信息，則認為這個句子是含有情感觀點的觀點的，對于不含情感觀點的句子則可以進行過濾行過濾。目前對于句子是否含有情感信息的分類技術大多都是采用有監督的學習算法習算法，這種方法需要大量的人工標注數據注數據，基于句子特征來對句子進行分類行分類。
總之，我們可以將句子級的情感分析分成兩步成兩步，第一步是判斷待分析的句子是否含有觀點信息點信息，第二步則是針對這些含有觀點信息的句子進行情感分析感分析，發現其中情感的傾向性傾向性，判斷是褒義還是貶義是貶義。關于分析情感傾向性的方法與篇章級類似級類似，依然是可以采用監督學習或根據情感詞詞典的方法來處理來處理，我們會在后續的小節詳細講解細講解。
句子級的情感分析相較于篇章級而言級而言，顆粒度更加細分加細分，但同樣只能判斷整體的情感的情感，忽略了對于被評價實體的屬性的屬性。同時它也無法判斷比較型的情感觀點感觀點，例如：“A產品的用戶體驗比B產品好多了好多了。”對于這樣一句話中表達了多個情感的句子的句子，我們不能將其簡單的歸類為褒義或貶義的情感的情感，而是需要更進一步的細化顆粒度顆粒度，對評價實體的屬性進行抽取行抽取，并將屬性與相關實體之間進行關聯行關聯，這就是屬性級情感分析感分析。

3. 屬性級情感分析

上文介紹的篇章級和句子級的情感分析感分析，都無法確切的知道評價者喜歡和不喜歡的具體是什么東西么東西，同時也無法區分對某一個被評價實體的A屬性持褒義傾向義傾向，對B屬性卻持貶義傾向的情況的情況。但在實際的語言表達中表達中，一個句子中可能包含了多個不同情感傾向的觀點的觀點，例如：“我喜歡這家餐廳的裝修風格修風格，但菜的味道卻很一般很一般。”類似于這樣的句子的句子，很難通過篇章級和句子級的情感分析了解到對象的屬性層面性層面。
為了在句子級分析的基礎上更加細化加細化，我們需要從文本中發現或抽取評價的對象主體信息體信息，并根據文本的上下文判斷評價者針對每一個屬性所表達的是褒義還是貶義的情感的情感，這種就稱之為屬性級的情感分析感分析。屬性級的情感分析關注的是被評價實體及其屬性其屬性，包括評價者以及評價時間價時間，目標是挖掘與發現評論在實體及其屬性上的觀點信息點信息，使之能夠生成有關目標實體及其屬性完整的五元組觀點摘要點摘要。具體到技術層面來看面來看，屬性級的情感分析可以分為以下6個步驟：

關于文本中的實體抽取和指代消解問題解問題，我們已經在知識圖譜的相關章節中做了介紹了介紹，這里就不再贅述再贅述。針對篇章級、句子級、屬性級這三種類型的情感分析任務析任務，人們做了大量的研究并提出了很多分類的方法的方法，這些方法大致可以分為基于詞典和基于機器學習兩種習兩種，下面我們進行詳細的講解的講解。

做情感分析離不開情感詞情感詞，情感詞是承載情感信息最基本的單元的單元，除了基本的詞之外詞之外，一些包含了情感含義的短語和成語我們也將其統稱為情感詞情感詞。基于情感詞典的情感分析方法析方法，主要是基于一個包含了已標注的情感詞和短語的詞典的詞典，在這個詞典中包括了情感詞的情感傾向以及情感強度感強度，一般將褒義的情感標注為正數為正數，貶義的情感標注為負數為負數。
具體的步驟如圖所示圖所示，首先將待分析的文本先進行分詞行分詞，并對分詞后的結果做去除停用詞和無用詞等文本數據的預處理預處理。然后將分詞的結果與情感詞典中的詞進行匹配行匹配，并根據詞典標注的情感分對文本進行加法計算法計算，最終的計算結果如果為正則是褒義情感義情感，如果為負則是貶義情感義情感，如果為0或情感傾向不明顯的得分則為中性情感或無情感無情感。

