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情绪(Feeling)
　　情绪是指人有喜、怒、哀、乐、惧等体验，这种体验是人对客观事物的的一种反映。情绪具有肯定和否定的性质。能满足人的的事物会引起人的肯定性质的体验，如快乐、满意等；不能满足人需要的事物会引起人的否定性质的体验，如愤怒、憎恨、哀怨等；与需要无关的事物，会使人产生无所谓的情绪和情感。积极的情绪可以提高人的，而消极的情绪则会降低人的活动能力。
　　现代情绪理论把情绪分为快乐、愤怒、悲哀和恐惧这四种基本形式。一些则用不同的维度来描述情绪。例如，施洛斯伯格（H.Schlosberg）从“愉快-不愉快”、“-拒绝”、“高激活水平-低激活水平”这三个维度来描述情绪，每一种具体情绪都按照这三个维度分别处于其两极的不同位置上。
　　从不同的角度可以将情绪分为以下六类。第一类是原始的基本情绪，往往具有高度的紧张性，如快乐、愤怒、恐惧、悲哀。快乐是盼望的目的达到后，紧张被解除时的情绪体验；愤怒是愿望目的不能达到、一再受阻、遭受后积累起来的紧张的情绪体验；恐惧是在准备不足、不能处理和应付危险可怕事件时产生的情绪体验；悲哀是与所追求、热爱的事物的丧失，所盼望的事物的幻灭有关的情绪体验。第二类是与感觉刺激有关的情绪，如疼痛、厌恶、轻快等。第三类是与有关的情绪，主要取决于一个人对于自己的与各种的关系的，如成功感与失败感、骄傲与羞耻、内疚与悔恨等。第四类是与别人有关的情绪，常常会凝结成为持久的情绪倾向与态度，主要是爱与恨。第五类是与欣赏有关的情绪，如惊奇、敬畏、美感和幽默。第六类是根据所处状态来划分的情绪，如心境、激情和应激状态等。
　　1、詹姆士(James)-兰格(Lange)的情绪理论
　　该理论认为，情绪是由于某一情境的变化引起自身状态的感觉。情绪产生的过程是刺激引起的生理反应，如循环系统、消化系统、内分泌系统等的变化，由机体反应引起情绪体验。因此，情绪只是对于一种生理状态的感觉，是对机体内部和外部生理变化的意识。
　　2、坎农（Connan）-巴德的丘脑情绪理论
　　该理论认为，激发情绪的刺激由丘脑进行加工，同时把输送到大脑和机体的其他部位，到达大脑皮层的信息产生情绪体验，而到达内脏和骨骼肌肉的信息激活生理反应，因此，身体变化与情绪体验同时发生。
　　3、（Pavlov）的理论
　　该理论认为，人们在大脑皮层中按照刺激物的顺序形成了比较稳固的暂时神经联系系统，这种叫做动力定型，是人学习、习惯和的生理基础。当客观事物符合我们的动力定型时，其刺激所引起的皮质神经过程就会按原来的轨道运行，产生满意的情绪和情感。如果客观事物不符合动力定型，就会使旧的动力定型遭到破坏，产生消极的情绪和情感。人所建立的暂时神经联系有两个系统。由具体事物的影响所建立的暂时神经联系系统称为第一信号系统，由语言所建立的暂时神经联系系统称为第二信号系统。人们不仅通过第一信号系统产生情绪体验，也通过第二信号系统调节自己的情绪和情感。例如，当一个人遭遇不幸时，自己的情绪怎么也平静不下来，如果这时候有人用言语劝告几句，就可能平静下来，这就是第二信号系统的调节作用。
　　4、的情绪理论
　　该理论认为，情绪只是有机体对待特定环境的一种反应和一簇反应，因此经常从反应模式和水平两方面去描述情绪。行为主义的奠基人认为，情绪是一种遗传的反应模式，它包括整个的身体，特别是内脏和腺体活动系统的深刻变化。在他之后，者特别从动物在个体生活中的习得行为研究情绪，发展了用条件反射技术来引发情绪的方法，并把效应作为研究情绪的一个方法。
　　5、的情绪理论
