文本情感分,文本情感分析算法

時間：2024-05-13

拼多多品質文本情感分什么意思?按照字面的意思就是在說拼多多有許多品質的文本情感。就是它有一個大類，就是專門去賣這些東西的。目前深度學習在文本情感分析上都有哪些方法有兩大類，一類是主觀性：主觀、客觀、中性；一類是情感傾向：褒義、貶義、中性。

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一、文本情感分,文本情感分析算法

拼多多品質文本情感分什么意思?

按照字面的意思就是在說拼多多有許多品質的文本情感本情感。就是它有一個大類個大類，就是專門去賣這些東西的東西的。

目前深度學習在文本情感分析上都有哪些方法

有兩大類兩大類，一類是主觀性：主觀、客觀、中性；一類是情感傾向：褒義、貶義、中性。 文本分析的話析的話，主要是對詞、句子中觀點的挖掘的挖掘。 你所說的機器學習法學習法，現在基本用于對電影觀點的打分系統吧系統吧?；旧暇褪抢梅诸愑嫈殿愑嫈担瑢ξ臋n中存在的情感進行分

文本情感分類

使用文本情感分類來分析文本作者的情緒

同搜索近義詞和類比詞一樣詞一樣，文本分類也屬于詞嵌入的下游應用

建模步驟

文本情感分類數據

——讀取數據

——預處理數據（先根據文本的格式進行單詞的切分的切分，再利用 torchtext.vocab.Vocab 創建詞典）

——創建數據迭代器（利用 torch.utils.data.TensorDataset，可以創建 PyTorch 格式的數據集數據集，從而創建數據迭代器）

使用循環神經網絡

——雙向循環神經網絡（加載預訓練的詞向量、訓練模型、評價模型）

使用卷積神經網絡

——TextCNN 模型

定義多個一維卷積核卷積核，并使用這些卷積核對輸入分別做卷積計算

寬度不同的卷積核可能會捕捉到不同個數的相鄰詞的相關性

?對輸出的所有通道分別做時序最大池化大池化，再將這些通道的池化輸出值連結為向量

?通過全連接層將連結后的向量變換為有關各類別的輸出的輸出。這一步可以使用丟棄層應對過擬合

訓練并評價模型

拼多多品質文本情感分是什么意思?

拼多多拼紙文本情感分是什么是什么？但是文職文本情感很豐富很豐富，很好

Word文本中的文檔部件里的域 打開之后不是一個方框,而是一個代碼是怎么...

編者按

文本情感分析是對帶有主觀感情色彩的文本進行分析、處理、歸納和推理的過程的過程。互聯網上每時每刻都會產生大量文本量文本，這其中也包含大量的用戶直接參與的、對人、事、物的主觀評價信息價信息，比如微博、論壇、汽車、購物評論等評論等，這些評論信息往往表達了人們的各種主觀情緒觀情緒，如喜、怒、哀、樂，以及情感傾向性傾向性，如褒義、貶義等貶義等。基于此基于此，潛在的用戶就可以通過瀏覽和分析這些主觀色彩的評論來了解大眾輿論對于某一事件或產品的看法的看法。

百分點認知智能實驗室基于前沿的自然語言處理技術和實際的算法落地實踐地實踐，真正實現了整體精度高、定制能力強的企業級情感分析架構析架構。從單一模型到定制化模型演變、文本作用域優化、多模型（相關度）融合、靈活規則引擎、以及基于實體的情感傾向性判定性判定，探索出了一套高精準、可定制、可干預的智能分析框架析框架，為輿情客戶提供了高效的預警研判服務判服務。

本文作 者： 常全有 劉政

一、

情感分析概述

文本情感分析感分析，即 Sentiment Analysis（SA），又稱意見挖掘或情緒傾向性分析性分析。 針對通用場景下帶有主觀描述的中文文本文文本，自動判斷該文本的情感極性類別并給出相應的置信度置信度，情感極性分為積極、消極、中性等中性等。

在文本分析的基礎上基礎上，也衍生出了一系列細粒度的情感分析任務析任務，如：

• 基于方面的情感分析(ABSA):一般稱作 Aspect Based Sentiment Analysis。旨在識別一條句子中一個指定方面(Aspect)的情感極性感極性。常見于電商評論上,一條評論中涉及到關于價格、服務、售后等方面的評價,需要區分各自的情感傾向感傾向。

• 基于實體的情感傾向性判定(ATSA): 一般稱作 Aspect-Term Sentiment Analysis。對于給定的情感實體,進行情感傾向性判定性判定。在一句話中不同實體的情感傾向性也是不同的不同的，需要區別對待別對待。

核心目標和價值

輿情系統的最核心需求心需求，是能夠精準及時的為客戶甄別和推送負面送負面，負面識別的準確性直接影響信息推送和客戶體驗戶體驗，其中基于文本的情感分析在輿情分析中的重要性不言而喻言而喻，下圖簡要展示了文本分析以及情感分析在輿情體系中的作用的作用。

輿情數據通過底層的大數據采集系統集系統，流入中間層的 ETL 數據處理平臺理平臺，經過初級的數據處理轉化之后化之后，向上進入數據挖掘核心處理環節；此階段進行數據標準化、文本深度分析度分析，如地域識別、智能分詞、情感判定、垃圾過濾等過濾等，經過文本處理的結果的結果，即脫離了原始數據的狀態的狀態，具備了客戶屬性戶屬性，基于客戶定制的監測和預警規則警規則，信息將在下一階段實時的推送給終端客戶端客戶，負面判定的準確度、召回率召回率，直接影響客戶的服務體驗和服務認可度認可度。

難點與挑戰

輿情業務中的情感分析難點析難點，主要體現在以下幾個方面:

1.輿情的客戶群體是復雜多樣的多樣的，涉及行業多達24個（如下圖所示），不同行業數據特點或敏感判定方案不盡相同盡相同，靠一個模型難以解決所有問題；

2.輿情監測的數據類型繁多, 既有常規的新聞、微信公眾號等媒體文章數據章數據，又有偏口語化的微博、貼吧、問答數據答數據，情感模型往往需要針對不同渠道類型單獨訓練優化練優化，而渠道粒度的模型在不同客戶上效果表現也差別巨大；

3.客戶對情感的訴求是有差異的差異的，有些客戶會有自己專屬的判定條件定條件。通用的情感模型難以適應所有客戶的情感需求感需求。

4.隨著時間推移,客戶積累和修正的情感數據難以發揮價值揮價值。無法實現模型增量訓練和性能的迭代提高代提高。

5.對于關注品牌、主體監測客戶,需要進行特定目標(實體)情感傾向性(ATSA)判定。那么信息抽取就是一個難題個難題。

6.對于新聞類數據,通常存在標題和正文兩個文本域文本域。如何提取有價值的文本信息作為模型輸入也是面臨的困難的困難。

二、

情感分析在百分點輿情的發展歷程

從2024年開始年開始，百分點輿情便開始將機器學習模型應用在早期的負面判定中；到2024年，我們已經將深度遷移學習場景化和規?；幠；踩〉昧瞬诲e的成果；

2024年：抓取百萬級別的口碑電商評論數據論數據，使用邏輯回歸進行建模行建模，做為情感分析的BaseLine;

2024年：主要側重于技術上的遞進的遞進，進入深度學習領域習領域。引入word2vec在大規模語料集上進行訓練行訓練，獲得具有更好語義信息的詞向量表示量表示，替代基于Tfidf等傳統的統計特征計特征。隨后在TextCnn、TextRnn等深度學習算法進行更新迭代新迭代，盡管得到數字指標的提高的提高，但是對于實際業務的幫助還是不足是不足。

2024年：結合輿情全業務特點務特點，需要能做到針對品牌、主體的情感監測感監測。提出 Syntax and Ruler-based Doc sentiment analysis的方式,依據可擴充的句法規則以及敏感詞庫進行特定的分析的分析。該方式在敏感精準度指標上是有提升的提升的，但是卻有較低的召回的召回。同時在進行規則擴充時擴充時，也比較繁瑣較繁瑣。

2024年上半年：以Bert為代表的遷移學習誕生習誕生，并且可以在下游進行fine-tune,使用較小的訓練數據集,便能取得不錯的成績的成績。進行以輿情業務數據為基礎為基礎，構建一個簡易的文本平臺標注平臺注平臺，在其上進行訓練數據的標注的標注，構建了一個通用的情感模型分類器分類器。評測指標 F1值為 0.87，后續對 ERNIE1.0 進行嘗試,有兩個百分點的提升的提升。

2024年下半年：主要從輿情的業務問題入手題入手，通過優化提取更加精準、貼近業務的情感摘要作為模型輸入,使用定制化模型以及多模型融合方案合方案，聯合對數據進行情感打標感打標。并提出基于情感實體(主體)的負面信息監測,下述統稱ATSA(aspect-term sentiment analysis)，使用 Bert-Sentence Pair 的訓練方式練方式， 將 摘要文本、實體聯合輸入合輸入，進行實體的情感傾向性判定性判定。在定點客戶上取得不錯的成績的成績，最后的F1值能達到 0.95。

2024年：將細化領域做到客戶級別戶級別，定制私有化情感模型感模型。同時將加大對特定實體的細粒度情感分析(ATSA)的優化；同時，通過內部 AI訓練平臺的規?；瘧没瘧茫龅侥Ｐ偷娜芷诠芾砥诠芾?，簡化操作流程作流程，加強對底層算力平臺的資源管控源管控。

三、

預訓練語言模型與技術解析

下圖大致概括了語言模型的發展狀況（未完全統計）：

在2024年度情感分析實踐中實踐中，率先使用預訓練語言模型 Bert，提高了情感分析的準確率準確率。后來具有更小參數量的ALBERT的提出,使生產環境定制化情感模型成為可能為可能。這里就主要介紹BERT以及ALBERT。

BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformerss）的全稱是基于 Transformer 的雙向編碼器表征器表征，其中「雙向」表示模型在處理某一個詞時個詞時，它能同時利用前面的詞和后面的詞兩部分信息（如下圖所示）。

在BERT中, 主要是以兩種預訓練的方式來建立語言模型言模型。

1.MLM(Masked LM)

