基于不平衡数据的中文情感分类
情感分析简述
情感分析简述 分类：NLP2012-04-08 12:38 1022人阅读评论(3) 收藏举报情感classification算法测试translationmatrix 情感分析，我研究了也有半年有余了，ACL Anthology上关于情感分析的论文也基本看过了一遍，但是到目前还没有什么成就的。以下是我为一位同学毕业设计写的情感分析方面的综述，引用的论文基本上是ACL 和COLING还有EMNLP上历年关于情感分析的论文，本文应该学术性比较强一点，本文虽不打算发表，但由于将来可能还有用，以及关于学术上的原因，请大家如果要引用请务必标明出处 （https://www.wendangku.net/doc/ff7059129.html,/s/blog_48f3f8b10100irhl.html）。 概述 情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的研究的，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展，目前基于在线评论文本的情感倾向性分析的准确率最高能达到90%以上，但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析，以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析以及篇章级的情感分析进展一直不是很大。情感分析还存在的一个问题是尚未存在一个标准的情感测试语料库，虽然Bo Pang实验用的电影评论数据集（https://www.wendangku.net/doc/ff7059129.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.wendangku.net/doc/ff7059129.html,/mpqa/）是目前广泛使用的两类情感分析数据集，但是并没有公认的标准加以确认。 目前情感分析的研究基本借鉴文本分类等机器学习的方法，还没有根据自身的特点形成一套独立的研究方法，当然在某种程度上也可以把情感分析看出一种特殊的文本分类。比较成熟的方法是基于监督学习的机器学习方法，半监督学习和无监督学习目前的研究不是很多，单纯的基于规则的情感分析这两年已很少研究了。既然目前很多情感分析的研究基于机器学习，那么特征选择就是一个很重要的问题，N元语法等句法特征是使用最多的一类特征，而语义特征（语义计算）和结构特征（树核函数）从文本分类的角度看效果远没有句法特征效果好，所以目前的研究不是很多的。 由于基于监督学习情感分析的研究已经很成熟了，而且在真实世界中由于测试集的数量要远远多于训练集的数量，并且测试集的领域也不像在监督学习中被限制为和训练集一致，也就是说目前情感分析所应用的归纳偏置假设在真实世界中显得太强的，为了和真实世界相一致，基于半监督学习或弱指导学习的情感分析和跨领域的情感分析势必是将来的研究趋势之一。 在情感分析的最初阶段基于语义和基于规则的情感分析曾获得了比较大的重视，但是由于本身实现的复杂性以及文本分类和机器学习方法在情感分析应用上获得的成功，目前关于这方面的研究以及很少了，但是事实上，语义的相关性和上下文的相关性正是情感分析和文本分类最大的不同之处，所以将基于语义和规则的情感分析与基于机器学习的情感分析相结合也将是未来的研究趋势之一。 以下将分别对情感分析的起源，目前基于监督学习，无监督学习，基于规则和跨领域的情感分析的一些研究工作进行简单的介绍。 起源 虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。（Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。 在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。 监督学习 目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。 一个和文本分类不同地方就是情感分析有时需要提取文本的真正表达情感的句子。（Pang et al., 2004）基于文本中的主观句的选择和（Wilson el al.,2009）基于文本中的中性实例（neutral instances）的分析，都是为了能够尽量获得文本中真正表达情感的句子。（Abbasi et al.,2008）提出通过信息增益（Information Gain，IG）的方法来选择大量特征集中对于情感分析有益的特征。 而对于特征选择，除了N元语法和词类特征之外，（Wilson el al.,2009）提出混合单词特征，否定词特征，情感修饰特征，情感转移特征等各类句法特征的情感分析，（Abbasi et al.,2008）提出混合句子的句法（N元语法，词类，标点）和结构特征（单词的长度，词类中单词的个数，文本的结构特征等）的情感分析。 除了对于文本的预处理，对于监督学习中情感分析还进行了以下方面的研究的。（Melville et al., 2009）和（Li et al.,2009）提出结合情感词的先验的基于词典的情感倾向性和训练文本中后验的基于上下文的情感情感倾向性共同判断文本的情感倾向性。（Taboada et al.,2009）提出结合文本的题材（描述，评论，背景，解释等）和文本本身的特征共同判断文本的情感倾向性。（Tsutsumi et al.,2007）提出利用多分类器融合技术来对文本情感分类。（Wan, 2008）和（Wan, 2009）提出结合英文中丰富的情感分析资源来提高中文情感分析的效果。 基于规则/无监督学习