情感詞典是整個分析流程的核心的核心，情感詞標注數據的好壞直接決定了情感分類的結果的結果，在這方面可以直接采用已有的開源情感詞典感詞典，例如BosonNLP基于微博、新聞、論壇等數據來源構建的情感詞典感詞典，知網（Hownet）情感詞典感詞典，大學簡體中文情感極性詞典（NTSUSD），snownlp框架的詞典等詞典等，同時還可以使用哈工大整理的同義詞詞林拓展詞典作為輔助為輔助，通過這個詞典可以找到情感詞的同義詞同義詞，拓展情感詞典的范圍的范圍。
當然，我們也可以根據業務的需要來自己訓練情感詞典感詞典，目前主流的情感詞詞典有三種構建方法：人工方法、基于字典的方法和基于語料庫的方法的方法。對于情感詞的情感賦值感賦值，最簡單的方法是將所有的褒義情感詞賦值為+1，貶義的情感詞賦值為-1，最后進行相加得出情感分析的結果的結果。
但是這種賦值方式顯然不符合實際的需求的需求，在實際的語言表達中表達中，存在著非常多的表達方式可以改變情感的強度的強度，最典型的就是程度副詞度副詞。程度副詞分為兩種為兩種，一種是可以加強情感詞原本的情感的情感，這種稱之為情感加強詞加強詞，例如“很好”相較于“好”的情感程度會更強烈更強烈，“非常好”又比“很好”更強。另外一種是情感減弱詞減弱詞，例如“沒那么好”雖然也是褒義傾向義傾向，但情感強度相較于“好”會弱很多弱很多。如果出現了增強詞增強詞，則需要在原來的賦值基礎上增加情感得分感得分，如果出現了減弱詞則需要減少相應的情感得分感得分。
另一種需要注意的情況是否定詞否定詞，否定詞的出現一般會改變情感詞原本的情感傾向感傾向，變為相反的情感的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定詞“不”，使之變成了貶義詞貶義詞。早期的研究會將否定詞搭配的情感詞直接取相反數相反數，即如果“好”的情感傾向是+1，那么“不好”的情感傾向就是-1。但是這種簡單粗暴的規則無法對應上真實的表達情感達情感，例如“太好”是一個比“好”褒義傾向更強的詞強的詞，如果“好”的值為+1，那么“太好”可以賦值為+3，加上否定詞的“不太好”變成-3則顯然有點過于貶義了貶義了，將其賦值為-1或者-0.5可能更合適更合適。
基于這種情況種情況，我們可以對否定詞也添加上程度的賦值而不是簡單的取相反數相反數，對于表達強烈否定的詞例如“不那么”賦值為±4，當遇到與褒義詞的組合時褒義詞則取負數取負數，與貶義詞的組合則取正數取正數，例如貶義詞“難聽”的賦值是-3，加上否定詞變成“不那么難聽”的情感得分就會是（-3+4=1）。
第三種需要注意的情況是條件詞條件詞，如果一個條件詞出現在句子中句子中，則這個句子很可能不適合用來做情感分析感分析，例如“如果我明天可以去旅行去旅行，那么我一定會非常開心常開心。”，在這句話中有明顯的褒義情感詞情感詞，但是因為存在條件詞“如果”，使得這個句子的并沒有表達觀點持有者的真實情感實情感，而是一種假設種假設。
除了條件句之外句之外，還有一種語言表達也是需要在數據預處理階段進行排除的排除的，那就是疑問句疑問句。例如“這個餐廳真的有你說的那么好嗎么好嗎？”，雖然句子中出現了很強烈的褒義情感詞“那么好”，但依然不能將它分類為褒義句褒義句。疑問句通常會有固定的結尾詞結尾詞，例如“……嗎？”或者“……么？”，但是也有的疑問句會省略掉結尾詞結尾詞，直接使用標點符號“？”，例如“你今天是不是不開心不開心？”，這個句子中含有否定詞和褒義詞組成的“不開心”，但不能將其分類為貶義情感義情感。
最后一種需要注意的情況是轉折詞轉折詞，典型詞是“但是”，出現在轉折詞之前的情感傾向通常與轉折詞之后的情感傾向相反向相反，例如：“我上次在這家酒店的住宿體驗非常好非常好，但是這次卻讓我很失望很失望。”在這個轉折句中折句中，轉折詞之前的“非常好”是一個很強的褒義詞褒義詞，但真實的情感表達卻是轉折詞之后的“很失望”，最終應該將其分類為貶義情感義情感。當然，也存在出現了轉折詞轉折詞，但語句本身的情感并沒有發生改變的情況的情況，例如“你這次考試比上次有了很大的進步的進步，但是我覺得你可以做得更好”，這里的轉折詞沒有轉折含義折含義，而是一種遞進含義進含義。在實際操作中操作中，我們所以需要先判斷轉折句真實的情感表達到底是哪個是哪個，才能進行正確的分析計算析計算。
構建情感詞典是一件比較耗費人工的事情的事情，除了上述需要注意的問題外問題外，還存在精準度不高度不高，新詞和網絡用語難以快速收錄進詞典等問題等問題。同時基于詞典的分析方法也存在很多的局限性局限性，例如一個句子可能出現了情感詞情感詞，但并沒有表達情感達情感。或者一個句子不含任何情感詞情感詞，但卻蘊含了說話人的情感的情感。以及部分情感詞的含義會隨著上下文語境的變化而變化的問題的問題，例如“精明”這個詞可以作為褒義詞夸獎他人獎他人，也可以作為貶義詞批評他人評他人。
盡管目前存在諸多問題多問題，但基于字典的情感分析方法也有著不可取代的優勢的優勢，那就是這種分析方法通用性較強性較強，大多數情況下無需特別的領域數據標注就可以分析文本所表達的情感的情感，對于通用領域的情感分析可以將其作為首選的方案的方案。