MLM可以理解為完形填空形填空，作者會隨機mask每一個句子中15%的詞，用其上下文來做預測做預測，例如：my dog is hairy → my dog is [MASK]。此處將hairy進行了mask處理，然后采用非監督學習的方法預測mask位置的詞是什么是什么，具體處理如下：

• 80%是采用[mask]，my dog is hairy → my dog is [MASK]

• 10%是隨機取一個詞來代替mask的詞，my dog is hairy -> my dog is apple

• 10%保持不變持不變，my dog is hairy -> my dog is hairy

之后讓模型預測和還原被遮蓋掉或替換掉的部分的部分。

2.NSP(Next Sentence Prediction)

首先我們拿到屬于上下文的一對句子對句子，也就是兩個句子個句子，之后我們要在這兩段連續的句子里面加一些特殊 token: [cls] 上一句話一句話，[sep] 下一句話. [sep]

也就是在句子開頭加一個 [cls]，在兩句話之中和句末加 [sep]，具體地就像下圖一樣:

• Token Embeddings：是詞向量詞向量，第一個單詞是CLS標志，可以用于之后的分類任務類任務。

• Segment Embeddings：用來區別兩種句子種句子，因為預訓練不光做LM還要做以兩個句子為輸入的分類任務類任務。

• Position Embeddings：讓BERT學習到輸入的順序屬性序屬性。

BERT在文本摘要、信息檢索、數據增強、閱讀理解等任務中任務中，也有實際的應用和發展和發展。更多關于Bert相關介紹關介紹，請參照百分點認知智能實驗室往期文章期文章。

ALBERT

ALBERT的全稱是A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations（用于語言表征自監督學習的輕量級BERT），相對于Bert而言，在保證參數量小的情況下,也能保持較高的性能的性能。當然同樣的模型還有 DistilBERT、TinyBERT。


1.ALBERT 和BERT的比較

下圖是BERT和ALBERT在訓練速度和性能上的整體比較：

• ALBERT-xxlarge的表現完全超過BERT-large，同時參數量只有其占比的70%，但是Bert-large的速度要比ALBERT-xxlarge倍左右倍左右。

• BERT-xlarge的性能相對于Bert-base是低效的低效的，表明大參數模型相對于小參數模型更加難訓練難訓練。

2.ALBERT的目標

在基于預訓練語言模型表征時表征時，增加模型大小一般可以提升模型在下游任務中的性能的性能。但是通過增加模型大小會帶來以下問題:

• 內存問題

• 訓練時間會更長

• 模型退化

在將Bert-large的隱層單元數增加一倍加一倍， Bert-xlarge在基準測試上準確率顯著降低著降低。


ALBERT核心目標就是解決上述問題述問題， 下面就來介紹ALBERT在精簡參上的優化的優化。


3.ALBERT模型優化

明確參數的分布的分布，對于有效可靠的減少模型參數十分有幫助有幫助。ALBERT同樣也只使用到Transformer的Encoder階段，如下圖所示：

圖中標明的藍色方框和紅色方框為主要的參數分布區域：

• Attention feed-forward block(上圖中藍色實線區域):

• 參數大小: O(12 * L * H * H)

• L：編碼器層數 eg:12

• H：隱藏層大小 eg:768

• 參數量占比：80%

• 優化方法：采用參數共享機制

• Token embedding projection block(上圖中紅色實線區域):

• 參數大?。?V * E)

• V：詞表大小 eg:30000

• E：詞嵌入大小 eg:768

• 參數量占比: 20%

• 優化方法：對Embedding進行因式分解

>E，所以ALBERT的詞向量的維度是小于encoder輸出值維度的維度的。在NLP任務中任務中，通常詞典都會很大會很大，embedding matrix的大小是E×V。\n ALBERT采用了一種因式分解(Factorized embedding parameterization)的方法來降低參數量參數量。首先把one-hot向量映射到一個低維度的空間的空間，大小為E，然后再映射到一個高維度的空間的空間，當E<

具體參數優化如下：

Factorized embedding parameterization(對Embedding因式分解)

ALBERT認為，token embedding是沒有上下文依賴的表述的表述，而隱藏層的輸出值不僅包括了詞本身的意思還包括一些上下文信息文信息，因此應該讓H>>E，所以ALBERT的詞向量的維度是小于encoder輸出值維度的維度的。在NLP任務中任務中，通常詞典都會很大會很大，embedding matrix的大小是E×V。


ALBERT采用了一種因式分解(Factorized embedding parameterization)的方法來降低參數量參數量。首先把one-hot向量映射到一個低維度的空間的空間，大小為E，然后再映射到一個高維度的空間的空間，當E<

可以看到以看到，經過因式分解式分解。參數量從O(V * H) 變為O(V*E + E*H)，參數量將極大減小大減小。如下圖所示：在H=768條件下條件下，對比E=128和E=768,參數量減少17%，而整體性能下降0.6%。

在后續的實驗環境(所有的優化匯總后),對 embedding size 的大小進行評估,得出在 E=128時，性能達到最佳到最佳。

Cross-layer parameter sharing(跨層參數共享)

下圖是對BERT-Base Attention分布的可視化可視化。對于一個隨機選擇的句子的句子，我們可視化來自不同Layer的Head的Attention分布。可以看到以看到，底層的Attention分布類似于頂層的Attention分布。這一事實表明在某種程度上程度上，它們的功能是相似的相似的。


Transformer中共享參數有多種方案種方案，只共享feed-forward層，只共享attention層，ALBERT結合了上述兩種方案種方案，feed-forward層與attention層都實現參數共享數共享，也就是說共享encoder內的所有參數有參數。但是需要主要的是要的是，這只是減少了參數量參數量，推理時間并沒有減少有減少。如下圖所示：在采用 all-shared模式下模式下，參數量減少70%，性能下降小于3%。

在經過上述的參數優化后優化后，整體參數量有了極大的縮減的縮減，訓練速度也極大加快大加快。后續作者又在模型變寬和模型變深上做了幾組實驗組實驗。如下：


模型變寬

當我們增加 H 大小時大小時，性能會逐漸提高漸提高。在H=6144時，性能明顯下降顯下降。如下圖所示：

模型變深

在以ALBERT-large為基礎參數礎參數，設置不同的layer大小，發現layer=48的性能要差于layer=24的性能的性能，如下圖所示：

一些實驗表示NSP(BERT-style)非但沒有作用有作用，反而會對模型帶來一些損害些損害。作者接著提出SOP(ALBERT-style)的優化模式化模式。具體如下：

Inter-sentence coherence loss(句子連貫性)

在ALBERT中，為了去除主題識別的影響的影響，提出了一個新的任務 sentence-order prediction（SOP），SOP的正樣本和NSP的獲取方式是一樣的一樣的，負樣本把正樣本的順序反轉即可轉即可。SOP因為是在同一個文檔中選的中選的，只關注句子的順序并沒有主題方面的影響的影響。并且SOP能解決NSP的任務的任務，但是NSP并不能解決SOP的任務的任務，該任務的添加給最終的結果提升了一個點一個點。

在后續的實驗中實驗中， ALBERT在訓練了100w步之后步之后，模型依舊沒有過擬合過擬合，于是乎作者果斷移除了dropout，沒想到對下游任務的效果竟然有一定的提升的提升。


當然作者對于增加訓練數據和訓練時長也做了詳盡的對比和測試和測試，這里不再進行描述行描述。

在最初的 ALBERT發布時,是只有中文的中文的。感謝數據工程師徐亮以及所在的團隊的團隊，于 2024 年 10 月，開源了首個中文預訓練的中文版 ALBERT 模型。

項目地址：

https://github.com/brightmart/albert_zh


四、

情感分析在輿情的應用實踐


業務調研

2024上半年上半年，輿情服務的整體情感判定框架已經遷移到以Bert訓練為基礎的情感模型上,得出的測試指標 F1 值為 0.86，相較于舊版模型提升顯著; 但是雖然數據指標提升明顯升明顯，業務端實際感受卻并不明顯不明顯。因此我們對代表性客戶進行采樣調查,輔助我們找出生產指標和實驗室指標差異所在異所在。同時針對上文提到的關于輿情業務中情感分析的痛點和難點和難點，進行一次深度業務調研：

1.客戶情感滿意度調查

2.文本作用域(模型輸入文本選擇)調研

這里將文本作用域分為以下幾個層次,分布情況如下圖所示:

• 標題：正常文章的標題

• 全文: 標題和正文的統稱

• 情感摘要：依據客戶的輸入特征詞特征詞，從文章中抽取一段摘要；長度在256字符內字符內。

• 關鍵詞周邊：只關注所配置關鍵詞周邊的文本作用域作用域，一般是一句話一句話。

• 主體(實體)詞周邊：依據客戶所配置的品牌詞、主體詞主體詞，選取對應的文本作用域作用域。

3.情感判定因素

這里對判定因素做以下介紹：

• 自然語義：是指符合人們的情感判定標準定標準，像 色情、暴力、違禁、邪教、反動等言論都是敏感信息的范疇的范疇。比如："#28天斷食減肥[超話]#美柚說我還有4天就來姨媽了姨媽了，所以是快要來姨媽了體重就掉的慢甚至不掉了嗎掉了嗎，心塞。" 屬于敏感于敏感。

• 主體(實體)情感：一般涉及到的是 人名、地名、機構名、團體名、產品名、品牌名、”我“、”作者“等; 如果監測主體為美柚,那么上述文本的情感傾向性就是非敏感非敏感。再舉例如下：”墨跡天氣又忘記簽到了簽到了，這個記性越來越差“，墨跡天氣是監測主體測主體，那么屬于非敏感非敏感。