基于深度学习的中文短文本情感分析
基于深度学习的中文短文本情感分析 随着互联网不断发展,网络评论平台不断增加,用户评论数量也 爆发式增长。利用情感分析技术能够有效的挖掘文本包含的情感信息,目前已成为社会舆情监督和厂家获取反馈信息的重要途径,具有很高的研究价值。本文的研究目的是探究中文短文本中所包含的情感信息,主要解决文本情感极性褒贬义分类问题。传统的情感分析方法主要有两种:基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。但由于文本语料简短,含有大量未登录词使得上述方法存在数据稀疏问题,且过分依 赖领域专家的标注。近年来出现的深度学习技术能够很好的解决上述问题。因此,本文采用深度学习的方法对中文短文本进行情感分析。主要研究内容如下:首先,在文本数据预处理过程,针对目前网络上存在的大量未登录词,设计了一种新词发现方法,主要是利用词语的内 部凝固度、边界自由度及语言规则对候选新词进行过滤。将识别的新词加入词库,提高分词的准确率。其次,传统的词向量仅考虑了文本中的语义语法信息,会将语义相近,情感极性却相反的词语映射到相邻 的位置,导致最终分类结果错误。为了解决此问题,本文在传统词向量的基础上融合了情感信息,提出一种情感词向量的生成方法。最后, 针对循环神经网络在处理时序信息发生的梯度消失问题,本文提出基于GRU(Gated Recurrent Unit)的情感分析模型,将循环神经网络的隐层节点替换为GRU单元,用于情感分析。本文利用Python中的Keras 深度学习库构建提出的GRU情感分析模型,通过实验,找到模型最佳 参数,并在最佳参数下进行情感分析,其分类的准确率达到92.01%。
将其与机器学习模型SVM及深度学习模型LSTM,CNN进行对比实验,结果表明,在所有指标下,本文提出的以情感词向量作为输入的情感分析模型明显优于其他模型。
类别混叠度对非均衡数据分类的有效性分析
ISSN１００４-９０３７，CODEN SCYCE４ Journal of Data Acquisition and Processing Vol．３３，No．５，Sep．２０１８，pp．９３６－９４４DOI：１０．１６３３７／j．１００４-９０３７．２０１８．０５．０１９ ?２０１８by Journal of Data Acquisition and Processing http：／／sjcj．nuaa．edu．cn E-mail：sjcj＠nuaa．edu．cn Tel／Fax：＋８６-０２５-８４８９２７４２ 类别混叠度对非均衡数据分类的有效性分析 邢延１陈嘉锋１贾小彦１汪新２ （１．广东工业大学自动化学院，广州，５１０００６；２．广东工业大学土木与交通工程学院，广州，５１０００６） 摘要：类别混叠度是指不同类别数据之间互相交叠、混合的程度，其量化指标包含基于几何统计的和基于信息论的两类，用于衡量数据分类的难易。实际分类任务中存在大量的非均衡数据，大类与小类样本之间悬殊的数量差别给分类造成了极大的困难。本文采用实验研究的方法，验证类别混叠度量化指标指导非均衡数据分类的有效性，以减少甚至避免盲目试错带来的庞大计算开销。首先，针对两类分类问题，设计验证实验，在不同类数据非均衡率，不同别边界形状、不同特征类型、不同概率分布的非均衡仿真数据上研究类别混叠度的有效性。其次，在实验研究的基础上，分析数据的非均衡性对类别混叠度的影响规律，找出类别混叠度指导非均衡分类的有效方法。最后，在真实的非均衡数据上验证类别混叠度指导非均衡分类的实际效果。实验结果表明，对数据的非均衡率具有较强鲁棒性的类别混叠度量化指标可以有效地指导非均衡数据的分类器选择。 关键词：类别混叠度；分类复杂度；非均衡数据；分类；非均衡率 中图分类号：T P３９１文献标志码：A Evaluation of Class Overlap Measures on Imbalanced Data Classification Xing Yan１，Chen Jiafeng１，Jia Xiaoyan１，Wang Xin２ （１．School of Automation，Guangdong University of Technology，Guangzhou，５１０００６，China；２．School of Civil and T ransportation Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou，５１０００６，China） Abstract：Class overlap is defined as the overlay degree of data from different classes，q uantified by the approaches of geometrical statistics and information theory，and it is used to measure the complexity of a classification．