我們在機器學習算法的章節介紹過很多分類算法類算法，例如邏輯回歸、樸素貝葉斯、KNN等，這些算法都可以用于情感識別感識別。具體的做法與機器學習一樣需要分為兩個步驟個步驟，第一步是根據訓練數據構建算法模型法模型，第二步是將測試數據輸入到算法模型中輸出對應的結果的結果，接下來做具體的講解的講解。
首先，我們需要準備一些訓練用的文本數據本數據，并人工給這些數據做好情感分類的標注的標注，通常的做法下做法下，如果是褒義和貶義的兩分類兩分類，則褒義標注為1，貶義標注為0，如果是褒義、貶義和中性三分類三分類，則褒義標注為1，中性標注為0，貶義標注為-1.
在這一環節中如果用純人工方法來進行標注行標注，可能會因為個人主觀因素對標注的結果造成一定影響定影響，為了避免人的因素帶來的影響的影響，也為了提高標注的效率的效率，有一些其他取巧的方法來對數據進行自動標注動標注。比如在電商領域中領域中，商品的評論除了文本數據之外通常還會帶有一個5星的等級評分級評分，我們可以根據用戶的5星評分作為標注依據注依據，如果是1-2星則標注為貶義為貶義，如果是3星標注為中性為中性，4-5星標注為褒義為褒義。又比如在社區領域中領域中，很多社區會對帖子有贊和踩的功能的功能，這一數據也可以作為情感標注的參考依據考依據。
第二步是將標注好情感傾向的文本進行分詞行分詞，并進行數據的預處理預處理，前文已經對分詞有了很多的介紹的介紹，這里就不再過多的贅述的贅述。第三步是從分詞的結果中標注出具備情感特征的詞征的詞，這里特別說一下說一下，如果是對情感進行分類行分類，可以參考情感詞典進行標注行標注，也可以采用TF-IDF算法自動抽取出文檔的特征詞進行標注行標注。如果分析的是某個特定領域的領域的，還需要標注出特定領域的詞域的詞，例如做商品評價的情感分析感分析，需要標注出商品名稱品名稱，品類名稱類名稱，屬性名稱等名稱等。第四步根據分詞統計詞頻構建詞袋模型袋模型，形成特征詞矩陣詞矩陣，如表所示表所示。在這一步可以根據業務需要給每個特征詞賦予權重予權重，并通過詞頻乘以權重得到特征詞分數詞分數。最后一步就是根據分類算法類算法，將特征詞矩陣作為輸入數據入數據，得到最終的分類模型類模型。