• 業務規則: 是指以一種可表示、可量化、可總結、可表達的形式總結知識和規則,已經不符合自然語義的理解范疇解范疇。

• 業務規則&自然語義：客戶的負面信息判定是結合業務規則務規則，并且是符合自然語義判定標準的標準的。

我們針對上述調研結果進行詳盡分析盡分析，最終確定走情感細粒度模型的道路的道路。

情感分析的落地實踐

精簡版本的情感架構概覽如下：

接下來會基于此進行講述,大致分為如下幾個層次：

1.輸入層

這里主要是獲取相應文本輸入本輸入，以及客戶的文本作用域規則和檢索詞、主體詞,供下游的文本作用域生成提供對應的條件的條件。

2.文本作用域

依據文本作用域規則,生成對應的模型輸入型輸入，請參照上文對文本作用域的闡述的闡述。這里實驗內容針對的是情感摘要感摘要。首先將文本進行分句行分句，然后依據對每一個句子和檢索詞進行匹配,通過BM25計算相關性相關性。這里限制的文本長度在256內。在文本域優化后, 對線上的10家客戶進行對比分析比分析，實驗條件如下：

• 客戶數目：10

• 數據分布：從輿情系統中按照自然日自然日，為每個客戶選取100條測試數據

• 對比條件：情感摘要、標題

進行對比分析(客戶名稱已脫敏),每個客戶的情感摘要和文本標題效果依次展示次展示。如下圖所示：

可以發現整體效果是有極大提升的提升的。但是也可以看到部分客戶的敏感精準率是偏低的,這個和客戶的敏感分布有關,大部分的敏感占比只有總數據量的 10% ~20%,有些甚至更加低更加低。所以面臨一個新的問題,如何提升非均勻分布的敏感精準度精準度。這個會在下文進行陳述行陳述。

3.情感判定因素

由上文的情感因素分布得知, 情感對象(實體)的因素占54%,基于實體的情感傾向性判定(ATSA)是一個普適需求適需求。如果這里直接使用通用情感分析判定(SA),在輿情的使用場景中會存在高召回高召回，低精準的的情況的情況。接下來會對此進行相關解決方案的的論述的論述。

4.模型層

• 通用情感模型

在19年初, 使用Bert-Base(12L,768H)進行fine-tune,得到如下指標:情感準確性:0.866, 敏感精準率: 0.88,敏感召回:0.84,F1: 0.867;后來在ERNIE1.0上進行嘗試,情感準確性能提升2個百分點百分點。不過因為PaddlePaddle的生態問題態問題，沒有選擇ERNIE。這是一個符合自然語義的情感模型, 但是對于輿情客戶來說,這還遠遠不夠遠不夠。

• 相關度模型

對生產環境的埋點日志分析志分析，發現客戶存在大量的屏蔽操作蔽操作。選取近一個月屏蔽最多的10個話題進行分析行分析，如下圖所示：

通過調研和分析發現析發現，這些數據雖然命中關鍵詞,但是數據相關度比較低比較低。在情感判定之前引入相關度判定, 對于非相關的數據的數據，一律判定為非敏感非敏感。對于精準數據再次進行情感分析判定,大大提升敏感精準率精準率。在工程上選取ALBERT進行模型訓練可以達到部署多個模型的目的的目的。觀測到觀測到，單個模型在推理階段理階段，在Gpu(RTX 2080)上占用的顯存大約在600MiB，極大節省資源省資源。

部分客戶相關度模型效果如下：

客戶名稱

準確率

正樣本數量

負樣本數量

數據來源

C1

0.95

619

1141

收藏、屏蔽數據

C2

0.97

5085

5244

收藏、屏蔽數據

C3

0.93

450

450

收藏、屏蔽數據

C4

0.94

136

487

收藏、屏蔽數據

部分客戶實施相關度判定度判定，由于數據特征比較明顯較明顯，可以很容易達到比較精準的數據效果據效果，但是并不適用于所有客戶有客戶。相關度模型的引入的引入，即達到篩選相關數據的目的的目的，也能減少情感判定噪音數據的干擾的干擾，提升敏感精準度精準度。


5.ATSA-面向情感實體的情感傾向性分析

ATSA(aspect-term sentiment analysis) 要解決就是在特定情感實體下的情感傾向性判定問題定問題。這里主要借鑒《Utilizing BERT for Aspect-Based Sentiment Analysis via Constructing Auxiliary Sentence》文中的思想的思想。這個工作做得非常聰明常聰明，它把本來情感計算的常規的單句分類問題類問題，通過加入輔助句子助句子，改造成了句子對匹配任務配任務。很多實驗證明了：BERT是特別適合做句子對匹配類的工作的工作的，所以這種轉換無疑能更充分地發揮BERT的應用優勢用優勢。

輿情中要解決的問題如下：

A公司和B公司的情感傾向性是非敏感的, 而C公司卻是敏感的敏感的。要解決這個問題個問題，要面臨兩個問題:


• 實體識別和信息抽取問題

• 實體級別的情感傾向性判定

在輿情的業務場景中,可以簡化問題,由于情感實體是提前給定的, 所以不需要做實體識別和信息抽取, 只需要對特定實體的情感傾向性進行判定行判定。整體流程如下:

主要是利用 Bert Sentence-Pair,文本與實體聯合訓練,得到輸出標簽出標簽。目前實驗證明驗證明，經過這種問題轉換題轉換，在保證召回率提升的情況下情況下，準確率和精準率都得到了提高了提高。選取一個客戶進行對比測試比測試，如下所示:

實驗條件

實驗方式

準確率

精準率

召回率

F1

按照自然日采樣日采樣，測試樣本為912條,其中敏感數據108條

ATSA

0.95

0.8

0.85

0.82

情感摘要

0.84

0.4

0.7

0.51

上述是一個正負樣本及其不均勻的情況,增加敏感精準率將提高客戶的滿意度滿意度。目前的實現的機制還略顯簡單顯簡單，未來還將持續投入續投入。


6.情感規則引擎

在部分客戶場景中, 他們的業務規則是明確的或者是可窮舉的窮舉的。這里會做一些長尾詞挖掘、情感新詞發現等工作來進行輔助, 同時要支持實時的干預機制預機制，快速響應速響應。比如某些客戶的官方微博經常會發很多微博多微博，他們會要求都判定成非敏感非敏感。這里不再做過多介紹多介紹。

五、

長期規劃

AI 訓練平臺的構建

軟件開發領域和模型開發領域的流程是不同的不同的，如下所示：

可以看到以看到，構建模型是困難的困難的。在輿情架構發展中發展中，線上多模型是必然的趨勢的趨勢，也就意味著需要一個平臺能夠快速支持和構建一個定制化模型化模型，來滿足真實的應用場景用場景。這就需要從底層的算力資源進行管控、輿情數據的標準化制定和積累、模型的生命周期管理等多方面進行衡量行衡量。關于 AI 訓練平臺的構建以及在輿情領域的應用實踐用實踐，我們將在后續文章做進一步闡述步闡述。

持續學習續學習，增量迭代

隨著輿情客戶對系統的深度使用度使用，一般會有情感標簽的人工糾正工糾正。所以需要保證模型可以進行增量迭代量迭代，減少客戶的負反饋負反饋。

多實體的情感傾向分析

對包含有多個實體信息的文本的文本，針對每一個系統識別到的實體的實體，做自動情感傾向性判斷（敏感、非敏感），并給出相應的置信度置信度，包括實體庫的構建的構建。

提升垂直類情感情感分析效果

在垂類上（App、餐飲、酒店等）情感傾向性分析準確率上加大優化力度化力度。

隨著輿情業務的發展的發展，各領域客戶都沉淀了大量與業務貼近的優質數據質數據，如何有效使用這些數據些數據，形成情感效果聯動反饋機制饋機制，為業務賦能務賦能，是情感分析領域面臨的新的挑戰的挑戰。在2024年的實踐中實踐中，通過場景化的情感分析框架落地應用地應用，對情感效果做到了模型定制化干預化干預，真正提高了客戶滿意度滿意度。這種機制具有整體精度高、定制能力強、業務感知明顯的特點的特點。在后續工作中工作中，將以 模型訓練自動化與人工反饋相結合的方式的方式，將模型定制能力規模化、平臺化平臺化，實現情感分析在輿情場景下千人千面的效果的效果。

百分點輿情洞察系統


百分點輿情洞察系統（MediaForce）是一款沉淀多年的互聯網公開輿情 SAAS 分析系統析系統，覆蓋全網主流資訊站點及社交媒體的公開數據開數據，幫助企業迅速發現輿情熱點情熱點，掌握負面和輿論動向論動向，為上萬客戶提供精準的輿情分析服務析服務。

Refer:

• Chi Sun, Luyao Huang, Xipeng Qiu: Utilizing BERT for Aspect-Based Sentiment Analysis via Constructing Auxiliary Sentence. NAACL-HLT (1) 2024: 380-385

• Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT (1) 2024: 4171-4186

• Yifan Qiao, Chenyan Xiong, Zheng-Hao Liu, Zhiyuan Liu: Understanding the Behaviors of BERT in Ranking. arXiv preprint arXiv:1904.07531 (2024).

• Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut:ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations.arXiv:1909.11942 [cs.CL]

• Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin:Attention Is All You Need.arXiv:1706.03762 [cs.CL]

• Linyuan Gong, Di He, Zhuohan Li, Tao Qin, Liwei Wang, Tieyan Liu ; Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:2337-2346, 2024:Efficient Training of BERT by Progressively Stacking

• https://github.com/thunlp/PLMpapers

• http://jalammar.github.io/illustrated-bert/

• https://www.bilibili.com/video/BV1C7411c7Ag?p=4

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

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二、夢見自己穿黑雨鞋,夢見黑色雨靴

快速找答案：

:夢見自己穿雨鞋站在溝里看見好幾條小魚

夢見穿雨鞋在泥水中行走

夢見自己穿了一雙大黑雨鞋

夢見自己穿著雨鞋站在水里拔蘿卜

我夢見穿雨靴穿雨靴，河里發大水發大水，大水快從河里流出來了出來了，滿滿一河的水河的水，有人幫我解解夢嗎解夢嗎？

夢見穿雨靴踩到水溝里水進到鞋里面

Q1：:夢見自己穿雨鞋站在溝里看見好幾條小魚

★丶微風輕似夢 〆、微風如歌 、夏花如微風 _微風吹散浮華
微風夜雨點沙岸點沙岸。 ╭微風不算甜
一絲微風對臉頰輕撫頰輕撫。 微風輕弗過黑白年華_
々「微風」拂過燈火闌珊處

Q2：夢見穿雨鞋在泥水中行走

夢見穿雨鞋在泥水中行走
96
夢見穿雨鞋在泥水中行走意味著：
這兩天好像警戒心較松散的樣子的樣子。重要或貴重的物品最好不要帶在外面行走面行走。也最好不要將時間排得太緊得太緊，匆匆忙忙的行程很容易中途出狀況出狀況。此外還有容易被周圍的傳言所混淆的跡象的跡象，一時間有些迷亂無法歸納出重點出重點，往往聽信某一個小道消息后才發覺根本是白忙一場忙一場，當然也使得努力的意志逐漸消退了消退了。
夢見穿雨鞋在泥水中行走的吉兇：
境遇鞏固有下屬之助屬之助，地位財產位財產，俱為安全為安全，排除諸障礙諸障礙，凡事如意事如意，盛運隆昌榮譽昌榮譽，助者或共事者亦得一帆風順而成功發展功發展。（但若有兇數者兇數者，亦須提防火災或燙傷之事）但人格數、地格數備全者備全者，而他格有兇數者：很可能好淫無節制無節制?！敬蠹?/p>

Q3：夢見自己穿了一雙大黑雨鞋

好夢啊

Q4：夢見自己穿著雨鞋站在水里拔蘿卜

可能是著涼了著涼了，注意感冒哦

Q5：我夢見穿雨靴穿雨靴，河里發大水發大水，大水快從河里流出來了出來了，滿滿一河的水河的水，有人幫我解解夢嗎解夢嗎？

小心才物

Q6：夢見穿雨靴踩到水溝里水進到鞋里面

沒蓋好被子好被子，腳冷

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三、八字日干合化后六親是否改變,八字六親關系圖表

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八字日干合化自己還在嗎?

八字里的合化并不是指沒有了沒有了，而是指的一種變化種變化。日干被合干被合，首先要考慮是否合化成功化成功。要合化成功首先要化神得月令得月令，而且化神透干有力才可以才可以。其次要日干自身較弱身較弱，順勢而合勢而合。這時候日干的屬性轉化為化神屬性神屬性。只是轉化是轉化，并不是消失是消失，日干依然還在然還在。如果合化不成功不成功，那么就是以克絆來論絆來論。

八字日主合化會怎樣

日主不會變不會變，合化只是象只是象。日主還是日主是日主。不能本末倒置

八字特征-六親關系

年上財官上財官，主祖宗之榮顯；月上官殺上官殺，主兄弟之凋零之凋零。又曰：年看祖宗興廢事興廢事，月推父母定留存定留存。然年屬祖宗之宮宗之宮，臨財官之地官之地，乃坐祿馬之鄉馬之鄉，榮顯理然也理然也。

但坐比肩劫財肩劫財，無財官之可依據可依據，此乃祖宗凋零也凋零也。然父母之宮母之宮，又當與歲上之祖宗之祖宗，月上兄弟兩宮相需而參看焉參看焉。若歲月無財官無財官，俱主根基淺薄基淺薄，白手成家手成家，獨月令官殺司權殺司權，俱主損傷兄弟傷兄弟。

雖有兄弟有兄弟，多主鬩墻主鬩墻，何也？比肩乃兄弟之星弟之星，見官殺而克之而克之，安得不損兄弟乎兄弟乎？故曰：官殺排門兄壽天兄壽天，殺官司戶弟即當弟即當。故月乃門戶也門戶也。又若日通月氣通月氣，比肩神旺肩神旺，多主鴻雁成行雁成行，理雖如是雖如是，亦貴變通貴變通。

茍或日主根多主根多，比肩太旺肩太旺，亦主參商主參商，蓋緣兄弟多來劫財神也財神也，此又喜官殺而得兄弟也兄弟也。偏財為父財為父，比劫重重損父親損父親，正印為母印為母，財星旺處雖損母雖損母，以官殺為子殺為子，傷官食神多損子多損子。若官殺太重殺太重，克制日主制日主，則自身救死不贍死不贍，安能生子乎生子乎？必須食神傷官神傷官，制去官殺去官殺，方能生子也生子也。男命如斯命如斯，女命亦然命亦然。

若財官旺而日主弱日主弱，夫家興而母家滅母家滅，蓋財官乃旺夫之物也之物也。然財能損母能損母，官能克兄弟克兄弟，多主父母兄弟凋零弟凋零?；←[曰：木火蛇無婿蛇無婿，蓋乙巳、丁已日也已日也。然乙巳坐下有庚夫有庚夫，丁巳坐下有庚財有庚財，有財能生夫也生夫也，不可謂無婿也無婿也。

女命生此二日此二日，多主旺子旺夫也旺夫也。金豬定有郎定有郎，辛亥日坐下有正財有正財，財亦能生夫能生夫，豈可謂無郎乎?土猴長獨臥長獨臥，乃戊申日也申日也。坐下有庚金有庚金，能克夫也克夫也。女命戊申日戊申日，極損夫也損夫也。木虎定居孀定居孀，甲寅日也寅日也。夫星絕于寅也于寅也，甲寅日甲寅日，女命極克夫也克夫也。

又女命食神傷官多傷官多，泄損精神損精神，不能生子也生子也。又喜印星損其子損其子，養其精養其精，方能生子也生子也。若食神傷官少傷官少，而又嫌印星能損其食神傷官之子也之子也。若辰戌丑未四字全四字全，此坐天地之四獄也四獄也，又安能生子乎?若止犯二字犯二字，亦不畏也不畏也。若夫子星人墓星人墓，亦多難為夫子也夫子也。

男女二命女二命，俱不可犯不可犯。妻星夫星子星而論之而論之，俱只看八字看八字，有病能去其病去其病，則有妻有夫有子也有子也。論六親只是死格是死格，說見上文“五星謬說”內。

以上原文出自《神峰通考》

八字論命字論命，以干支陰陽五行的生克制化、刑沖合害為基礎為基礎，從日柱的日干與其他各干支的關系而定出：比肩、劫財、食神、傷官、偏財、正財、七殺、正官、偏印、正印十個名詞個名詞，稱為”十神”。

其天干是陽干見陰干見陰干，陰干見陽干為正干為正，陽干見陽干見陽干，陰干見陰干為偏干為偏。與日干五行相同者為比肩劫財肩劫財，劫財為正財為正，比肩為偏肩為偏。十神側重人事分析事分析，五行側重個人稟氣分量輕重量輕重，兩者相輔相成輔相成，通過自身八字的十神情況神情況，我們可以判斷自己與六親的關系以及相應的運勢情況勢情況。

克我者為正官為正官，七殺

正官代表長輩表長輩，上司，領導，女命代表丈夫表丈夫，男命代表女兒

官現年干且喜官且喜官，這樣的人能夠得到家中父母長輩的幫助的幫助，少年運勢走的較好的較好，官現月柱且喜官且喜官，這樣的人內心正直心正直，講信義講信義，朋友多朋友多，同時也能夠得到父母扶持母扶持，一生過得比較順遂較順遂。日坐官星坐官星，這樣的人頭腦靈活腦靈活，決斷能力強能力強，身旺遇財大發財大發，也主配偶多貴偶多貴。時坐官星坐官星，這樣的人晚年運勢較好勢較好，子孫孝順有出息有出息。

官星不旺的人宜避免公職免公職，而官星旺的人適合公職合公職。女命八字里有多個正官個正官，表示除了一個丈夫以外夫以外，還有其他異性他異性， 婚姻不是很穩定很穩定，這樣的女命在感情婚姻中不要三心二意心二意。

七殺也叫偏官叫偏官，代表女命的偏夫的偏夫， 男命的兒子

七殺心性殺心性，豪爽俠義爽俠義，積極進取極進取，威嚴機敏嚴機敏，但易流于偏激于偏激，叛逆霸道逆霸道，反為墮落極端落極端。正官以合作為手段為手段，其性較溫和; 七殺乃以競爭為手段為手段，其性較偏激較偏激，霸道無情道無情。

一般來說般來說，偏官格的人格的人，性格堅強格堅強，不服輸不服輸，有責任感責任感，具有競爭意識；殺旺比劫弱的人弱的人，與兄弟之間關系淡薄系淡薄，有的甚至還會有刑克有刑克，在生活中常常會與兄弟朋友的發生沖突生沖突。食神制殺太過的人過的人，內心膽小心膽小，缺乏決斷能力斷能力，做事猶猶豫豫猶豫豫，患得患失得患失。官殺混雜的人雜的人，婚姻不穩定不穩定。日支坐殺支坐殺，官殺混雜的人雜的人，夫妻感情不太好不太好，常有爭吵有爭吵。時柱有偏官的人官的人，這樣的人子女緣分淺緣分淺，與子女的關系不是很好是很好。

生我者為正印、偏印（梟神）

正印代表長輩表長輩，貴人， 師長， 男命代表母親表母親， 女命代表祖父表祖父，女婿

年柱有正印且為喜用的人用的人，家境一般比較好比較好，父母能夠為其提供一定的幫助的幫助。月柱有正印的人印的人，心地善良地善良，能夠為他人著想人著想。月支正印與日支沖日支沖，主母家零落家零落，女命不利于娘家于娘家。日支正印支正印，這樣的人能夠找到較好的配偶的配偶。時柱正印且為喜用為喜用，主子女聰明多賢孝多賢孝。

偏印代表女命之母親之母親，男命之祖父

年柱偏印且為忌神為忌神，這樣的人無法得到祖上的福蔭的福蔭，嘉業破敗業破敗，月柱有偏印的人印的人，性情霸道、頑固，容易受長輩制約不得自由得自由。日支偏印且為忌神為忌神，這樣的人婚姻運勢不佳勢不佳，感情不穩定不穩定。時柱偏印且為忌神為忌神，這樣的人不利子女利子女，子女多不孝多不孝。

與我同類者為比肩為比肩，劫財

比肩代表朋友表朋友，兄弟，同輩，女命之姐妹

年柱有比肩有比肩，這樣的人早年較貧苦較貧苦，一般白手起家手起家，同時這樣的人大都上有兄姊有兄姊，本人很少是長子是長子。日主不得令不得令，年干有比肩卻坐下失令下失令，且年月兩柱有官殺時官殺時，則年干之比肩有被克之可能之可能，幼年家境不佳境不佳。