　　该理论的中心是焦虑问题。提出，人有客观性焦虑、神经症焦虑和道德焦虑这三种焦虑，它们分别代表在对待现实、、对个人所提出的要求时采取的软弱。客观性焦虑源于人的“诞生创伤”—新生儿诞生时被来自新环境的大量刺激所淹没，是一种原发性的焦虑，它是以后个人生活中继发的焦虑反应的原型。当一个人面临一种创伤的可能性时，就会有一种与诞生创伤相联系的情绪的复现。例如人在焦虑时出现的紧张急促的呼吸、肌肉的颤抖、加快的心跳等特征都是和重复新生儿的情绪特征。神经症焦虑产生于害怕自己的本能的客观后果，害怕从事被禁止行为所产生的社会后果。这种焦虑有两种形式。一是“自由漂浮”式焦虑，指个人不断地预料会有最坏的结果，把偶然的事件看成厄运的先兆，特别害怕模棱两可的情境；二是“特定恐怖”式焦虑，其范围有限，由特定的对象与情境（如打雷、疾病等）引起。道德焦虑来源于超我，而超我形成于童年时代父母的教诲和约束。害怕失去父母的爱和受到惩罚是产生道德焦虑的根源。神经症焦虑和道德焦虑能导致压抑，压抑本能的冲动以对付焦虑。
　　6、达菲（Dauphin）的情绪激活理论
　　该理论认为，情绪涉及人们向自己预料到的情境去行动。情绪的发生完全是生理唤醒和神经激活的结果。无论积极的情绪状态还是消极的情绪状态，其驱动力都必然来自机体的能量，从而情绪变化也来自机体能量水平的变化。强烈情绪由高水平能量提供活力，微弱情绪由低水平能量提供活力。日常观察到的异常或紊乱反应，并不表明情绪行动有什么特殊的功能，不过是能量水平过高或不足所造成的。达菲用生理激活来解释情绪，具有取消情绪概念的明显倾向。
　　7、沙赫特的情绪三因素理论
　　该理论认为，任何一种情绪的产生都不是由单一因素决定的，而是由环境因素、生理因素和认知因素共同决定的。任何情绪的产生都同自主神经系统的神经激活相联系，但只有这种联系是不够的，只有在引起情绪的刺激和对这一情境的认知同神经唤醒相结合时才产生情绪。因此，三因素理论又被称为认知-激活理论。在决定情绪的三种因素中，生理激活决定情绪的强度，认知决定情绪的性质，而情境刺激则是产生情绪体验的客观条件。在情绪试验中，被试者处于相同的生理唤醒状态并相同的环境刺激，却产生完全不同的情绪反应，这是因为被试者对生理反应的不同，因此产生的情绪体验也不同。认知因素在三因素中起主导作用，情绪情感是通过认知过程的折射而产生的。认知折射指人在过去经验中所形成的愿望、、预期、经验等内部结构对当前环境刺激的评估和判断。当符合自己的需要时就产生肯定的情绪情感，否则就产生否定的情绪情感。
　　8、阿诺德（Arnold）与拉扎勒斯（Lazarus）的认知-评价理论
　　该理论认为，第一，情绪是来自正在进行着的环境中好的或不好的的生理心理反应，它依赖于短时或持续的评价。在情绪发生之前，人要对刺激进行解释和评估。如果一个人对刺激做出肯定的评价，他就会接近它；否则，就会躲避它。这种评价与人的结构、过去的经验和当前对情境的有关。第二，大脑对刺激做出某种评价后，信息通过皮下中枢丘脑及外周神经系统影响内脏器官及骨筋肌的生理反应，形成了一定的生理模式，这种模式反馈到大脑进行再评价，从而产生或强或弱的情绪体验。而情绪又诱导人选择合适的行为反应，于是情绪转化为，个体的适应行为就被情绪组织起来。第三，每种情绪都包括特定的评价、特定的生理变化和特定的活动倾向三种成分，任何情绪都不能由单一成分所决定，而是由三种成分相互作用而成，它们的不同模式是各种具体情绪的。
　　9、汤姆金斯（Tomkins）和伊扎德（Izard）的动机-分化理论
　　该理论对弗洛伊德把本能当作动机的基本来源的观点提出了批评，认为情绪是比本能更强有力的驱动因素。人可以在没有本能的情况下被各种情绪激活，诸如快乐和悲伤、愤怒和恐惧、惊奇和羞愧，这些情绪都足以使人做出某种行动，因为情绪可以调动有机体的生物化学能量，一方面使有机体处于高度唤醒的激活状态，另一方面为有机体的准备充足的能量。情绪信号比本能具有更为普遍的意义，可以单独发挥动机的作用。情绪的在于它能够扩大、加强或缩小、减弱生物需要的信息，对环境信息做出现时的反应，激起有机体活力去应付变化多端的生存环境。