當訓練好分類模型之后型之后，就可以對測試集進行分類了分類了，具體的流程與建模流程類似程類似，先對測試的文本數據進行分詞并做數據預處理預處理，然后根據特征詞矩陣抽取測試文本的特征詞構建詞袋矩陣袋矩陣，并將詞袋矩陣的詞頻數據作為輸入數據代入之前訓練好的模型進行分類行分類，得到分類的結果的結果。
采用基于機器學習的方法進行情感分析有以下幾個不足之處足之處，第一是每一個應用領域之間的語言描述差異導致了訓練得到的分類模型不能應用與其他的領域的領域，需要單獨構建獨構建。第二是最終的分類效果取決于訓練文本的選擇以及正確的情感標注感標注，而人對于情感的理解帶有主觀性主觀性，如果標注出現偏差就會對最終的結果產生影響生影響。
除了基于詞典和基于機器學習的方法的方法，也有一些學者將兩者結合起來使用來使用，彌補兩種方法的缺點的缺點，比單獨采用一種方法的分類效果要更好要更好，另外，也有學者嘗試使用基于LSTM等深度學習的方法對情感進行分析行分析，相信在未來在未來，情感分析會應用在更多的產品中產品中，幫助我們更好的理解用戶需求戶需求，提升用戶使用智能產品的體驗的體驗。

隨著深度神經網絡等算法的應用的應用，情感分析的研究方向已經有了非常大的進展的進展，但依然存在著一些難題是目前尚未解決的解決的，在實操過程中需特別注意以下幾種類型數據：

情緒輪在用戶體驗設計上被廣泛的應用的應用，很多情感化設計都是基于情緒輪進行的進行的。但是在人工智能領域能領域，將情緒進行多分類比情感分析的三分類任務要難得多難得多，目前大多數分類方法的結果準確性都不到50%。這是因為情緒本身包含了太多的類別的類別，而且不同的類別之間又可能具有相似性相似性，一個情緒詞在不同的語境下有可能表達的是不同的情緒類別緒類別，算法很難對其進行分類行分類。即使是人工對文本進行情緒類別標注也往往效果不佳果不佳，因為情緒是非常主觀性的觀性的，不同的人對不同的文本可能產生不同的理解的理解，這使得人工標注情緒類比的過程異常困難常困難。如何讓機器可以理解真實的情緒目前還是一個未能攻克的難題的難題。

情感分析之TF-IDF算法

http://mini.eastday.com/bdmip/180414224336264.html

在這篇文章中文章中，主要介紹的內容有：

1、將單詞轉換為特征向量

2、TF-IDF計算單詞關聯度

文本的預處理和分詞和分詞。

如何將單詞等分類數據轉成為數值格式值格式，以方便我們后面使用機器學習來訓練模型練模型。

一、將單詞轉換為特征向量

詞袋模型(bag-of-words model)：將文本以數值特征向量的形式來表示來表示。主要通過兩個步驟來實現詞袋模型：

1、為整個文檔集(包含了許多的文檔)上的每個單詞創建一個唯一的標記的標記。

2、為每個文檔構建一個特征向量征向量，主要包含每個單詞在文檔上的出現次數現次數。

注意：由于每個文檔中出現的單詞數量只是整個文檔集中很少的一部分一部分，因此會有很多的單詞沒有出現過出現過，就會被標記為0。所以，特征向量中大多數的元素就會為0，就會產生稀疏矩陣疏矩陣。

下面通過sklearn的CountVectorizer來實現一個詞袋模型袋模型，將文檔轉換成為特征向量
通過count.vocabulary_我們可以看出每個單詞所對應的索引位置引位置，每一個句子都是由一個6維的特征向量所組成所組成。其中，第一列的索引為0，對應單詞"and"，"and"在第一和二條句子中沒有出現過出現過，所以為0，在第三條句子中出現過一些過一些，所以為1。特征向量中的值也被稱為原始詞頻(raw term frequency)簡寫為tf(t,d)，表示在文檔d中詞匯t的出現次數現次數。

注意：在上面詞袋模型中模型中，我們是使用單個的單詞來構建詞向量詞向量，這樣的序列被稱為1元組(1-gram)或單元組(unigram)模型。除了一元組以外組以外，我們還可以構建n元組(n-gram)。n元組模型中的n取值與特定的應用場景有關景有關，如在反垃圾郵件中郵件中，n的值為3或4的n元組可以獲得比較好的效果的效果。下面舉例說明一下n元組，如在"the weather is sweet"這句話中句話中，

1元組："the"、"weather"、"is"、"sweet"。

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

在sklearn中，可以設置CountVecorizer中的ngram_range參數來構建不同的n元組模型組模型，默認ngram_range=(1,1)。

sklearn通過CountVecorizer構建2元組
二、TF-IDF計算單詞關聯度

在使用上面的方法來構建詞向量的時候可能會遇到一個問題：一個單詞在不同類型的文檔中都出現都出現，這種類型的單詞其實是不具備文檔類型的區分能力分能力。我們通過TF-IDF算法來構建詞向量詞向量，從而來克服這個問題個問題。

