人们对NLP3个概念的应用和误解
神经语言程序学(NLP)概况
神经语言程序学(NLP)概况神经语言程序学（Neuro-Linguistic Programming，简称NLP）是一种跨学科的框架，通过研究人类思维、语言和行为之间的关系，一种有效的个人和职业发展工具。
它在心理学、语言学、神经科学等多个领域都有广泛的应用。
本文将对NLP的基本概念、历史背景、核心理念及其应用领域进行详细探讨。
一、NLP的基本概念神经语言程序学结合了三个关键元素：神经（Neuro）、语言（Linguistic）和程序（Programming）。
神经：指的是我们的大脑及其如何处理信息。
人类通过感官接收外界信息，并在大脑中进行处理。
语言：我们的沟通方式，无论是口头语言还是非口头语言，都会影响到我们的思维方式与情绪体验。
NLP非常重视语言在交流和认知中的重要性。
程序：指人们如何思考和操作。
每个人都有自己独特的思考模式和行为习惯，这些模式能影响个人的决策和反应。
结合这三个元素，NLP尝试通过分析这种互动关系，帮助个体改善他们的思维和行为模式，以达到更有效的个人发展与沟通效果。
二、NLP的发展历程NLP的起源可以追溯到1970年代，由美国心理学家理查德·班德勒（Richard Bandler）和约翰·格利德（John Grinder）共同创立。
当时两位创始人受到了许多心理治疗师和成功者的启发，包括米尔顿·埃里克森（Milton Erickson）、弗朗兹·范德尔（Fritz Perls）以及维吉尼亚·萨提尔（Virginia Satir）。
他们希望能提炼出这些成功人士在沟通和治疗中的策略，从而帮助更多人。
最初，NLP主要被用于心理治疗和个人发展领域。
随着其理论和技术不断发展，它迅速扩展至教育、商业管理、销售、教学以及健康等多个领域。
如今，NLP已成为一种国际化的培训课程，并受到全球众多专业人士的认可与应用。
三、NLP的核心理念以下是NLP的一些核心理念，这些理念是其运作基础，也为理解和应用NLP提供了指导。
什么是NLP以及nlp的原则是什么
什么是NLP？NLP是三个英文单词的缩写。
N- Neuro(字译为“脑神经”，意译为“身心”)头脑和身体经由我们的脑神经系统连结在一起,脑神经系统控制我们的感觉器官去维持与世界的联系.L- Linguistic(语法)运用语言与别人作出相互影响，经由姿势、手势、习惯等无声语言显示我们的思考模式、信念及内心种种状态，头脑与身体之间的联系机制所用的语言P- Programming(程序)借用计算机科学的术语去指出我们的意念、感觉和行为只不过是习惯性的程序，可以经由提升我们“思想”的软件而得以改善凭着改善我们思想和行为的重复程序，我们便能在行动中取得更满意的效果NLP三个英文单词连接起来的意思可以翻译为神经语言程序学什么是NLP？ NLP即沟通与人格模型（Ph D Tad James）那么NLP如何有助与人们的沟通的呢？NLP翻译过来叫神经语言学，又叫身心语法程式学。
教练的原则，作为教练，需要注意一些原则，作为教练的十大原则，将帮助教练在实际教练过程中不断追求卓越，让被教练者将最好的表现展现出来。
原则一：任何事情皆可更完善，就算已经很好遵循这项原则，教练在教练过程中，就会不断挑战对方，作出最好表现。
例如：我们现在的市场占有率做到20%已是很满意了，但教练可能会令对方看到，依据公司的资源等综合优势，完全可能达到30%的市场占有率，在教练过程中，教练就会令其看清楚这一点。
原则二：越多选择，越大成功遵循这项原则，教练在教练过程中，就不会让对方找到一个方案就马上去行动，而会引发对方首先去发现更多的可能选择，然后再从更多选择中找出最有效的方案。
原则三：很多时候是客户拥有答案，教练只是帮人拨开迷雾遵循这项原则，教练在教练过程中，就不会为对方提供答案。
教练相信，被教练者暂没有发现解决方案，是因为很多因素交织在一起，令其看不见解决方案。
如果教练能支持对方拨开这些错综复杂的因素，从混乱中理出秩序，被教练者就自然能够找到解决方案。
nlp的原理
自然语言处理(Natural Language Processing, 简称NLP)是计算机科学领域的一个重要分支，它主要研究人类语言与计算机之间的交互问题。