There are imbalanced data in the real world，and the great disparity of the sample amounts challenges classification．With the help of experiments，we evaluate the efficiency of the class overlap measures on imbalanced data classification．Firstly，focusing on two-class classification，the experiments are designed to evaluate the efficiency of the class overlap measures on synthetic unbalanced data，which are generated with various skewness，class boundary shapes，feature types and probability distributions．Secondly，according to the experimental results on the artificial data，the influence rules of the imbal-anced ratio on the measures are analyzed，then the ways of the measures to guide unbalanced data classi-fication are concluded．Finally，the conclusions are evaluated on the real-world imbalanced data sets．The experimental results demonstrate that those measures with higher robustness on data skeness can effi- 基金项目：国家自然科学基金（５１３７８１２８）资助项目；广东省自然科学基金（２０１５A０３０３１３４９８）资助项目。 收稿日期：２０１７-０６-１２；修订日期：２０１７-０７-１０ 万方数据
中文微博情感分析评测结果(2012)
2012年CCF自然语言处理与中文计算会议 中文微博情感分析评测结果 1.提交结果编号 本次评测共有34支队伍提交53组有效结果，提交结果编号及所属参评单位对应情况如表1所示。 表1 提交结果编号与参评单位对照表 提交结果编号参评单位 1 北京工商大学 2 北京工商大学 3 北京航空航天大学计算机学院 4 北京航空航天大学计算机学院 5 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心1 6 北京理工大学网络搜索挖掘与安全实验室 7 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心2 8 北京理工大学海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心2 9 大连理工大学 10 大连理工大学 11 广东工业大学DMIR实验室 12 哈尔滨工业大学语言技术研究中心网络智能研究室 13 哈尔滨工业大学语言技术研究中心网络智能研究室 14 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院/机器智能与翻译研究室 15 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院/机器智能与翻译研究室 16 哈尔滨工业大学（威海） 17 海军工程大学信息安全系 18 黑龙江大学计算机科学技术学院 19 湖南工业大学计算机与通信学院 20 湖南工业大学计算机与通信学院 21 湖南科技大学外国语学院 22 华侨大学计算机科学与技术学院 23 华侨大学计算机科学与技术学院 24 华中科技大学 25 南京大学计算机科学与技术系自然语言处理研究组 26 南京理工大学 27 南京理工大学 28 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室信息检索组 29 清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室信息检索组 1参评队伍联系人为刘全超 2参评队伍联系人为王金刚
情绪与情感的种类