詞頻-逆文檔頻率(TF-IDF，term frequency-inverse document frequency)：tf-idf可以定義為詞頻×逆文檔頻率

其中tf(t,d)表示單詞t在文檔d中的出現次數現次數，idf(t,d)為逆文檔頻率檔頻率，計算公式如下

其中，nd表示文檔的總數的總數，df(t,d)表示包含單詞t的文檔d的數量的數量。分母中加入常數1，是為了防止df(t,d)=0的情況的情況，導致分母為0。取log的目的是保證當df(t,d)很小的時候的時候，不會導致idf(t,d)過大。

通過sklearn的TfidfTransformer和CountVectorizer來計算tf-idf
可以發現"is"(第二列)和"the"(第六列)，它們在三個句子中都出現過出現過，它們對于文檔的分類所提供的信息并不會很多會很多，所以它們的tf-idf的值相對來說都是比較小的較小的。

注意：sklearn中的TfidfTransformer的TF-IDF的計算與我們上面所定義TF-IDF的公式有所不同,sklearn的TF-IDF計算公式

通常在計算TF-IDF之前，會對原始詞頻tf(t,d)做歸一化處理化處理，TfidfTransformer是直接對tf-idf做歸一化歸一化。TfidfTransformer默認使用L2歸一化歸一化，它通過與一個未歸一化特征向量L2范數的比值的比值，使得返回向量的長度為1，計算公式如下：
下面通過一個例子來說明sklearn中的TfidfTransformer的tf-idf的計算過程算過程，以上面的第一句話"The sun is shining"為例子

1、計算原始詞頻

a、單詞所對應的下標

b、計算第三句話的原始詞頻tf(t,d)

c、計算逆文檔頻率idf(t,d)
注意：其他的詞在計算tf-idf都是0，因為原始詞頻為0，所以就不需要計算idf了，log是以自然數e為底。

d、計算tf-idf
所以，第一個句子的tf-idf特征向量為[0,1,1.29,1.29,0,1,0]

e、tf-idf的L2歸一化

情感分析技術有哪些應用

情感分析(又稱為觀點挖掘或感情AI)是指使用自然語言處理、文本分析、計算語言學和生物特征識別來系統地識別、提取、量化和研究情感狀態和主觀信息觀信息。情感分析廣泛應用于分析客戶的心聲的心聲，如評論和調查回復查回復，在線和社交媒體交媒體，以及從市場營銷到客戶服務再到臨床醫學的保健材料健材料。
情感分析的一個基本任務是在文檔、句子或特征/方面級別對給定文本的極性進行分類行分類，判斷在文檔、句子或實體特征/方面中表達的意見是積極的、消極的還是中性的中性的。高級的“超越極性”情感分類著眼于諸如“憤怒”、“悲傷”和“快樂”等情緒狀態緒狀態。
進行情感分析的先驅包括“一般詢問者”（General Inquirer），它提供了量化文本模式的線索的線索，另外，還提供了基于對人的言語行為進行分析來檢查一個人的心理狀態的心理學研究學研究。

情感計算的情感計算的理論框架

情感的產生與運行是一個非常復雜的過程的過程，情感計算必須建立在科學的情感理論的基礎之上礎之上，才是現實的現實的，沒有一個全新的科學的情感理論作指導作指導，要研發真正意義上的情感機器人是不可能的可能的。這種全新的情感理論必須突破心理學的局限的局限，也必須突破社會科學的局限的局限，成為一門獨立的、橫跨自然科學與社會科學的交叉性科學理論學理論，其根本目的在于：情感數字化數字化。這種全新的情感理論就是“數理情感學”，它以“統一價值論”為理論前提論前提，采用數理邏輯方法分析情感現象與情感規律的科學的科學。
歸納起來納起來，“統一價值論”與“數理情感學”主要通過如下步驟共同完成情感機器人的理論框架論框架。 ①建立各種情感模式與價值變化的對應關系應關系，并根據實際需要際需要，設置與調控各種情感模式；②推導出“情感強度第一定律”（即情感強度與事物的價值率高差的對數成正比成正比，μ=Kmlog（1+ΔP）），并根據實際需要際需要，設置與調控情感的強度系數；③對情感“八大動力特性”（強度性、穩定性、細致性、層次性、效能性、周期性、時序性與差異性）進行精確定義確定義，并根據實際需要際需要，設置與調控情感的動力特性；④對意志的“八大動力特性”進行精確定義確定義，并根據實際需要際需要，設置與調控意志的動力特性力特性。情感調控的客觀目的就是為了使情感的動力特性與主體所處的價值關系的變化特性相適應相適應。意志調控的客觀目的就是為了使意志的動力特性與主體各種行為價值關系的變化特性相適應相適應。