　　的对象是人，而人的情绪好坏会直接影响人的活动能力和。一般来讲，正面的情绪能够起到促进协调和的作用，它有利于工作效率的提高。实验证明，中等愉快水平可以使智力劳动达到较优的效果，如果兴趣和愉快结合起来，相互作用、相互补充，能为智力活动和工作提供最佳的情绪背景。情绪对人的行为的消极影响来自于诸如焦虑、挫折感等负面情绪所引起的破坏、瓦解和干扰作用。实验也证明了，焦虑使人的认知水平和操作效率下降；挫折感使人的行为具有攻击、冷漠、、退化、固执和妥协等倾向。此外，悲哀、愤怒、倦怠等消极心境会使人感到厌烦、消沉、枯燥无味，对人的产生一系列消极影响，如害怕承担、过分追求稳定的、过早地作出判断、酝酿降低等。
　　通过实验证明，惧怕是破坏性最大的情绪，痛苦则通过其压抑效应对智力操作起干扰、延缓的作用，而愤怒又有所不同，它比痛苦和惧怕有更大的自信度，从而使人在情绪释放后获得更好的工作效果。但是，如果愤怒情绪在体内积累而没有得到释放时，就会同其他负面情绪一样起到负面作用。
　　组织管理人员就是要想方设法掌握和控制员工的情绪，帮助员工克服消极的情绪，保持积极的情绪状态，从而保持和工作效率的持续高涨。例如，根据（Hebb）对焦虑进行的研究，在适中的紧张情绪状态下的操作水平较高，而在身心完全放松和高度紧张情绪状态下的操作水平都较低，在工作和生产中，使员工产生中等程度的焦虑，从而使他们发挥出最高的。
　　为了解释情绪的意义，查尔斯·达尔文在1872年写过一本《人与动物的感情表达》。达尔文认为，情绪帮助动物们适应环境。表达情绪和表现动物的身体特点有同样作用，例如，狗在地盘被侵略的时候愤怒狂吠，让敌人认为它比实际上更具有攻击性。达尔文认为，情绪大多有目的性，因此是自然选择的产物。
　　为了生存，人类必须探索环境（好奇）、吐出不小心吃的异物（恶心）、建立（信任）、避免伤害（恐惧）、繁衍（爱）、战斗（愤怒）、寻求帮助（哭泣）、重复做对自己有利的事（欢乐）。在原始人类的日常生活中，情绪可以让人类自动趋利避害，做出更利于生存的选择。尽管愤怒看起来没什么好处，但在原始部落里，可以让一个人被人害怕并建立起威望。羞耻和骄傲可以促使一个人维护自己的社会地位。
　　在社会生活上，情绪帮助我们：
　　*与其他人交流感情（如婴儿不会说话也能成功交流）。
　　*影响其他人对我们的态度。
　　*表示善意（如不是出于喜悦，只是礼貌性的微笑）。
　　一些要求他们的情绪，这些职业包括空中乘务员、发型师、医生等。从事这些工作的人要经常与公众接触，必须学会控制负面情绪，即使这些负面情绪是正常、健康的。
　　例如医生既不能厌恶患者，也不能被患者吸引。医学院的常规训练会包括情绪中立教育，要求医生在治疗时抛弃个人感情。医学院常教给学生用五种方法控制情绪：
　　*把可能激发情绪的事情转化为抽象的事物。比如把身体接触看做执行一系列常规操作。
　　*关注正面意义。比如思考一套不成功的治疗能让我们学到什么。
　　*把患者的事情留给患者，不要带进自己的生活。
　　*保持乐观，常开玩笑。
　　*避免不必要的接触。尽量少看、少碰患者。
　　相反，发型师和空中乘务员经常要保持开朗、热情、能说善道。空中乘务员常使用演员“深度表演”的技巧，在用礼貌的态度替代所有自然情绪。
Ekman.P.Levenson.R.W.&Friesen.W.V（1983）Autonomic nervous system activity distinguishes between emotionsScience,221