月柱有比肩有比肩，這樣的人具爭財、理財能力財能力，有獨力創業傾向；無制者無制者，錢財難聚、好賭、投機、虛榮。日支有比肩有比肩，這樣的人晚婚或婚變或婚變，男克妻男克妻，女克父女克父。日主獨立性強立性強，剛毅。時柱有比肩有比肩，男命兒女緣薄女緣薄，與傷官同柱損子柱損子，女命相反命相反。

劫財代表男命之姐妹之姐妹，女命之兄弟之兄弟，并代表朋友表朋友，同輩。

年柱有劫財的人財的人，年柱劫財有兄姐或是養子是養子，熱衷理財衷理財，婚姻不順姻不順。月柱有劫財的人財的人，重視朋友配偶反而排最后排最后，常遭配偶埋怨偶埋怨，易被朋友分割感情割感情，早年生活辛苦活辛苦，會為朋友、兄弟姐妹而失財而失財。日柱有劫財的人財的人，一般晚婚般晚婚， 婚緣差婚緣差。時柱劫財的人財的人，子女緣薄女緣薄，容易被子女耗盡家產盡家產。

我生者為食神、傷官

食神代表晚輩表晚輩，學生，部屬; 女命之女兒

日支上有食神有食神，且為喜用為喜用，時上有偏印的人印的人，晚年孤獨年孤獨，男命則主其妻常會生病會生病。食神健旺神健旺，遇到財星到財星，子女賢明女賢明，丈夫能發達能發達。食神健旺神健旺，財官衰財官衰，兒子命貴子命貴， 丈夫卻不發達不發達。食神健旺神健旺，日主衰弱主衰弱，有早產之憂產之憂。日支坐食神坐食神， 配偶肥胖偶肥胖，溫良隨和良隨和，衣祿寬足祿寬足。時柱食神柱食神，晚年享福年享福。時柱食神與偏印同柱印同柱，主守空房守空房。

傷官代表女命的兒子的兒子，代表男命的晚輩

年干或年支全是傷官者傷官者，父母不全母不全。如若命中再見劫財重重財重重，則家境貧寒境貧寒，夫妻感情不佳情不佳，年上傷官祖業飄零業飄零，后人得不到祖產到祖產。月上傷官上傷官，命主手足緣份薄弱份薄弱，兄弟姐妹無靠妹無靠，并且婚姻多不佳多不佳。時柱見傷官者子緣薄子緣薄，若有子非頑暴即體弱多病弱多病。時上傷官上傷官，父子緣薄子緣薄，所生子女會花錢會花錢，撫養孩子多操心花費大花費大。

我克者為正財為正財，偏財

正財代表男命之妻子之妻子，女命之父親

年上見正財見正財，祖輩根基好根基好，祖輩之人生活水平較好平較好，但忌刑沖克害沖克害，見沖刑克沖刑克，祖輩之人貧困人貧困。月柱有正財有正財，這樣的人勤勞節儉勞節儉， 父母富有母富有，得雙親蔭助親蔭助。日坐正財坐正財，能夠娶賢惠的妻子的妻子，并能得到妻子的幫助的幫助。時柱有正財有正財，子女富有女富有。

偏財代表男命之父親之父親，女命之婆婆

年上偏財能繼承祖業承祖業，祖輩他鄉發財鄉發財。年干偏財坐比劫坐比劫，父客死他鄉死他鄉，命主祖業破敗業破敗，早年貧困年貧困，祖父早亡父早亡，父子不和子不和。日支見偏財見偏財，只要不見刑沖克害沖克害，其人能享妻子之福子之福，如逢將星貴人星貴人，則會金屋藏嬌屋藏嬌，女孩子則會亂夫會亂夫，在感情上任性上任性，共人爭夫人爭夫，容易成為第三者破壞他人家庭人家庭。時上偏財上偏財，其人慷慨大方但感情不貞情不貞。

八字與六親

如何從八字中分析出您與六親關系之間的好壞 首先必須從八字中找出代表六親有關的十星去分析去分析。（1）祖父：偏印星；（2）祖母：食神星、傷官星；（3）母親：正印星（四柱中若無正印星正印星，則以偏星來看星來看，若正偏印皆有印皆有，則正正看正正看，偏印輔看）；（4）父親：偏財星（四柱中若無偏財星偏財星，則以正財星來看星來看，若偏正財皆有財皆有，則偏財正看財正看，正財輔看）；（5）兄弟（姐妹）：比肩及劫財星劫財星。通常劫財星表示關系較親密的兄弟的兄弟，比肩星表示關系較不親密的兄弟（或同性為比肩為比肩，異性為劫財）；（6）妻子：正財星（四柱中若無正財星正財星，則以偏財星來看星來看，若正偏財皆有財皆有，則正財正看偏財輔看）；（7）丈夫：正官星（四柱中若無正官星正官星，則以七殺星來看星來看，若正官七殺星皆有星皆有，則正官正看官正看，七殺輔看）；（8）男性的子女：正官或七殺星（通常女兒為七殺星七殺星，男兒為正官星）；（9）女性的子女：食神星或傷官星（通常女兒為食神星食神星，男兒為傷官星）。與六親有關的宮位的宮位。（1） 父母宮―年柱、月柱；（2） 兄弟宮―月柱；（3） 妻宮―日支；（4） 夫宮―月支、日支；（5） 子女宮―時柱。與六親有關的大運（1） 父母―看幼運；（2） 夫妻、兄弟―看中運；（3） 子女―看老運看老運。 分析六親緣分要緊緊抓住三方面的因素的因素。 代表六親的十星與日干的關系（1）十星的強度的強度，顯示對應的六親自身的生存能力存能力。 分析方法是從月令上看十星的強弱的強弱，再看周圍的生克關系克關系，判斷它的自身生存率、地位高低、以及對日主的影響力影響力。 （2）十星與日主的距離的距離，親密度（合、克、刑、沖）顯示六親對日主的感情的感情，以及一塊生活的緣分的緣分。分析方法是先看這代表星與日主的相互距離（以日支為最近為最近，天干則看與日干相合的月干、時干、為最近為最近。以年干、時支為遠）。再看代表星與日干的沖、克、刑、合關系合關系。（3）十星是日主的喜忌的喜忌，顯示對日主的實質性幫助能力助能力。 分析方法是方法是，先要把四柱的用神、喜神、閑神、忌神、兇神分出來分出來，然后將代表星納入星納入，即能看出對應的六親對日主的實質性幫助能力（注意，要結合大運、流年以動態分析）。 代表宮位與日干的關系 具體分析程序依據十星與日干的關系的關系，要注意三點：①宮位顯示代表星自身的位置的位置。②宮位與日干的刑、沖、克、合，顯示與日主的相處關系變化系變化。③六親游走論（星宮對應關系），顯示與日主的相離相聚的變化關系化關系。 星與宮共參評共參評，決定六親緣分的變化關系化關系。 （一）分析十星與宮位可知此六親的自身條件身條件，對日主的影響力影響力。 （二）分析其中的喜忌的喜忌，可知此六親對日主的幫助力幫助力。 （三）分析親密度親密度，星宮游走度游走度，可知此六親與日主的聚合分離關系離關系。