機器人的感情從何而來這篇文章運用了怎樣的說明順序

日本軟銀公司開發的全球首款可以與人交流的情感機器人“佩珀”近期在網上開售上開售，售價19.8萬日元（約合1.1萬元人民幣），首批1000臺一分鐘內即告售罄告售罄。像人一樣擁有豐富情感的機器人機器人，受到了人們的熱烈追捧烈追捧。
情感是指對外界刺激做出的肯定或否定的心理反應理反應，比如說喜歡、憤怒、悲傷、恐懼等恐懼等。一般來說般來說，人類的情感很難用指標去量化去量化，情感機器人則恰恰相反恰相反。把一堆冷冰冰的零部件組裝起來裝起來，把看不見摸不著的“情感”，量化成機器可理解、可表達的數據產物據產物，機器人的“情感”即由此而來此而來。
上個世紀末世紀末，美國麻省理工學院教授羅莎琳德·皮卡德提出了“情感計算”概念，先從生理學角度學角度，檢測人體的各種心理參數理參數，如心跳、脈搏、腦電波等電波等，據此計算人的情感狀態；再從心理學角度學角度，通過各種傳感器接收并處理環境信息境信息，并據此計算機器人所處的情感狀態感狀態。
與人類間的情感交流過程類似程類似，情感機器人的運作過程包括情感信息的獲取、識別分析和情感的表達的表達。首先，機器人需通過視覺系統、聽覺系統和各類傳感器等來獲取外界信息界信息。與一般智能機器人不同的是同的是，情感機器人會更有目的地獲取與情感相關的有效信息效信息，如人臉的表情和動作和動作，語音的高低、強弱等強弱等。情感信息的識別與分析是這個過程的重頭戲重頭戲。生活中生活中，臉部表情是人們常用的較自然的情感表達方式達方式，比如，眉頭緊皺可能表示憤怒等憤怒等。20世紀70年代，美國心理學家保羅·艾克曼提出了臉部情感的表達方法達方法，即臉部運動編碼系統FACS，通過不同編碼和運動單元的組合的組合，可以讓機器人自動識別與合成復雜的表情變化情變化，如幸福、憤怒、悲傷等表情等表情。類似的還有動作分析模型和聲學模型學模型。
除了情感分析模型外模型外，還需要建立知識庫知識庫，讓機器人“掌握”人們熟知的常識和慣用表達用表達，比如“買買買”這類潮流用語流用語。這樣，機器人跟人類的交互體驗將更加流暢有趣暢有趣。通過情感識別與分析的反過程反過程，即給定一種情感狀態感狀態，再通過語音合成、面部表情合成和動作合成后合成后，一個相對完美的情感機器人就呈現在你的面前的面前。
情感機器人的互動和陪伴功能使其具有廣泛的潛在商業價值業價值，有望在醫療、公共服務、研究和智能家庭等方面大有作為有作為。新推出的“佩珀”企業版企業版，雀巢公司用它來推銷咖啡機咖啡機，日本瑞穗銀行讓它擔任銀行柜員的職位的職位，今年它還將在山田電機賣場里賣電器……跟“佩珀”類似的類似的，還有工作型機器人Nao、家庭管家式機器人“吉波”等。
人類情感的美妙之處在于它的不可知性可知性，而情感機器人目前還只是人類編寫出來的一個程序個程序。從這個意義上來說上來說，情感機器人將促使我們更了解自己的情感的情感，在未來真正地成為人類生活和工作的好幫手好幫手。

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三、山雷頤卦他心里有我嗎(山雷頤卦會離婚嗎)

• ...00按時間起卦得山火賁卦變山雷頤卦問男心里有我多少分?還是分手...

  我也是八字過硬字過硬，克才，好像是對父親不好

• 六爻得出一卦,我想知道我在這個女孩的心里,她對我有意思嗎,她能成為我...