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以上内容根据网友推荐自动排序生成1. 什么是情感分析（别名：观点提取，主题分析，情感挖掘。。。）
1）正面VS负面的影评（影片分类问题）
2）产品/品牌评价: Google产品搜索
3）twitter情感预测股票市场行情/消费者信心
利用机器提取人们对某人或事物的态度，从而发现潜在的问题用于改进或预测。
这里我们所说的情感分析主要针对态度（attitude）。
注：主要可以分为：
情绪（emotion）：有一定原因引发的同步反应。例如悲伤（sadness），快乐（joy）
心情（mood）：没有明显原因引发的长期低强度的主观感受变化。例如忧郁（gloomy），倦怠（listless）
人际立场（interpersonal stance）：对他人的特定反应。例如疏远（distant），冷漠（cold）
态度（attitude）：对特定人或事物的带有主观色彩的偏好或倾向。喜欢（like），讨厌（hate）
个性特质（personal traits）：相对稳定的个性倾向和行为趋势。例如焦虑（nervous），渴望（anxious）
具体定义可以参考
3. 情感分析的内容
考虑到态度可以具体分成一下内容：
1) 态度的持有者（source）
2) 态度的目标（aspect）
3) 态度的类型：一系列类型如喜欢（like），讨厌（hate），珍视（value），渴望（desire）等；或着简单的加权极性如积极（positive），消极（negative）和中性（neutral）并可用具体的权重修饰
4) 态度的范围：某句话/全文
因此情感分析的目标可以分为一下几种：
初级：文章的整体感情是积极/消极的？
进阶：对文章的态度从1-5打分
高级：检测态度的目标，持有者和类型
4. 基准算法（Baseline Algorithm）
极性检测（Bo Pang et.al. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. EMNLP-）
数据样例： IMDB影评数据
1）分词（tokenization）
分词的一些问题：
1.如果数据来自HTML或XML格式，那就需要处理相应的标记；
2.Twitter标记（名字，哈希标签）；
3.大小写（中文不存在）；
4.均一化电话号码和日期等数字；5. 表情符号（emoticons）
2）特征提取（feature extraction）
特征提取的问题：
1.如何处理否定词；
在否定词的到最近的标点之间的所有词添加NOT_前缀（所有否定词后的词极性取反，最早由Das, Mike Chen et.al 在Yahoo! For Amazon: Extracting market sentiment from stock message boards. 2001. APFA中提出）
2.什么词用于分析：只用形容词/所有词 （在样例数据上表现更好）
3）分类（classification）：常用分类器 - 朴素贝叶斯，MaxEnt分类器，SVM
朴素贝叶斯（na?ve Bayes）
解释一下：左边代表的是这个评论的极性类型，就是右边概率最大的情况下的极性类型。P(cj)指该极性类型出现的概率，ΠP(wi|cj)指在当前极性条件下文档中各个词出现的概率的乘积。
这里的用Laplace(+1 smoothing)转换：
其中V就是当前训练文本的词汇量。
二项（布尔值）多项式朴素贝叶斯（Binarized/Boolean feature multinomial na?ve Bayes）：一篇文档中出现的所有出现的词的频率计数为1.