NLP技术可以让计算机能够理解、分析、生成和处理人类自然语言的文字和语音信息，从而实现更加智能化的人机交互、信息检索和文本自动化处理等功能。
本文将介绍NLP的原理和常见应用。
一、NLP的基本原理1. 语言模型语言模型是NLP的基础，它用于描述语言中词汇的概率分布情况。
常见的语言模型有n-gram模型和神经网络语言模型。
n-gram 模型是基于统计的方法，它假设每个词的出现只与前面n个词有关系，根据历史数据算出每个词的概率分布情况。
神经网络语言模型则是利用神经网络对文本进行建模，通过反向传播算法训练网络参数，得到一个能够预测下一个词的概率分布模型。
2. 词法分析词法分析是NLP的重要步骤，它用于对文本进行分词、词性标注和命名实体识别等处理。
分词是将文本按照词汇单位进行划分，词性标注是对每个词汇进行分类，命名实体识别则是指识别文本中的人名、地名、机构名等固定概念。
3. 句法分析句法分析是对文本中句子的结构进行分析，包括依存关系分析和成分句法分析。
依存关系分析是指找出句子中各个词之间的依存关系，成分句法分析则是指将句子划分为主语、谓语、宾语等基本成分。
4. 语义分析语义分析是NLP的核心任务之一，它用于理解文本的语义信息，包括词义消歧、情感分析和信息抽取等技术。
词义消歧是指对同一个词在不同语境下的含义进行区分，情感分析是指识别文本中的情感倾向，信息抽取则是指从文本中提取出有用的信息。
二、NLP的常见应用1. 机器翻译机器翻译是NLP的典型应用之一，它可以将一种自然语言翻译成另一种自然语言。
机器翻译技术包括基于规则的翻译、统计机器翻译和神经网络机器翻译等方法。
2. 文本分类文本分类是指将文本按照类别进行分类，如新闻分类、情感分析等。
文本分类技术主要包括基于统计的方法和深度学习方法。
NLP三个字母代表的意思
NLP三个字母代表的意思NLP为Neuro-Linguistic Programming的缩写，三个单词分别代表以下的意思：Neuro(脑神经)，意为“身心”，指的是·我们的头脑和身体经由我们的脑神经系统联结在一起。
·我们的脑神经系统控制我们的感觉器官去维持与世界的联系。
Linguistic (语法)，指的是·我们运用语言与别人作出相互影响，经由姿势、手势、习惯等无声语言显示我们的思考模式、信念及内心种种状态。
·我们的头脑与身体之间的联系机制所用的语言模式。
Programming(程序)，指的是·借用计算机科学语言指出我们的意念、感觉和行为只不过是习惯性的程序，可以经由提升我们"思想”．的软件而行以改善。
·凭借改善我们思想和行为的重复程序，我信便能在行动中取得更满意的效果。
故此，我认为NLP也可以解释为研究我们的大脑如何工作的学问。
知道大脑如何工作后，我们可以配合和提升它，从而使人生更成功快乐。
也因此，我把NLP译为“身心语法程序学”。
3．美国科罗拉多州给NLP的定义关于人类行为与沟通程序的一套详细可行的模式。
虽然它本身并非一套心理治疗法，NLP 的重要法则可以被运用于了解人类经验和行为，和使之有所改变。
NLP曾被运用于治疗方面，结果是一套效果强大、快速和含蓄的技巧，能够在人类的行为和能力方面做成广泛和长久的改变。
NLP专注于修正和重似熊的设计思想模式，以求更大的灵活和能力。
4. NLP历史简介NLP的创立归功于两位美国人：理查德德德·班德勒和约翰…格林德。
美国加洲圣他·告鲁仕市的加州大学校园是NLP的发源地。
在20世纪70年代初期，理查德德德在那里读大学，在一次偶然的机会里他认识了家庭治疗大师弗占尼亚-萨特尔。
稍后，理查德德德受雇帮忙把弗吉尼亚刚在加拿大举行的为期一个月的工作访的内容制成录音带和文字记录。
nlp部分基本术语简释
nlp部分基本术语简释自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域的一个重要研究方向，旨在让计算机具备理解人类语言的能力。
在NLP领域中，有一些基本术语需要了解，下面我将对其中的一些术语进行简单的解释。
1. 语言模型（Language Model）：语言模型是根据一段文本的统计特征，预测下一个单词或句子的概率分布模型。