一個人的八字如何看成六親的八字 ―個八字與無限 通常一個人的八字就是推算一個人的命運的命運，你有沒有想過憑一個人的八字可以推算出所有與這個人有關系的人的命運的命運，甚至可以推算出跟這個人沒有直接或者間接關系的人的命運呢命運呢？寫出一個八字來八字來，可以用這個八宇去推算他的六親或者上司、下屬、朋友的運程的運程。八字命理字命理，有一定法則定法則，但是，不要墨守那些法則些法則，也不要被法則束縛了束縛了。以下談一談丁亥 辛亥 丙申 戊子這是一個男命個男命。 丙生與亥月與亥月。亥藏壬甲藏壬甲，天干并沒有透壬甲透壬甲。壬是亥的主氣的主氣，壬是丙的七殺的七殺，這個男命是七殺格七殺格。辛金是丙的正財的正財。男命以財為妻財為妻，所以，辛金就是丙的妻子的妻子。月支亥中壬水是辛金的傷官的傷官，丙的妻子就是傷官格．丙以乙術為正印為正印，為母親為母親，亥月壬水為乙木的正印的正印，所以丙的母親是正印格正印格，丙以庚金為偏財為偏財，為父親為父親，壬水是庚金的食神的食神，丙的父親便是食神格食神格。丙以壬水為七殺為七殺，為兒子為兒子。他的兒子是建祿格建祿格，因為壬祿在亥祿在亥。八字中的戊土是丙火的食神的食神，是他的下屬、學生。戊土在亥月是偏財格偏財格。年干丁火是丙的兄弟的兄弟，丁火生與亥水是正官格正官格。如此類推此類推，先找出六親前的天干的天干，比對原八字的月令的月令，便能夠定出格局出格局。寫格是為了推算了推算，要推算就是要斷強弱斷強弱，明喜忌明喜忌。這個男命個男命，丙出生于亥水于亥水，天寒地凍寒地凍，金寒水冷寒水冷，以火暖身為首要為首要?？上У刂珊ニ畠珊ニ?，一子水一子水，申子又半合水局合水局，地支一片汪洋片汪洋。年干丁火無力火無力，轉而以時干戊土去止水去止水，是為食神制殺神制殺。本命以火土為用土為用，木雖然靜能夠泄水生火水生火，但是濕木不能生火能生火，井且，天干行甲、乙行會克去戊土去戊土。水是忌神是忌神，金能夠生水夠生水，泄土氣泄土氣，所以金也是忌神是忌神。 最佳用神是火神是火。大運、流年、月、日、時遇火則吉旺則吉旺。最大的忌神是水神是水。大運、流年、月、日、時遇水、或者金生水旺時水旺時，就生災劫生災劫。這個男命是身弱殺強弱殺強，金是這丙火男命的財命的財，身弱不能任財能任財，若行金運行金運，會破財失妻財失妻。 水是丙火男命的官殺的官殺，既然殺強身弱強身弱，鄄么，再行水運行水運，就是殺旺沖身旺沖身，會惹官非惹官非，會生病會生病，甚至有生命危險命危險。這位丙火男命的妻子辛金子辛金，生與亥月與亥月，同樣是金寒水凍寒水凍，以火暖身為首要為首要，丙火和丁火都在身邊在身邊，丙辛合丙辛合，合而有精而有精，辛金受丙火受丙火?？上П鸨旧硐喈斎跸喈斎?，自顧無暇顧無暇，還要去溫暖他人暖他人，其弱更甚弱更甚，除了以火暖身外暖身外，還要土去生身去生身，因為辛在這個八字里也是弱命是弱命，弱則喜歡生扶歡生扶。地支兩亥一子亥一子，申子半合水局合水局，一片汪洋片汪洋，辛金食傷過旺傷過旺，泄身太過身太過，是為身弱為身弱。所以，喜火溫暖身溫暖身，土生身土生身，以火土為用土為用，金雖然能扶助能扶助，但是金會生旺水生旺水，并非全喜歡全喜歡。辛金妻星最忌水最忌水，水為傷官為傷官，傷害官星害官星，就是克夫是克夫。辛金妻是傷官命傷官命。丙火男命的妻子行火土的大運的大運，年、月、日、時則吉旺則吉旺，行金運是辛金的比肩劫財肩劫財，雖然可幫身可幫身，但是于夫星不利星不利。因為劫財是財被劫財被劫，無財生官財生官，官不旺官不旺。而且金生水旺生水旺，此劫生食傷生食傷，食傷過旺而克夫．辛金妻子最忌水運忌水運，因為最局的水已經過強經過強，過盛，再遇水就會生禍事生禍事，水是金的傷官的傷官，辛金妻子行水運就是行傷官行傷官，會克夫會克夫。壬水是丙火男命的兒子的兒子，在丙火這個八字里壬水是建祿格建祿格，是―個強命個強命，壬生亥月生亥月，冬天水旺天水旺，地支又全是水全是水。且有辛、申二金生水金生水，所以是極強的水命的水命，冬天的水寒冷不能生萬物生萬物，沒有生機有生機。所以，以丙丁火為用火為用，溫暖身為要身為要，土能止水能止水，所以土也是用神是用神，木能泄水生火水生火，也是喜神是喜神，水是忌神是忌神，水是比劫是比劫，劫財。財為父財為父，行水運劫財傷父了傷父了，行火運是財運是財運，身旺能任財能任財。財為父財為父，父吉旺父吉旺。戊土是丙火男命的下屬的下屬，在丙火這個八字里八字里，戊土叫“財多身弱”，我克為財克為財，土克水土克水。壬水為戊土偏財土偏財。戊土偏財格偏財格，地支兩亥一子亥一子，申子半合水局合水局，水多土弱多土弱，是為財多身弱多身弱。身弱不能擔財能擔財，亥月土凍、以火暖身火暖身，生身。以土為扶助．當行火運、大運、流年、月，日，時遇火時遇火，印生身強生身強，便可任財可任財，丙火男命的下屬就發財就發財。如果行水運行水運，行財運就會破財了破財了。如此類推此類推，可以把丙火男......>>

八字里的六親各代表什么意義 六親：就是父親、母親、哥哥、弟弟、老婆、孩子

怎樣推算十神與六親的關系的關系？ 陰陽五行的生克合關系合關系，是推導八字十神與六親關系的模型的模型，脫胎于漢代京焦說卦焦說卦。以日干為我干為我，則以克我者為官鬼為官鬼，我克者為妻財為妻財，生我者為父母為父母，我生者為子孫為子孫，同氣者為兄弟為兄弟。至于五行相生相克的關系的關系，大家都清楚都清楚，如相生關系：水生木、木生火→土→金→水；相克關系：水克火、火克金→木→土→水→火；相合關系：甲己合、乙庚合、丙辛合、丁壬合、戊癸合戊癸合。依據這些原理些原理，我們可以不斷地轉換太極點太極點，演化出十神與六親的復雜關系來關系來。以男命為例命為例，假如男命日元為甲木為甲木，則生我者為印者為印，癸水印星生甲木生甲木，故印星代表母親、姨媽，姨娘（癸是母親的姐妹）；壬水是甲木的裊印的裊印，故裊印代表繼母、養母、后娘、舅舅（壬是癸水的劫財兄弟）。同我者為比劫為比劫，乙木是甲木的劫財的劫財，甲為陽甲為陽，乙為陰乙為陰，故劫財代表姐妹；乙木生丙火生丙火，丙火是乙木的傷官兒子官兒子，丙火是甲木的食神的食神，故食神代表甲木的外甥的外甥。我克者為妻財為妻財，己土是甲木的正財的正財，故正財代表妻子；戊土是甲木的偏財的偏財，故偏財是甲木的后老婆、妾、情人；戊土的正財是癸水是癸水，戊癸合戊癸合，戊土是癸水的丈夫的丈夫，自然是甲木的父親的父親，故偏財也為甲木的父親的父親。克我者官煞者官煞，辛金是甲木的正官的正官，是己土妻子所生子所生，是己土的食神的食神，故正官是甲木的女兒；庚金是甲木的七煞的七煞，是己土所生土所生，是己土的傷官的傷官，故傷官是兒子是兒子。辛金生壬癸水壬癸水，壬癸是辛金的食神傷官神傷官，是辛金的兒女的兒女，而壬癸是甲木的裊印的裊印，故裊印還可代表甲木的外孫子外孫女外孫女。癸水為庚金所生金所生，庚金是癸水的母親的母親，而庚金是甲木的七煞的七煞，自然七煞還可代表甲木的外婆；庚金的丈夫是丁火是丁火，而丁火是甲木的傷官的傷官，自然，傷官還可代表甲木的外公的外公。以女命為例命為例，假如女命日元為甲木為甲木，則辛金正官為丈夫、大伯子、小叔子；癸水印星為母親；戊土偏財為父親（戊癸合戊癸合，戊為癸的正官）、婆婆（戊土為辛金的正?。?；乙木劫財為兄弟、公公（乙木是戊土的正官）；丙火食神為女兒為女兒，癸水印星為女婿（癸水是丙火的正官）；丁火傷官為兒子為兒子，庚金七煞為兒媳（庚金是丁火的正財）、大姑子、小姑子（庚金是辛金的劫財）；庚金生壬癸水壬癸水，壬水是庚金的食神女兒神女兒，是甲木的偏印的偏印，故偏印又代表女命是孫女；癸水是庚金的傷官兒子官兒子，是甲木的印星的印星，故印星還代表女命的孫子的孫子。省去繁雜的推導關系導關系，把十神與六親的關系羅列出來列出來，就是如下關系了： 正官：代表男命的女兒、外祖母、侄女；女命的丈夫、姐夫、妹夫等妹夫等。七殺：代表男命的兒子、姐夫、妹夫、侄兒；女命的情人和再嫁丈夫、外祖母、夫之姐妹之姐妹，媳婦等等婦等等。正財：代表男命的妻子的妻子，姑媽，嫂子，弟媳；女命的父親的父親，伯父，叔父等叔父等。偏財：代表男命的父親的父親，伯叔，后妻，小妾；女命的姑媽的姑媽，婆婆，嫂子，弟媳等弟媳等。印星：代表男命的母親的母親，姨母，外孫女；女命的祖父的祖父，舅父，女婿，孫男等孫男等。偏?。捍砟忻淖娓傅淖娓?，舅父，繼母，義母，外孫男；女命的母親的母親，姨母等姨母等。食神：代表男命的兒子的兒子，女婿，孫子；女命的女兒的女兒，祖母等祖母等。傷官：代表男命的外祖父外祖父，孫女；女命的兒子的兒子，外祖父外祖父，姐夫、妹夫等妹夫等。比肩：代表男命的兄弟；女命的姐妹的姐妹。劫財：代表男命的姐妹；女命的兄弟的兄弟，公公。以上這些十神與六親的關系的關系，最好能熟練掌握練掌握，爛熟于心熟于心。運用時才能得心應手心應手，運用自如用自如。比如來個男子算命子算命，人家問六親問六親，父親看偏財看偏財，母親看印星看印星，妻子看正財看正財，兒子看七煞食神煞食神，女兒看正官傷官官傷官，這些一般人都會人都會，但人家卻問的是舅父或者繼母的情況的情況，你馬上也應該想到該想到，看偏印看偏印。同樣來個女的個女的，老公看官星看官星，情人看七煞看七煞，公公看劫財看劫財，婆婆看偏財看偏財，兒子看傷官看傷官，女兒看食神看食神，一般的都應該懂應該懂。