原则：对情感而言，词是否出现比其出现的次数更有意义。
a) 模型训练：
1.从训练文库中提取词汇
2.计算P(cj)
3.计算P(wk|cj)
Boolean na?ve Bayes的特点就是第一步去重，然后才把所有文档合并为一个大文档；而最后的α就是之前所提到的Laplace处理。
b) 验证集：
c) 具体例子：
一般na?ve Bayes：
在测试集上，C类Chinese出现频次为5，P(Chinese|C) = 5/8；在验证集上的频次为3.
Boolean na?ve Bayes：
去重后，测试集上C类的Chinese频次为3，P(Chinese|C)=3/6;验证集上频次为1.
注：1. 经过测试Boolean na?ve Bayes的效果比计数所有词的一般naive Bayes要好；2. Boolean na?ve Bayes与multivariate Bernoulli na?ve Bayes（MBNB） 不同，后者不适用与情感分析相关的问题。3. 频次统计除了所有词或去重只保留一个，还可以用log(freq(w))，词频介于两者之间，可能效果会更好。
d) 交叉验证（cross-validation）
这个材料由很多在这就不具体展开了，没听过的可以看
注： 一般来说，除此以外最后会用一个没有在交叉验证数据集中的验证数据集来最后测试一下，防止过拟合。
e) 分类的其他问题
MaxEnt与SVM分类器一般在大量数据下表现比na?ve Bayes要好
4）问题：无法对那些没有出现明显的感情词汇但表达了积极或消极的情感的文本进行正确分类。例如：
顺序效应（florida expectation problem）（前面描述了很长很期待的句子，但只是为了表达不满）。例如：
General Inquirer (Philip, 1966); LIWC (Pennebaker, 2007); MPQA Subjectivity Cues Lexicon (Riloff and Wiebe, 2003); Bing Liu Opinion Lexicons (Bing Liu, 2004); SentiWordNet (Stefano, 2010)
各词典对于极性的判断比较一致，可以随便用。
分析IMDB评论极性：
1）将1-3星计数为差评类，但不要使用原始的差评类中的词的个数用于极性分析，因为虽然评高分的人比评一分的人少，但是留下评论的更多的是好评的人（满意的人倾向于留下评论），因此直接用会由偏差，需要用似然度（likelihood）：
其中f(w, c)指c类中w的个数，分母为该类所有词的个数。
然后归一化（scale）使词与词之间的频率可以相互比较： P(w|c)/P(w)
2）一些词在各评分的出现频率
3）Pott’s 2011 experiment result: more negations in negative sentiment（否定词常出现于负面情绪）
6. 情感词典的构建
半监督学习法(Semi-supervised learning)
使用少量打标的样本和制定的规则来bootstrap（大概是自举的意思）词典。
方法1：Hatzivassiloglou and McKeown原则 – and连接的形容词极性相同， but连接的形容词极性相反。例如： Fair(公平) and legitimate (正当)； fair(公平) but brutal(残忍)。
此方法使用于单个词
a)人工打标种子形容词极性集（pos & neg）
b)扩展与种子集共同出现的形容词。方法可以如下：
google上前排出现的连体词一般都是高频的，不太容易出错。
c)用监督分类器对各个词对进行极性相似度打分：count(and)高的表示相同的极性，count(but)高的表示相反的极性。
d)基于相似度聚类将所得的词分成两类
e)手动矫正一些误分类的词
方法2：Turney Algorithm：适用于短语，可学习到局部信息特征。
a)提取短语词典： 提取与形容词相关的2词短语，标准如下：
b)学习短语极性
衡量两个词的共现程度：PMI (Point mutual information) .