情绪与情感的种类 一、情绪的种类 1、心境 心境是一种微弱而持久的情绪状态，它构成人的心理活动的背景。当一个人出现愉快心境的时候，无论遇到什么事情都会感到是愉快的；当一个人处在苦闷心境的时候，无论遇到什么事情都会感到闷闷不乐。这就是心境。 心境具有弥漫性的特点。所谓弥漫性，是指心境并不是对某一特定事物的情绪体验，而是某一种特定情绪发生后并不马上消失，还要保留一段时间。在此时间内，人们把这种特定情绪投射到其他事物上面，使这些事物都带上先前的情绪性质和特点。 心境产生的原因是多方面的。如工作的好坏，学习万贯的优劣，生活习惯的改变，人际关系的融洽程度，甚至季节的变化等，都可能引起某种心境的原因。但在很多情况下，人并不能意识么引起心境的原因。 心境对人的工作、学习和健康有很大的影响。积极的心境有助于工作和学习，能促使人的主观能动性的发挥，提高人的活动效率，并且有助于人的健康。消极的心境使人意志消沉，降低人的活动效率，妨碍工作和学习，有害于人的健康。因此，要善于调节和控制自己的心境，形成和保持积极、良好的心境。 2、激情 激情是一种强烈的、爆发式的、时间短暂的情绪状态。如暴怒、恐惧、绝望、狂喜等都属于这种情绪体验。在激情状态下，主体往往伴随明显的生理和外部表情变化，如心跳加快，血压升高，呼吸急促，大发雷霆，暴跳如雷等。 激情通常是由对个人有重大意义的事情引起的。如重大成功、惨遭失败和亲人突然去世等，都是对当事人有巨大意义的能引起激情状态的强烈刺激。 激情有积极和消极之分。积极的激情常常能调动人的身心的巨大潜能，激励人们奋不顾身地克服艰难险阻，朝着正确的目标奋进。消极的激情往往使人产生“意识狭窄”现象，致使注意范围缩小，自我控制能力减弱，从而使行为失去控制，做出后悔莫及的事情，对此我们应该采取措施加以控制。 3、应激 应激是出乎意料的紧迫情况所引起的急速而高度紧张的情绪状态，在应激状态下，整个机体的激活水平高涨，使人的肌张力、血压、内分泌、心率、呼吸系统发生明显的变化。由于身体各部分机能的改变，从而使个体发生不同的心理和行为变化。 在应激状态中，人可能有两种行为反应。一种是行为紊乱，忙中生错，不能准确地采取符合当时目的的行动。同时，由于意识的自觉性降低，也会出现思维混乱、分析判断能力减弱、感知和记忆力下降、注意力的分配与转移困难等情况。另一种是虽然身心紧张，但精力旺盛，思维敏捷，活动量增强，从而能更好地利用过去的经验和生理激活状态，急中生智，摆脱困境，化险为夷。 二、情感的种类 1、道德感 道德感是人们运用一定的道德标准评价自身或他人行为时产生的情感体验。如果自己或他人的行为符合道德标准，便会产生肯定的道德体验，如敬佩、爱慕、赞赏、欣慰等；不符合时，便产生否定的道德体验，如厌恶、羞愧、憎恨等。 道德感是人类所特有的一种高级情感。它是人们把自己的或别人的行为与已有的社会行为规范加以比较的后果，体现了客观事物与主体的道德需要之间的关系。 道德标准是社会历史的发展的产物，道德感也受社会历史条件的制约。不同的时代、不同阶级和不同的社会制度具有不同的道德标准，因而也具有不同的道德感。在阶级社会中，许多道德感带有明显的阶级性。 道德感对人的实践活动有重要作用。它可以帮助人们按照道德准则的要求，正确地去衡量周围人们的各种思想行为，同时也可以使自己的思想、行为自觉地符合社会道德准则，做一个道德
024047中文文本情感倾向性分析
中文文本情感倾向性分析1 黄萱菁 赵 军 复旦大学 关键词：情感倾向 语料库 引言 大约在两年半前，《新华网》、《环球时报》等大众媒体纷纷转载了英国《新科学家》杂志的一则报道，英国Corpora软件公司开发了一套名为“感情色彩（Sentiment）”的软件2，它能判断报纸刊登的文章对一个政党的政策是持肯定态度还是否定态度，或者网上的评论文章是称赞还是贬低一种产品，并以此帮助政府和一些大公司全面了解公众对他们的看法。这则报道之所以引起了舆论的广泛关注，是因为它介绍了一个非常新颖而又很有价值的研究方向—文本情感倾向性分析。 所谓文本情感倾向性分析，就是对说话人的态度（或称观点、情感）进行分析，即对文本中的主观性信息进行分析。由于立场、出发点、个人状况和偏好的不同，民众对生活中各种对象和事件所表达出的信念、态度、意见和情绪的倾向性必然存在很大的差异。在论坛、博客（blog）等反应草根观点的网络媒体上，这种差异表现得尤为明显。 长期以来，要了解关于某个问题的报道是正面的还是反面的，是消极的还是中立的，往往需要求助于调查公司。这些公司的员工仔细阅读有关某个机构、个人、事件或问题的所 1 本项研究受国家自然科学基金课题资助（60673038，60673042）。 2 https://www.wendangku.net/doc/ff7059129.html,/products/sentiment.aspx 图1 英国Corpora软件公司的“感情色彩（Sentiment）”的软件
专题报道 有文字，然后就这些评论的态度做出反馈。这不仅耗费了大量人力和财力，而且过程相当缓慢。由此可见，文本情感倾向性的自动分析具有很好的商业应用前景。 文本情感倾向性分析属于计算语言学的范畴。以前，在计算语言学以及相关领域，研究人员普遍关注的是客观性信息的分析和提取，对主观性信息分析与提取的研究尚处于起步阶段，其中存在的很多问题都需要进行全面探索。这项研究涉及到计算语言学、人工智能、机器学习、信息检索和数据挖掘等多方面研究内容，因此文本情感倾向性分析也具有重要的学术研究价值。 总体来看，文本情感倾向性分析的研究大致可以分成词语情感倾向性分析、句子情感倾向性分析、篇章情感倾向性研究以及海量信息的整体倾向性预测等四个研究层次。接下来将首先介绍在各个层次所取得的研究进展，其次介绍情感倾向性分析标准语料库的建设和系统评测，最后是本文的结论。 