  女孩漂亮,長的水靈,可惜已經有BF了,卦主不用對她魂不守舍了,呵呵

• 山雷頤卦問婚姻

  山雷頤問婚姻 婚姻可求出旬就是
  
  山雷頤問姻緣 10分 此卦男問婚有人和你爭奪妻子奪妻子，女問婚夫星伏而空伏而空，都不利婚姻利婚姻。
  
  求感情婚姻情婚姻，得山雷頤卦雷頤卦，請大師指點 10分 性格方面格方面，為人誠實實在實實在，有自信心是你的優點的優點。缺點就是做事太過于沖動于沖動，不夠事智夠事智。感情也不穩也不穩，與異 *** 往時說翻臉就翻臉就翻臉。由于你這種性格種性格，一般的男孩子不敢接近你接近你。以后要注意了注意了。
  
  梅花易數測得山雷頤卦5爻動問感情婚姻情婚姻，求高師詳解指點 卦主對這個感情沒有安全感么全感么，心里很虛里很虛，拿不準的樣子的樣子。本月你比較累吧較累吧，各方面都不是很好是很好，有阻滯有阻滯。不過再過一段時間就會好就會好，其實這段感情還是不錯的不錯的。之后變好的變好的。
  
  山雷頤卦問感情問感情。最近感情變淡了變淡了，想問問何時才能變好呀變好呀？ 相信這個的時候的時候，你已經不相信愛情信愛情，更 不相信對方
  
  求婚姻求婚姻，得山雷頤卦雷頤卦，變卦為風雷益風雷益，請大師指點師指點！ 20分 庚寅年七月廿九(2010/09/07 )
  庚寅 甲申 庚申 (子丑空)
  山雷頤 風雷益
  騰蛇 兄弟寅木 ／ 兄弟卯木 ／ 應
  子孫巳火：勾陳 父母子水 × 子孫巳火 ／
  朱雀 妻財丙戌 ‖ 巽 妻財辛未 ‖
  官鬼酉金：青龍 妻財辰土 ‖ 妻財辰土 ‖ 巽
  玄武 兄弟寅木 ‖ 兄弟寅木 ‖
  白虎 父母子水 ／ 應 父母子水 ／
  算感情需要知道性別道性別，看你資料是女性是女性，就按女性算了
  女性算感情算感情，此卦蠻差的蠻差的。我想你現在還沒有男朋友吧朋友吧，如果有男朋友男朋友，那你應該留意下他了下他了。因為從掛上看掛上看，他跟其他女人有特殊關系殊關系。所以要不人家現在有女朋友女朋友，要不就是有第三者第三者。
  
  有懂易經的高人嗎高人嗎？我為我未來感情占了卦 顯示山雷頤卦 是什么意思么意思？ 說你命里相克的人和你一起會有災氣
  
  我剛剛搖了山雷頤卦問他心里可想我可想我，請大師給看看卦上怎么說的么說的，謝謝! 卦中你在空想他空想他，夫星不上卦不上卦，自己又占旬空占旬空，求感情不利情不利。
  
  六爻第27卦求姻緣 山雷頤山雷頤，卦勢一頭熱一頭熱。
  對方如艮方如艮，消極
  你方如震方如震，只要積極應對極應對，且不過于觸及對方所嫌方所嫌，則可成則可成。

• 六爻,山雷頤山雷頤。問我會跟他在一起嗎?

  山地剝 ?之 ?山雷頤
  感情：有以下滅上之象上之象。遇人不當人不當，其不安本分安本分。逞強而輕蔑而輕蔑。致被困致被困。小有兇險有兇險。
  卦主與對方并不適合不適合。遭對方輕蔑方輕蔑，致使感情被困情被困，無法自拔法自拔。放手為好手為好，否則會有更大的兇險的兇險。
  祝安心祝安心。

• 剝卦變頤卦,問婚姻?

  目前就是煩腦多煩腦多，沒必要繼續下去續下去，主卦山地剝山地剝，群陰剝陽兇兆陽兇兆。變卦山雷頤山雷頤，用克體也為不吉為不吉。有時候放手何尚不是一種選擇種選擇。

• 求感情婚姻,得山雷頤卦,請大師指點

  頤卦的意義：要善于把握時機握時機，不能妄動能妄動。注意身體意身體。
  婚姻運：要多關心對方心對方，成敗多由自己爭取己爭取。不要貪圖虛榮和走歪道走歪道。

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塔羅牌必須要用靈擺嗎,塔羅一定要用靈擺嗎擴展閱讀