两个词相互独立。
注：PMI是交互信息（mutual information）衡量方式的变体。
具体方法：
通过搜索引擎搜索，P(word) = hits(word)/N，分子为搜索结果中出现该词的条目数，分母为所有搜索到的条目数；而P(word1, word2) = hits(word1 NEAR word2)/N^2，分子为两个词出现在同一处地方的条目数，分母为所有搜索到的条目数。
评价某个词的极性就只需要将正向词的PMI减去负向词的PMI，若大于0，则可认为正，反之可认为负。比如：
c)基于短语的平均极性对评论总体极性进行打标，比如
方法3：利用WordNet学习极性
WordNet为同义词典，因此提取极性词典只需要将种子正向词在WordNet中的近义词（synonym）和反向词在WordNet中的反义词（antonym）加入到种子积正向词库，将种子负向词的同义词和种子正向词的反义词加入到种子反向词库，往复迭代数次即可。
总结：因为用了多个词的短语，相比单个词的极性分析，可以了解文本局部的信息，而且容错能力更强。
7.其他一些情感分析内容
1）单句情感：寻找情感描述的对象
方法（raised by Hu 2004 & Goldensohn 2008）：
1.高频短语+规则。首先获取评论中出现的高频短语，然后制定规则，比如对评价食物我们可以将出现在情感词之后的高频词作为情感的对象 – 高频词为fish tacos， 那么评论中出现great fish tacos我们就认为fish tacos是great的情感描述对象。
2.对于描述内容的方向比较明确的评论可以预先定义对象然后用监督学习的方法进行对象分类。比如对于餐馆评论而言，一般描述的对象为food， décor， service， value，NONE(其他)，首先将一些餐馆评论语句人工打标为上述标签，然后作为训练集训练一个描述对象的分类器。
总体流程如下：
分句 -& 情感极性分类 -& 提取主题 -& 汇总得到增提评论
2）样本不平衡问题（机器学习常见问题了）
不同极性的评论数量差距太大（比如10^6好评vs10^4差评）,会导致分类器模型参数异常。解决方式为重抽样（好评只取10^4条）或者采用代价敏感学习（cost-sensitive learning），比如在训练SVM分类器的时候 将稀有样本错误分类的惩罚加大。
3）处理打分问题（例如5星）
1.可将其转化为二元分类问题，比如小于2.5星的视为neg，大于2.5星的视为pos。
2.直接将星与极性强度用线性回归或其他方式拟合
1.情感分析本质上还是分类问题（二分或者回归）
2.否定词在情感描述中很重要
3.使用所有词的na?ve Byes模型在一些问题上表现较好，而使用子集短语的模型则在另一些表现较好。
4.构建极性词库流程：手动标记种子极性词库，然后用半监督学习方式扩展词库
5.除了态度（attitude）以外，Scherer情感状态的其他类型，emotion，mood，interpersonal stance，personal traits都是情感分析的重要方向。
9.传送门：
1.Stanford nlp公开课视频：
阅读(...) 评论()简介/情绪和情感
情绪和情感情绪和情感两个词常可通用，在某些场合它们所表达的内容也有不同，但这种区别是相对的。人们常把短暂而强烈的具有情景性的感情反应看作是情绪，如、、狂喜等；而把稳定而持久的、具有深沉体验的感情反应看作是情感，如自尊心、责任感、、亲人之间的爱等。实际上，强烈的情绪反应中有主观体验；而情感也在情绪反应中表现出来。通常所说的感情既包括情感，也包括情绪。在个体发展中，情绪反应出现在先，情感体验发生在后。新生儿一个月内就出现了愉快、痛苦的情绪反应。他们最初的面部表情具有反射的性质，而随后发生的社会性情绪反应就带有体验的性质，产生了情感。例如在母子交往中，母亲哺乳引起婴儿食欲满足的情绪；母亲的爱抚引起婴儿欢快、享受的情绪。