八字看陰陽宅與六親 六親方面親方面， 代表長官表長官， 上司， 師長; 女命的丈夫的丈夫， 男命的女兒的女兒。
正官為喜用為喜用， 長相莊嚴端正嚴端正， 頭腦聰明腦聰明， 聲音悅耳音悅耳， 和藹可親藹可親， 家境不錯境不錯，行事溫和且穩健且穩健。官印相生印相生， 能在官場和公職中有所成就所成就， 且幼年溫文乖巧文乖巧， 喜歡讀書歡讀書， 不讓父母操心母操心。財官相生官相生， 能在財界享有盛名有盛名， 且表示幼年家境不甚豐裕甚豐裕， 需至青年時期家中經濟才有突破性好轉性好轉， 建立其社會地位會地位。正官代表夫星表夫星， 正官為喜用為喜用， 表示有理想的對象的對象， 且夫唱婦隨令人羨慕人羨慕。身弱遇正官遇正官， 表示幼年膽小怕事懦弱難養弱難養， 智慧晚開慧晚開， 而且家庭父母大多勞碌操心碌操心， 家境不好境不好。身弱遇正官遇正官， 命局又有食傷財食傷財， 不見強有力的印星或比劫來保護的話護的話， 克泄交加泄交加， 一生為財利奔波操勞波操勞， 生活困頓活困頓， 到老難以清閑以清閑。用神與正官相合官相合， 其人必奸險狡詐險狡詐， 貪戀官祿無所不用其極用其極， 此格局見之於命者於命者， 與富貴窮通不相涉不相涉， 大者賣國者賣國， 小者賣友者賣友， 此種人小心為上心為上。有多個正官個正官， 表示除了一個丈夫以外夫以外， 還有其他男朋友男朋友， 所以必須堅定自己定自己，不要三心二意而惹出麻煩出麻煩。
官現年干且喜官且喜官， 主受祖蔭力大蔭力大， 且易少年得志年得志， 學業頗佳業頗佳。官現月柱且喜官且喜官， 受父母痛愛母痛愛， 一生少勞苦少勞苦， 為人正直盡則直盡則， 重信講義信講義， 也主兄弟姐妹有它W。日座官星座官星， 主聰穎能干穎能干， 具謀事應變力應變力， 身旺遇財運大發運大發， 也主配偶多貴偶多貴。時座官星座官星， 主子息賢孝有成孝有成， 自己得享晚福享晚福。官星不旺星不旺， 宜避免公職免公職。官星旺官星旺， 適合公職合公職。
(2) 偏官
偏官也叫殺也叫殺， 七殺， 七煞等七煞等。六親方面親方面， 代表女命之偏夫之偏夫， 男命之兒子之兒子。
七殺與正官孕Qj體相似體相似， 唯須注意的是意的是， 正官乃以合作為手段為手段， 其性較溫和; 七殺乃以競爭為手段為手段， 其性較偏激較偏激， 霸道無情道無情。 如果八字制化恰當化恰當， 則煞氣可做威權而用權而用， 更可發揮才能揮才能， 古今大富貴大富貴， 大權威者權威者， 大都有這種格局; 如果制化不得當不得當， 則日主弱日主弱， 禍來難料來難料， 日主強日主強， 命途也多怪異多怪異。古語說：若人有偏官有偏官， 猶如抱虎眠抱虎眠， 這就意味著偏官格的人敏捷人敏捷， 權力欲望強欲望強， 善弄權術弄權術， 獨斷獨行斷獨行。 因此， 世界上于釵h大成左QlO偏官格偏官格。 而且，此格之人一想到任何花樣時花樣時， 就會馬上付諸行動諸行動， 和同為官星的正官那種穩健的作法完全不同全不同。身弱殺強弱殺強， 行事陰沉偏激沉偏激， 具叛逆性叛逆性， 容易走極端走極端， 秉性孤獨性孤獨。身強殺旺帶刃旺帶刃， 作事果敢有魄力有魄力， 嫉惡如仇而有威嚴有威嚴， 能有大發展大發展。命帶偏官帶偏官， 一生大多無法過著平穩生活穩生活， 而且這種人的職業大都為軍人為軍人， 家， 如果再兼有偏印的話印的話， 便可以當一個學者個學者， 宗教家宗教家， 教育家教育家， 醫生， 律師，藝術家等術家等。
一般來說般來說， 偏官格的人格的人， 主堅強主堅強， 有魄力有魄力， 富男性美男性美， 能忍辱負重辱負重， 負責任負責任，肯努力肯努力， 頗符合競爭日益激烈的社會的社會。殺旺比劫弱比劫弱， 表示兄弟無緣弟無緣， 甚至有所刑克所刑克， 且難得朋友真心相助心相助， 常會遇兄弟或朋友因利害關系而發生沖突生沖突。食制殺太過殺太過， 個性外剛內怯剛內怯， 做事患得患失得患失， 狐疑不決疑不決， 而無法完全發揮個人力量人力量， 可能成為一個窮學者窮學者。官殺混雜殺混雜， 主婚姻不定姻不定。日支座殺支座殺， 官殺混雜殺混雜， 夫妻易反目易反目， 難得圓滿相處滿相處。時柱有偏官有偏官， 和子女緣分較薄分較薄。 不過有食制殺食制殺， 子女多半會在文學界文學界， 藝術界藝術界， 或軍正界發揮所學而獲得名望得名望。
年柱偏官柱偏官， 身弱無制弱無制， 表示出生在貧寒家庭寒家庭。年柱偏官有制官有制， 多出生軍人武職世家職世家。月柱偏官有制官有制， 命貴。日柱偏官柱偏官， 配偶多半性烈剛毅烈剛毅， 倔 *** 躁。時柱偏官為忌神為忌神， 子女多半難言孝難言孝。時干偏官一位官一位， 日主旺日主旺， 有財印有財印， 無沖， 大貴之命貴之命， 多為鎮守邊寨的將領的將領。偏官不旺官不旺， 仕途不暢途不暢。偏官旺偏官旺， 官榮貴顯榮貴顯。
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生辰八字中怎樣識別六親 祖上：看祖上位在年宮（柱），一般以偏印為祖父為祖父，傷官為祖母為祖母。
父母：看父母位在月宮在月宮，一般以偏財為父財為父，正印為正母為正母，偏印為庶母為庶母。但也有不分正偏的正偏的。
兄弟：兄弟位置附于月宮于月宮，命書以比肩為兄弟為兄弟。至于姐妹于姐妹，有的命書不論書不論，有的認為和兄弟的看法一樣法一樣。
妻妾：看妻妾位在日支在日支，命書以正、偏財為妻妾為妻妾。
子息：看子息位在時宮在時宮，又以偏官（七殺）為男，正官為女官為女。

八字六親如果有不全的,用什么代替? 5分 八字講無病不是情不是情，有用方為貴方為貴。六親不全不一定不好定不好。

六親指哪六親 30分 《現代漢語詞典》：六親：六種親屬種親屬，究竟指哪些親屬說法不一法不一，較早的一種說梗是指父、母、兄、弟、妻、子，泛指親屬指親屬。
四柱八字的六親指：我、父母、兄弟、姐妹、妻子、子孫。
無論從什么角度么角度，都可以看出以看出，中華民族對家庭的重視的重視。社會是由一個個家庭組成庭組成，如果每一個家庭能夠和睦夠和睦，那么，整個社會就會和諧會和諧。

兄弟姐妹反目成仇的八字的八字，八字六親不合怎么看 身旺比劫多比劫多，六親冷淡親冷淡。

如何從四柱看六親 《現代漢語詞典》：六親：六種親屬種親屬，究竟指哪些親屬說法不一法不一，較早的一種說法是指父、母、兄、弟、妻、子，泛指親屬指親屬。
四柱八字的六親指：我、父母、兄弟、姐妹、妻子、子孫。
無論從什么角度么角度，都可以看出以看出，中華民族對家庭的重視的重視。社會是由一個個家庭組成庭組成，如果每一個家庭能夠和睦夠和睦，那么，整個社會就會和諧會和諧。

八字中合化有什么作用,如何準確界定八字中十干合化?

提起八字中合化有什么作用么作用，大家都知道都知道，有人問如何準確界定八字中十干合化干合化？另外，還有人想問詳論天干地支的合化的合化，你知道這是怎么回事么回事？其實八字中的合是什么是什么，下面就一起來看看如何準確界定八字中十干合化干合化？希望能夠幫助到大家到大家！