词语情感倾向性分析 对词语的情感倾向进行研究是文本情感倾向分析的前提。具有情感倾向的词语以名词、动词、形容词和副词为主，包括人名、机构名、产品名、事件名等命名实体。其中，除部分词语的褒贬性（或称为极性，通常分为褒义、贬义和中性三种）可以通过查词典3的方式得到之外，其余词语的极性都无法直接获得。此外，词语的情感倾向还包括倾向性的强烈程度。例如，“谴责”的强度就远远超过了“批评”和“指责”，而这种强度很难由词典编撰者用人工的方式进行量化。另外，词语的极性往往取决于特定的上下文环境，例如，“骄傲”在表示“自豪”概念时，是褒义词；而在表示“自满”概念时，则是贬义词。 词语情感倾向分析包括对词语极性、强度和上下文模式的分析。其分析结果甚至可以写入到语义词典中，如北京大学计算语言学研究所以基于人民日报基本标注语料库的真实文本为实例，进行统计归纳得到词语的情感倾向，而后在现代汉语语法信息词典中实现形式化[1]。词语情感倾向分析目前主要有以下三种方法：1．由已有的电子词典或词语知识库扩展生成情感倾向词典。英文词语情感倾向信息的获取主要是在WordNet4和General Inquirer5的基础上进行的文献[3-4] ；而中文词语情感倾向信息的获取依据主要有HowNet[5]。这种方法的主要思想是，给定一组已知极性的词语集合作为种子，对于一个情感倾向未知的新词，在电子词典中找到与该词语义相近并且在种子集合中出现的若干个词，根据这几个种子词的极性，对未知词的情感倾向进行推断。这种方法对种子词数量的依赖比较明显。 2．无监督机器学习的方法。这种方法与第1种方法类似，也是假设已经有一些已知极性的词语作为种子词，对于一个新词，根据它和种子词的紧密程度对其情感倾向性进行推断。不同的是，第1种方法的词语紧密程度的度量是以词典信息为依据判断，而这种方法是根据词语在语料库中的同现情况判断其联系紧密程度。根据文献[6-7]的经典方法，假设以“真”、“善”、“美”作为褒义种子词，“假”、“恶”、“丑”作为贬义种子词，则任意其它词语的语义倾向定义为，将与各褒义种子词的点态互信息量（Point of Contact Information，PMI）之和，减去与各贬义种子词的点态互信息量之和后所得的结果。语义倾向的正负号就可以表示词语的极性，而绝对值 3 例如，General Inquirer [Stone,1966]，知网：heep://https://www.wendangku.net/doc/ff7059129.html, 4 WordNet 5 通用查询者，最早为KWIC编写的程序之一，该程序根据基于理论编写的词典给单词分类。
情绪与情感的分类
第二节情绪与情感的分类 根据我国古代传统和国外资料，可从不同角度、不同方面把情绪情感分为不同的类别。 一、原始情绪 人的情绪情感是较为复杂的，自古以来许多学者试图对情绪情感进行分类。根据《礼记》记载，情绪可分为喜、怒、哀、惧、爱、恶、欲，即“七情”；到了近代，西方学者常把情绪分为：快乐、愤怒、悲哀、恐惧，它们通常被认为是最基本的情绪形式或原始的情绪。 （一）快乐 快乐是指人们盼望的目的达到后，或者某种需要得到满足时产生的情绪体验。如高考时取得了好成绩，买了一件自己喜爱的衣服，都会产生快乐的体验。快乐可以有满意、愉快、欢乐、狂喜等不同的程度之别，快乐的程度取决于愿望满足的意外程度。目的突然出乎意料地实现会引起极大的快乐。 （二）愤怒 愤怒是人们在实现某种目的的过程中受到了挫折，或者愿望不能够得到满足时产生的情绪体验。愤怒的程度 可以有不满、生气、愤怒、暴怒几种。一般来说，当人们遇到挫折时，都会产生一定的不满情绪，但不一定会发 怒。如果人们意识到这种挫折是由于他人的恶意中伤造成的，那么，怒气就会油然而生。特别是当人的自尊受到 伤害，人格受到侮辱时，往往会产生激烈的愤怒情绪，甚至勃然大怒。愤怒是一种不良情绪，它会破坏人的心理、 生理平衡，从而诱发各种疾病。因此容易发怒的人，一般体质都欠佳。 （三）悲哀 悲哀一般是与所热爱事物丧失和希望破灭有关的情绪体验。如亲人去世、升学考试失意都属这种情况。悲哀 也有遗憾、失望、难过、悲伤、哀痛等程度的不同，悲哀的强度决定于个人所失去事物的价值。由悲哀引起的紧 张的释放就是哭泣，通过哭泣，人们的悲哀就会得到缓解。哭不仅是表达感情的一种方式，也是一种心理保护措 施。当人遭遇到极大的委屈或亲友亡故时，都会情不自禁地哭起来。 （四）恐惧 恐惧是人们面临危险的情景，或预感到某种潜在的威胁时产生的情绪体验。它往往是人们无力摆脱困境时的表现。如大难临头，又无路可走时，人们的恐惧心理就会油然而生。一个人夜间单独行走，本无危险，但想象到某种可能的危险也会产生恐惧。恐惧可分为程度不同的怕、惧怕、惊恐和恐怖几种。人在恐惧时，脸色苍白，反应迟钝，有时还会浑身发抖。“心惊肉跳”就是形容人在恐惧时的精神状态。可见恐惧也是一种消极情绪。恐惧有常态和变态之分。对陌生的东西产生恐惧乃常态恐惧，如原始人害怕雷电。变态恐惧则是五花八门，千奇百怪。人的恐惧心理大多都是后天习得的。 在上述四种基本情绪形式的基础上，又能派生出许多情绪，组成各种复合的形式。与对他人评价有关的如爱 慕、厌恶、怨恨；与对自我评价有关的如谦虚、自卑、悔恨等，都包含着快乐、愤怒、悲哀、恐惧等因素。 