当婴儿与母亲形成了依恋时就产生情感了。这种依恋具有相对稳定而平缓的性质。然而，已经形成的情感，常常要通过具体的情绪表现出来。对成人来说也是这样,爱国主义的情感,在具体情境下是通过情绪得到体现的。一个人对祖国的成就欢欣鼓舞，对敌人仇恨，这都是表达情感的情绪；而每当这些情绪发生时，又体验着爱国主义情感。情绪以形式表现出来，包括面部表情、言语声调表情和身段姿态表情。面部表情是情绪表现的主要形式。面部表情模式是在种族遗传中获得的。面部肌肉运动向脑提供感觉信息，引起皮层皮下的整合活动，产生情感体验。表情对儿童认知和社会性发展以及对成人的交际具有重要的意义。情绪的身体－生理反应是由中枢和外周神经系统以及内分泌系统的活动产生的。中枢神经系统对情绪起调节和整合的作用。大脑皮层对有关感觉信息的识别和评价在引起情绪，以及随后的行为反应中起重要作用。网状结构的激活是活跃情绪的必要条件。边缘系统的结构与愤怒、恐惧、愉快、痛苦等强烈情绪有关。自主神经系统与情绪的身体－生理反应密切相关。神经系统和脑的化学过程对情绪的发生和变化有直接的影响。特别是脑垂体－下丘脑－肾上腺系统的活动，对情绪的调节起着显著的作用。脑垂体和下丘脑既参与中枢和外周神经系统对情绪的整合,又调节内分泌腺,特别是肾上腺的功能。情绪和情感复杂多样，很难有准确的分类。荀子的“六情说”把情感分为好、恶、喜、怒、哀、乐6大类。认为爱、憎、喜、悲、称赞、期望是基本的情感，其他情感是由这些情感派生的。B.斯宾诺莎提出基本情感是喜、悲、愿望3种。一般认为愉快、愤怒、恐惧和悲哀是最基本的原始情绪。近年对情绪发展的研究以面部表情区分出10种基本情绪，它们是兴趣、愉快、痛苦、惊奇、愤怒、厌恶、惧怕、悲哀、害羞和自罪感。前8种在1岁内均已出现，后两种在1岁半左右亦能发生。成人除基本情绪以外,还有许多。例如对自己的态度有骄傲感与谦逊感；与他人相联系的有爱与恨、羡慕与妒忌；对情境事件有求知、好奇心等等，都是两种以上基本情绪的混合。焦虑和忧郁等可能带有异常性质的情绪，也是几种基本情绪的合并或模式。焦虑包括恐惧、痛苦、羞耻、自罪感等成分；忧郁包括痛苦、恐惧、愤怒、厌恶、轻蔑和羞耻等成分。人类复杂的情绪情感蕴含着社会内容。
特点/情绪和情感
情绪和情感具有两极对立的特性。在一定条件下它们之间可以互相转化（见）。情绪具有4个维度：强度（情绪的强弱程度）、快感度（愉快和不愉快的程度）、度（从紧张到轻松的程度）和激动度（从激动到平静的程度）。情感的每个维度都有不同程度的序列。4种维度之间不同程度的组合构成复杂多样的情绪状态。情绪状态有几种特殊的形式。是持久而淡漠的情绪状态，可以形成人的心理状态的一般背景。是强烈、短暂、暴发式的情绪状态，通常由突然发生的对人具有重大意义的事件引起。是在人的生命或精神处于威胁情境下，采取必要决定行动时或和无力应付受威胁的处境时产生的情绪状态。长时期持续的应激则能引起精神创伤，危及身体健康。情感可以发生在下列不同的水平上。①与嗅、味、触、声音、颜色等感觉刺激相联系的简单情感，例如噪声、臭味引起厌恶等。②与饥饿、疼痛等机体感觉相联系的简单情感，例如饱食的满足，身体良好状态的舒适等。③基于个体社会经验和文化影响而产生的社会性情感,例如,对人的思想意识和行为举止是否符合社会道德规范而产生的体验称为道德感。与人对真理的追求，对科学的探索等与智力活动相联系的体验称为理智感。在自然风光和艺术欣赏中产生的和谐与美的感受称为审美感。道德感、审美感、理智感被称为高级社会性情感或。④表现个人的情感如乐观、生气勃勃、冷静、忧郁等。在个人的气质中，表现得持久而经常出现的情感体验成为构成的重要成分。人的认识活动受情绪和情感的影响。积极的情绪、情感推动人们去克服困难、达到目的；消极的情绪、情感，阻碍人们的活动，消蚀人们的活力，甚至引起错误的行为。
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