八字中合化有什么作用

八字中的合是什么

1、八字中合化有什么作用:如何準確界定八字中十干合化干合化？

濟緣命理講堂原創八字當中出現天干合化是經常的事情的事情，這屬于命理學當中玄之又玄之又玄，最最玄的話題的話題。本來涉及到命理學的機密的機密，或者說是派系的核心東西心東西，不該隨意拿出來公示于眾示于眾。但是學習命理學這門科學門科學，如果研究不透或者是對十干合化的含義不能細致的了解的話解的話，那就是一頭霧水頭霧水，始終理順不出來頭緒來頭緒。作為十干合化的定義的定義，古書當中都沒有明確的細致分類致分類，我曾經對此做過細致描述致描述，也寫了立論和理論分解的文章的文章，在我的書中和博客的早期文章當中都有過解說過解說。下面，我再從十干合化的理論入手論入手，為大家來引領思路領思路，共同來了解下十干合化是如何界定和理解的理解的。所謂的‘十干合化’，就是十個天干之間的屬性產生的變化的變化。十天干大家知道家知道，甲乙丙丁戊己庚辛壬癸辛壬癸。其中五個陽干個陽干，五個陰干個陰干，而十天干只是代表了五種主要宇宙磁場能量針對于地球所體現的作用屬性用屬性。這五種磁場就是金木水火土水火土。而這五種能量之間的作用變化用變化，是因為具備了兩種形態才開始產生始產生，也就是生克制化克制化。至于五行之間的生克在這里就不具體探討了探討了，因為這種生和克很直觀很直觀，很形象很形象，大概理解起來比較容易較容易。如果我說果我說，金克木金克木，大家會很自然的想象到想象到，拿著斧子鋸子砍伐樹木伐樹木。而小女孩或者會理解成理解成，拿著水果刀小蘋果小蘋果，這也是金克木金克木。但是我要說木克金木克金，大概很多人一下子就糊涂了糊涂了，暈菜了暈菜了。話題扯遠了扯遠了，還是說十干合化干合化。十干合化在命書當中通常是這樣界定的：甲己合土己合土，乙庚合金庚合金，丙辛合水辛合水，丁壬合木壬合木，戊癸合火癸合火。也叫甲己化土的化土的。這個化跟合并非一個定義個定義，但是通常被誤用到一種形態理論當中論當中。以甲己合為例：甲木為日主：甲木作為日主遇到天干有己土通常有三種形態：種，甲木旺甲木旺，己土弱己土弱，己土求合甲木合甲木，能從能化從能化。第二種第二種，甲木旺甲木旺，己土旺己土旺，各執旺勢執旺勢，有情不化情不化。第三種：甲木弱甲木弱，己土旺己土旺，甲木求合己土合己土，能從能化從能化。這其中這其中，只有第二種并不合化不合化，而且陽對立之象立之象，如同兩個男女結了婚結了婚，卻執行AA制一般制一般。各自是各自的經濟預算濟預算，只是睡覺在一起在一起。這叫合而不化而不化，并非良配非良配。也就是這種夫妻貌合神離合神離，都有私心有私心。而其種和第二種合化的合化的，又各自有所不同所不同。種，是甲木旺甲木旺，己土弱己土弱，己土求合甲木合甲木。甲木為丈夫為丈夫，己土為妻子為妻子。這屬于形象的比擬的比擬。如果是理論性的比擬的比擬，那就是甲木陽干木陽干，己土陰干土陰干，甲己有夫妻之誼妻之誼，己土陰柔土陰柔，甲木陽剛木陽剛，己土順從甲木的強勢的強勢，屬于土從木化從木化，這種合化并非是甲己化土己化土，而是甲己化木己化木。也就是己土在甲木的籠罩和光環下光環下，隱不見了不見了。失去了主宰自我的屬性的屬性，從夫為貴夫為貴。順從丈夫從丈夫，以夫為綱的意思的意思。而且這種以柔克剛的屬性的屬性，使得甲木的陽剛之性完全失卻不顯卻不顯，對己土是恩愛有加愛有加。這種合化最不喜命局遇到財旺地財旺地，一旦財星臨旺地臨旺地，則己土歸位土歸位，反而與丈夫不肯從化肯從化，此種變數必然激起甲木的制約之性約之性，反而夫妻刑傷妻刑傷，破了臉了了臉了。而這種從化種從化，最喜的是食傷旺地傷旺地，火旺地引導木氣生財氣生財，對妻子的恩護愈加強盛加強盛，旺妻旺財妻旺財。所以己土從化甲木化甲木，有既濟之德濟之德。第三種第三種，甲木弱甲木弱，己土旺己土旺，甲木求和己土和己土。甲木為丈夫為丈夫，陽干。己土為妻子為妻子，陰干。己土旺己土旺，則妻旺則妻旺，也就是厲害是厲害，妻子旺必然是出身好出身好，娘家有錢有勢錢有勢，媳婦有財勢有財勢。甲木身弱木身弱，欠缺自我主張的能量的能量，無法駕馭整個命局個命局，失卻了自我主宰的氣勢的氣勢，見己土有錢有勢錢有勢，媳婦身家厲害家厲害，必然舍去自我的屬性的屬性，順從己土的能量化氣量化氣。這種合化種合化，甲木失卻了木氣的本質的本質，屬于從財化氣財化氣，既然是從財化氣財化氣，必然合化成土化成土，也就是甲己合土己合土。這屬于能夠合化成土的一種形態種形態。也叫從財叫從財，或者是假從財假從財。如果是真從財的從財的，一般都相對淡和些淡和些，因為出身好出身好，經濟條件相對穩定對穩定，欲望不是很迫切很迫切，對于媳婦家的財勢倒不是一心向往心向往，也有自己的理想和追求和追求，只是意識形態往往迷惑往迷惑。只所以迷惑原因是原因是，他要征詢別人的意見和建議和建議，自己無張己無張。自己做不了主不了主，拿不定主意定主意，耳根子軟根子軟。但是這種人往往人緣好人緣好，人緣好的理由是不能堅持自己的立場的立場，沒脾氣沒脾氣，隨大流隨大流。而相對假從財的從財的，顯得私心就有些重了些重了，對欲望的急迫性恐怕就不能表現出蛋定的表現的表現。真正體現甲己合土為中正之合的干為本干為本，以己土為日主為日主，見甲木正官合身者合身者，論中正仁孝之士孝之士。而甲木合化己土化己土，乃是合化財星化財星，見財而起意而起意，豈有中正有中正？己土見甲木合身木合身，乃是正官是正官，管著，不僅是行為管著為管著，思維也管著也管著，代表了為人中正賢良正賢良，作風正派風正派，榮譽感強譽感強，懷民悲憫之心憫之心。有德濟天下之意下之意。這屬于合乎王法乎王法，屬于遵循人間正道而行之而行之，所以叫甲己合甲己合，中正之合正之合。此中實際通忠義的忠義的忠，忠于，忠于，忠于道義于道義，忠于良知和良心和良心。而不是所謂的甲木求合己土合己土。己土為甲木的財木的財，也屬于甲木的色木的色，女人么女人么，為我所用我所用。這種見財起意財起意，趨炎附勢之象勢之象，也能忠義否忠義否？天可知也可知也？以上的十干合化論合化論，屬于本人對干支合化的理解和分析和分析，也是彌補了古人對于十干合化的模糊論定糊論定。文章的篇幅有限幅有限，不能將干之間的合化都一一描述出來述出來。這其中的理論歸納和蘊涵的天地之道地之道，需要讀者開啟悟性慢慢去慢慢去。舉一反三一反三，能把其余的合化給抽象的比擬出來擬出來，加以對應和分解和分解。尤其干為主的為主的，逢陽干合化的合化的，這種合化的三種具體表現體表現，也要慢慢從理論入手去拆解去拆解。而涉及到遙合到遙合，旁干遙合干遙合，歲月逢合之類的十干合化干合化，在這里我就不加以贅述了贅述了。原因是這種細節的變化的變化，屬于無法形象的模擬和把握和把握，也屬于只可意會不可言傳的范疇的范疇。也許以后許以后，留待有緣吧有緣吧。修身不修心不修心，你依然是一個病人；有錢沒健康沒健康，你依然是一個窮人個窮人！了悟人生悟人生，返璞歸真璞歸真。如果你覺得本博客有價值有價值，請廣為推薦為推薦，以便讓更多的人在此受益此受益！這也是一行是一行！業務內容和收費標準請點擊：業務查詢入口

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風水命理之什么叫天干合化和合而不化

一、何謂五合:
五合是專指天干而言的而言的，地支為地支為。
命局中干支五行力量的對比與變化與變化，會充分表現在天干的五行上五行上，因此天干五合情況的出現的出現，也會進一步影響或改變命局中的五行力量強弱關系弱關系。
所謂合局謂合局，意味著干支某種五行力量的集結的集結，合局有兩種情況：
1、一種是合而能化；
2、一種是合而不化而不化，也就是說只有相合的現象的現象，沒有相合的結果的結果。
天干五合有哪些呢哪些呢？包括甲已相合為土合為土，乙庚相合為金合為金，丙辛相合為水合為水，丁壬相合為木合為木，戊癸相合為火合為火。
正常情況下情況下，此五合一般相合為天干的某一種五行種五行，如甲木與已土相合土相合，如能合化一般的是合化為已土的五行；
相合的天干在五行上屬于相克關系克關系，由于天干只有10位，相合者為每隔五位跳一步跳一步，在五行上形成相克的關系的關系，如甲已合甲已合，甲木克制已土制已土，乙庚合乙庚合，庚金克制乙木制乙木，其他類推.....
相合者的五行在陰陽上剛好相反好相反，如甲木屬陽木屬陽，已土屬陰土屬陰，乙木屬陰木屬陰，庚金屬陽金屬陽。
那么有人會問:既然庚金克制乙木制乙木，那么為什么乙庚又會是相合的呢?
這個問題比較有意思有意思，我們打個比方:因為天干甲庚相沖庚相沖，庚金沖克甲木克甲木，甲木為了緩和與庚金的沖克關系克關系，于是甲木就把他的妹妹乙木(陰)嫁給庚金(陽)為妻，因而乙庚合金便順理成章合化成功化成功，所以只有陰陽相反的兩個天干才能論及相合及相合。
二、五合的實質:
1、五合的實質的實質，是指當合局出現時出現時，其中一種五行被改變被改變，如甲已相合為土合為土，便是甲木的五行向土的五行轉化行轉化，從而使某一種五行力量集結而力量增強量增強。
2、五合的表現形式有兩種:
A、原命局天干上有相合的天干五行出現；
B、命局天干上所透之干與大歲或流年上的天干相合干相合。
3、合化成功與否功與否，并不是每種合局都能合化成功化成功，有的可以合化成功化成功，有的則無法合化成功化成功，五合只要相合要相合，即可以合去原五行原五行，謂之合去之合去，謂之合化成功化成功。天干五合對于改變命局五行力量的分布狀態布狀態，具有重要的份量的份量。
三、天干五合的規律:
1、如果命局中所合的某一種五行力量強大時強大時，則合局能夠合化成功化成功，如甲已相合已相合，如果命局中已土的力量強旺則天干甲已相合成功合成功， 至于如何判斷某一種五行力量強弱的方法的方法，絕對不能以五行個數來看數來看，我站撰寫的其他文章中有詳細講解細講解。
2、對于甲已相合已相合，如果甲木力量強旺量強旺，則合而不為而不為，其實質是甲木克合已土合已土，已土力量減弱量減弱。
3、關于妒合爭合的問題的問題，也就是指出現多重合局的情況的情況。如天干上有兩庚金合一位乙木位乙木，便為爭合；天干上有兩乙木合一位庚金位庚金，此為妒合為妒合。一般而言般而言，爭合能夠合化成功；妒合則只有相合之像合之像，但最終不能合化成功化成功。
4、看合化的條件的條件，對于兩合者兩合者，一定須某一種五行力量旺力量旺，才能合化成功化成功，如甲已相合需木旺需木旺，乙庚相合需金旺需金旺，丙辛相合需水旺需水旺，丁壬相合需木旺需木旺，戊癸相合需火旺需火旺。
5、被克制不能論合化論合化。如對于丙辛相合辛相合，如果天干上透出戊已土戊已土，命局中土的力量強旺量強旺，旺土克制水的五行的五行，所以天干丙辛合水而不能合化成功化成功。
6、隔位不論合化論合化，如天干兩相合者相合者，在空間分布上位置較遠置較遠，也難合化成功化成功，這是因為相合的兩天干位置分布較遠布較遠，因而力量分散量分散，合力也較小也較小。
7、有根系不能論合化論合化，如天干乙庚相合庚相合，如果乙木在地支有強根有強根，這時的乙庚相合也不能合化成功化成功。
8、不得月令者也不能合化成功化成功，例如丁壬合木壬合木，必是寅月是寅月，卯月等木旺之時方可合化成功；如是亥、未月等月月等月，丁壬也基本上能合化成功；但是如果月令為申、酉等秋天之時天之時，丁壬合木是根本無法合化成功的成功的。

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