二、情绪状态 根据情绪发生的强度和持续时间的长短，可把情绪分为激情、心境、应激和挫折四种情绪状态：（一）激情 激情是一种强烈的、短暂的、爆发性的情绪状态，如狂喜、暴怒、绝望等。 激情具有冲动性，发生时强度很大。在激情状态下，机体内部伴随有强烈的生理变化，并有明显的外部表现。 如狂喜时手舞足蹈；暴怒时面红耳赤。激情还具有爆发性，发生的速度很快，持续的时间很短暂，一旦离开引起 激情的具体情境，会很快冷静下来或转化为心境。 引起激情的原因很多。首先，对人具有重大意义的突发事件可以引起激情。如重大的喜讯、亲人的亡故等。 其次，对立意向的冲突或过度的兴奋与抑制也容易引起激情，如对某种痛苦忍耐过久，抑制过度，一旦爆发出来， 就会成为十分强烈的、难以控制的激情。此外，激情的发生还和一个人的修养程度有关。那种缺乏教养、不讲礼 貌或患有歇斯底里症的人，可以在毫无理由的情况下引起激情的爆发。
(情绪管理)第七章情绪与情感最全版
（情绪管理）第七章情绪与 情感
第七章情绪和情感 【考试要求】 通过对本章的学习，了解情绪和情感的概念及俩者的区别和联系，掌握情绪情感的俩极性表现以及俩者的种类，情绪理论，情绪情感的功能，尤其要掌握心境、激情、直激的概念，能根据具体事例来区分道德感、美感、理智感；熟悉情绪的机体变化和外部表现，需要的概念及其分类；正确理解马斯洛的需要层次说，激奋水平和心理活．动的关系，情绪和学习效率之间的联系，情绪和心身健康的关系；熟悉情绪理论的著名代表人物及其观点；能联系实际综合分析和掌握情绪情感在教育中的应用，以及良好情绪的培养。 【大纲内容和重点】． 第壹节情绪和需要 壹、什么是情绪和情感 广义的情绪包括情感，是指人对客观事物是否符合自己的需要所产生的态度的体验。它是人脑对客观世界的壹种反映形式，产生的根源在于客观现实本身。 情绪和有机体的需要密切联系着，它是以需要为中介的壹种反映形式。客观世界的某些刺激且不能全都引发人的情绪，只有和人的需要有直接或间接联系的事物，才使人产生情绪体验。通常，那种能满足人的某种需要的对象，会引起人的肯定的情绪体验(如满意、愉快、喜悦等)；反之，那种妨碍或干扰某种需要得到满足的对象，则会引起否定的情绪体验(如不满意、痛苦、忧愁、恐惧、愤怒等)。 二，需要 需要是个体和社会的客观需求在人脑中的反映，是个体或群体对其生存和发展条件所表现出来的依赖状态，是个体心理活动和行为的基本动力。它通常表现为个体在生活中感到某种欠缺而力求获得满足的壹种内心状态。 人既是壹个自然实体，又是壹个社会实体，且且是二者的统壹。作为自然实体，为了生存和
发展，必然依赖某些自然条件，如空气、水、食物等。作为壹个社会实体，其个性的形成和发展，必须依赖群体、交往等社会条件。当个体缺乏某种依赖条件时，就会体验到“缺乏感”的心理状态。若这种状态被明显意识到，则称为愿望；若无明显意识，则称之为意向。所以，需要常常以壹种“缺乏感”被个体所体验着，且以愿望、意向的形式表现出来，最终导致为推动人进行活动的动机。 三、需要的种类 按照需要的产生和起源，即从总的方面，能够把需要分为生理需要和社会需要。生理需要是指和保持个体的生命安全和种族的延续相联系的壹些需要。社会需要是对维持社会发展所需求事物的反映。 按照需要的对象的性质，需要可分为物质需要和精神需要。所谓物质需要是指人对物质对象的需求，如对衣、食、住有关物品的需要，对工具和日常生活用品的需求等等。在物质需要中，既有生理需要，又有社会需要。所谓精神需要是指人对社会精神生活及其产品的需求，如对知识的需要、对文化艺术的需要等。 四、马斯洛的需要层次说 马斯洛(A.H．Maslow)，美国心理学家，他认为，人的壹切行为都是由需要所引起的，他根据需要的发展水平，把需要划分为不同的层次，提出了著名的需要层次理论。他把不同层次的需要从低级到高级排成梯级，最低层是生理需要，中间层有安全需要、归属和爱的需要、尊重的需要，最高层是自我实现的需要。 1．生理需要。生理需要是人类最原始、最基本的需要。他把人类的生理需要作为需要层次的基础或根本，只有这壹层次的需要满足了，才会出现高层次的需要 2．安全的需要。当生理的需要得到壹定满足之后，安全需要就会随之而来。 3．归属和爱的需要。归属和爱的需要是在安全的需要得到满足时才会出现的。这种归属和
第七章学前儿童的情绪和情感
第七章学前儿童的情绪和情感 教学目标： 掌握学前儿童情感发展的基本理论和有关的基础理论知识； 2．把握学前儿童情感发展的基本特点 3．初步学会运用学前儿童情感发展的基本理论知识，分析幼儿园的教学活动、评价幼儿情感发展的能力及促进学前儿童情感发展的策略； 教学重点：学前儿童情绪情感的发展特点 教学难点：学前儿童情感的培养 教学准备：幼儿各种表情图片若干；小班入园录像片段；幼儿情绪发展案例；幼儿情感研究资料 教学方法：自我分析法；照片观察法；录像分析法；案例分析法；小组讨论法；实践操作法；理论讲解法 教学课时：6 课时 教学过程： 第一节情绪和情感概述 一、什么是情绪和情感 （一）情绪和情感的定义 【自我分析】你们今天的心情怎样？为什么会这样？ 由此分析并引出情绪和情感的定义。（心情和心境就是情绪） 在分析过程中并把握几个关键词： 主观体验。情绪和情感是人的主观体验，即人对自己心理状态的自我感觉。主体不同，每一个人的情绪体验就不一样，因此大家的心情也就不同。 需要。情感的产生以需要为中介，人对客观事物来取什么态度，决定于该事物是否能够满足人的需要。如果某一事物能够直接或间接满足的需要，人对其产生肯定的态度和体验，如果某事物不能满足或违背人的需要，人对其产生否定的态度和体验。 由此可见，情绪和情感是客观事物是否符合人的需要而产生的态度体验。 （二）情绪和情感的区别 一般情况下，情绪与情感是时刻地联系在一起的统一体，尽管如此，二者仍存在一定的差异，体现在以下几个方面： 1．从需要的角度看差异。情绪一般与人的较低级的需求即生理性需要相联系，而情感往往与人的高级需求即社会性需要相联系。如婴儿饥渴或身体不舒适时就会有“哭”的情绪体验，吃过奶会做出“笑”的情绪体验。以后随着年龄的增长和社会化的进展，会产生对父母，对祖国爱的情感，并形成理智感，道德感和美感等高级情感体验。 2．从发生早晚的角度看差异。情绪发生得早，而情感产生得晚，两者有着先后之分。以一例简单证实即用刚出生的婴儿。 3．从反映特点看差异。情绪是主要从当时的情况好与坏来下结论，所表现的心境反映与面部表情；情感则所体现出来的特性是带有一种稳定性、持久性、深刻性、内隐性的效果反映。 二、情感与认知过程 【自我分析】 1．当你们听到日本人侵略中国的罪行时会义愤填膺，而2岁的幼儿却不会有任何的情感体
情绪的几种分类
一、情绪成分包括内在体验、外显表情和生理激活三种成分。1）情绪带有独特的主观体验色彩，具有某种愉快、享乐、忧愁或悲伤等多种享乐色调。2）外显表情，特别是面部表情。3）神经系统一定部位的激活为情绪的发生和活动提供能量。 二、构建情绪理论的时候，存在三种取向：维量（维度）观点、类型（种类）观点和层次论观点。 维量观点认为：维量是情绪的一种特性。冯特1896年将情绪分为愉快--不愉快、紧张--松弛、兴奋--沉静三个维量。伊扎德提出的体验量表包括快乐度、紧张度、冲动度和确信度。 类型观点：一种按唤醒/激活或效价，可以区分积极情感和消极情感。Watosn认为高动机、热情和愉快的投入标志为积极情感；而忧虑、不愉快的投入和焦虑为消极情感。另一种从生物进化角度划分为基本情绪和复合情绪。伊扎德提出人类的基本情绪有11种，如惊奇、兴趣、厌恶、痛苦等；复合情绪由不同组合派生出来，如羡慕、羞愧、自卑等。 层次观点：位于情绪层次中位水平（基线水平）的是六种情绪：爱、快乐、悲伤、愤怒、惊奇和恐惧。其中每个中位水平情绪又有下位概念，如爱有三个类别：1）喜爱、爱好、爱慕、友善；2）心愿、痴迷、激励；3）盼望…… 三、俞国良、董妍2007年编制的青少年学业情绪问卷分为四个维度，包含13个具体学业情绪
积极高唤醒（高兴、骄傲、希望、兴趣） 积极低唤醒（放松、平静、满足） 消极高唤醒（焦虑、愤怒、羞愧） 消极低唤醒（厌倦、无助、沮丧、疲乏--心烦） 四、有文献说大学生学业情绪的种类有：高兴、焦虑、厌烦、烦躁、成就感、沮丧、轻松、平静、生气、羞愧、失望、厌恶、惊奇、希望、无奈 Pekrun等人提出9种学业情绪：愉快、自豪、希望、放松、气愤、焦虑、羞愧、失望、厌倦。马惠霞在此基础上增加了兴趣一项。Pekrun 把愉悦度和定向结合起来，将学业情绪分为积极活动定向情绪（高兴、平静……）、消极活动定向情绪（厌倦、生气、烦躁）、积极结果定向情绪（成就感）、消极结果定向情绪（羞愧、焦虑和沮丧）
第七章情绪与情感(复习稿、练习与参考答案)汇总
第七章情绪与情感 教学要求： 1、了解情绪和情感的概念；情绪与情感、情绪情感与认知 的关系；表情的分类；情绪和情感的种类；情感的品质。 2、掌握焦虑对学习的影响；青少年情感发展的特点；教学中学生情绪的调节；青 少年良好情感品质的培养。 一、情绪和情感的一般概念 （一）什么是情绪情感 思考：人为什么会产生喜、乐？而在什么情况下会产生怒和哀？ 情绪情感是指人对于客观事物是否符合自己的需要而产生的态度体验。 （情绪情感概念的关键词：客观事物、是否符合、需要、态度体验） 思考：什么是幸福？（根据情绪情感概念谈一谈对幸福的理解。） （二）情绪与情感的关系 1、区别： ①情绪是与机体的生理或物质性需要能否满足相联系的体 验，较低级，人和动物共有；情感是与人的社会性或精神 需要相联系的体验，较高级，人所特有。 ②情绪可由对事物单纯的感觉或知觉所直接引起，易随情景 变化，不稳定；情感则是由于对事物复杂意义的理解所引
起，不易随情景变化，较稳定。 ③情绪易冲动，外显性强；情感不易冲动，较深沉而含蓄。 思考：愤怒——恨喜欢——爱 分别属于哪种心理现象？ 2、联系： 情感是情绪的本质和内容，而情绪是情感的表现形式。 举例说明。 （三）情绪情感与认知 没有认识，情绪与情感就无从产生；反过来，情绪与情感又影响人的认识活动。 （四）表情 情绪与情感发生时有其外部表现，这就是表情。人的表情极其丰富，主要分为三种： 1、面部表情 2、身体姿势或动作表情 3、言语表情 教师可通过观察人的表情，了解人的心理活动，从而更好的把握学生的心理动向。举例说明。 二、情绪和情感的种类 （一）情绪的种类 1．心境 一种强度较小，持续时间长的情绪状态。
知识点2 情绪和情感的功能与分类
8.2 情绪和情感的功能与分类 一、情绪和情感的功能 （一）适应功能 （二）动机功能 （三）组织功能 （四）信号功能 二、情绪与情感的分类 （一）情绪与情绪状态的分类 1、情绪的分类 （1）从生物进化的角度看，人的情绪可分为基本情绪(basic emotion)和复合情绪(complex emotion)。复合情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。 （2）20世纪70年代初，伊扎德用因素分析的方法提出人类的基本情绪有11种，即兴趣、惊奇、痛苦、厌恶、愉快、愤怒、恐惧、悲伤、害羞、轻蔑和自罪感等。由此产生的复合情绪有三类： 第一类是基本情绪的混合，如兴趣——愉快、恐惧——害羞、恐惧——内疚——痛苦——愤怒等； 第二类是基本情绪与内驱力的结合，如性驱力——兴趣——享乐、疼痛——恐惧——怒等； 第三类是基本情绪与认知的结合，如活力——兴趣——愤怒、多疑——恐惧——内疚等。 复合情绪有上百种，而大多数复合情绪是很难命名的。有些复合情绪可以命名，如由愤怒——厌恶——轻蔑组成的复合情绪可以命名为敌意；由恐惧——内疚——痛苦——愤怒组成的复合情绪可以命名为焦虑等。 （3）情绪分类的环形模式是罗素(Russell，1980)提出的。他认为情绪可划分为两个维度：愉快度和强度。愉快度又可分为愉快与不愉快；强度又可分为中等强度和高不愉快高等强度。由此可以组合成四个类型：愉快——高等强度是高兴，愉快——中等强度是轻松，不愉快——中等强度是厌烦，不愉快——高等强度是惊恐。
2、情绪状态的分类 （1）心境 心境(mood)是指人比较平静而持久的情绪状态。心境具有弥漫性，它不是关于某一事物的特定体验，而是以同样的态度体验对待一切事物。 （2）激情 激情(intense emotion)是一种强烈的、爆发性的、为时短促的情绪状态。这种情绪状态通常是由对个人有重大意义的事件引起的。激愤、暴怒、恐惧、狂喜、剧烈的悲痛、绝望等都是激情的表现。 （3）应激 应激(stress)是指人对某种意外的环境刺激所做出的适应性反应。应激状态的产生与人面临的情景及人对自己能力的估计有关。人在应激状态下，会引起机体的一系列生物性反应，如肌肉紧张度、血压、心率、呼吸以及腺体活动都会出现明显的变化。这些变化有助于适应急剧变化的环境刺激，维护机体功能的完整性。 （二）情感的分类 情感和情操都是在人类社会历史发展过程中形式的。它们体现着人所特有的社会性，反映着人们的社会关系和社会生活水平状况，并对人的社会性行为起着重要的作用。 人的情感多种多样，主要分为道德感、理智感和美感。情操是情感发展成熟的标志，是高尚的情感体验。 1.道德感 道德感是关于人的行为、举止、思想、意图是否符合社会道德行为准则而产生的情绪体验，是由那些能满足人的社会道德行为准则的需要而产生的。 道德感按其形式而言，可分为以下三种： ○1直觉的情绪体验 ○2与具体的道德形象相联系的情绪体验 ○3意识到道德理论的情绪体验 2.理智感
情感分析：基于词典的分析方法
情感分析：基于词典的分析方法 好主意值得扩散，激发我们创造的动力所有的数据挖掘方法和思路基本上很久之前都已经形成了，只是现代计算机的普及让这些创新的想法拥有了看似可行的技术支撑，给了他们起死回生的机会，从历史的故纸堆里摇身一变，成了高大上的现代挖掘感念。情感分析的历史也可以追溯到1950年，没错你真的没有看错，那时的情感分析用于研究论文评述的态度。如今，广阔的社交媒体为情感分析提供了用武之地，文本数据源源不断地从微博、博客、微信、社交平台、新闻评论、百度知道等等交互平台抓取下来，而情感分析被广泛的应用于挖掘互联网上的主观信息。从基础上讲，情感分析能够帮助企业掌握文本所表达的情感倾向：正向、负向、还是中性，给予企业分析特定人群特别是消费者对某一固定话题、产品、方法持有的态度。企业可以使用挖掘出来的情感信息寻找新的营销机会，改善营销方式，针对人群采取精准营销等等，美国总统奥观海团队就使用情感分析方法监控大众对其政策的态度和反应。1.情感分析及其应用：这里是老生常谈在企业内，所有的数据挖掘工作归根结底要解决业务问题，这一点认识的越深刻越能脚踏实地的解决问题，而不是制造虚假问题然后解决或者是答非所问，结果不能对问题实现有效的干预。1.1.情感分析的用途情感分析也一样要
寻找自己的业务用途。当然情感分析有很多用途，网络社交越来越火，名博或意见领袖越来越多，可以对商品和服务打分、评价的站点更是如雨后春笋，用户的评价和建议可以全网传播，这些数据毫无疑问是精准营销的动力来源。企业也可以根据情感分析建立自己的数字形象，识别新的市场机会，做好市场细分，进而推动产品成功上市，但抓住这些评论的价值部分也是企业的巨大挑战。上述正是情感分析的应用背景，但其主要用途包括：监控社交媒体社交媒体监控可以非常有效的管理品牌的影响力或识别对品牌有影响力的 意见领袖，比如你想知道自己品牌负面评论的来源，你可以监控50个行业意见领袖的微博、博客，分析他们微博或文章下面的用户评论，从而确定谁会引导负向评论，之后就可以和这些意见领袖合作，从而转化他们的负面影响。公共关系情感分析同时能帮助企业改善或重塑公共关系策略，例如情感分析可以探索销售热点和行业的流行趋势，同样就像上一步表述的一样，通过情感分析找到社会上对品牌有好感的意见领袖，建立并维持合作的关系，这种方式显然是一种行之有效的公共关系管理策略。市场营销情感分析正在逐步替代传统市场研究的内容，比如情感需求调研、使用习惯及态度研究等等，例如，三星想知道客户对他们的新机型的评价，在社交媒体和数据挖掘兴起之前他们只能通过市场调研的 方式解决。而数据分析则可以抓取消费者在各大消费网站如