它可以用来生成新的语言序列或者评估一个句子的合理程度。
2. 分词（Tokenization）：分词是将一段连续的文本切割成单个的词或者字符的过程。
它是NLP的基础步骤，常用于对句子进行处理和处理中文文本。
3. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：词性标注是指为一段文本中的每个词标注其所属的词性，如名词、动词、形容词等。
它可以帮助计算机理解文本的语法结构和语义信息。
4. 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）：命名实体识别是指识别一段文本中特定类型的实体，如人名、地名、组织机构等。
它可以帮助计算机理解文本中的重要信息和实体关系。
5. 文本分类（Text Classification）：文本分类是指将一段文本划分到预定义的类别中。
它可以用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等任务。
6. 机器翻译（Machine Translation）：机器翻译是将一种语言的文本自动翻译为另一种语言的技术。
它可以帮助人们解决跨语言交流的问题。
7. 问答系统（Question Answering System）：问答系统是指能够根据用户提出的问题，在知识库或大规模文本中找到相应答案的系统。
它常用于智能助手、搜索引擎等应用中。
8. 情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析是指识别一段文本中包含的情感倾向，如积极、消极、中立等。
它可以帮助企业了解用户对产品或服务的评价和态度。
以上介绍了一些NLP领域的基本术语，它们涵盖了NLP技术在不同应用中的核心概念。
自然语言处理应用场景
自然语言处理应用场景自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、分析和生成人类语言。
NLP的应用场景非常广泛，涵盖了文本分类、情感分析、机器翻译、信息抽取、问答系统等多个领域。
一、文本分类文本分类是NLP的一个重要应用场景，它可以将大量的文本按照预定义的类别进行分类。
比如，可以将新闻文章按照政治、经济、体育等类别进行分类，或者将产品评论按照正面、负面、中性进行分类。
文本分类可以帮助企业进行舆情监测、产品推荐、垃圾邮件过滤等工作。
二、情感分析情感分析是NLP的另一个重要应用场景，它可以通过分析文本中的情感倾向来评估用户对某个产品、事件或观点的态度。
情感分析可以帮助企业了解用户对产品的满意度、发现用户的需求和偏好，也可以帮助舆论监控机构了解公众对某个事件的态度。
情感分析可以应用在社交媒体监测、舆情分析、市场调研等领域。
三、机器翻译机器翻译是NLP的一个经典应用场景，它可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
机器翻译可以帮助人们在跨语言交流中克服语言障碍，也可以帮助企业进行跨国业务拓展。
机器翻译的技术经过多年的发展，已经取得了很大的进展，但仍面临诸多挑战，如语言的多义性、语法结构的差异等。
四、信息抽取信息抽取是NLP的另一个重要应用场景，它可以从大量的非结构化文本中提取出结构化的信息。
比如，可以从新闻文章中提取出人物、地点、事件等重要信息，或者从科技论文中提取出研究方法、实验结果等信息。
信息抽取可以帮助人们快速获取所需信息，提高工作效率。
五、问答系统问答系统是NLP的一个热门应用场景，它可以回答用户提出的自然语言问题。
问答系统可以基于知识库或者搜索引擎进行问题的解答，也可以通过对话模型进行上下文理解和推理。
问答系统的发展对于人们获取信息、解决问题具有重要意义，可以应用在智能助手、智能客服、智能教育等领域。
总结：NLP的应用场景非常广泛，它已经在许多领域取得了重要的成果。
nlp应用详解
nlp应用详解1. 社交媒体分析随着社交媒体的普及，用户在Facebook、Twitter、Instagram等平台上产生了大量的文本数据。
这些数据包括用户发布的言论、评论、分享的链接等，对这些数据进行分析能够帮助企业了解用户的喜好、情感倾向和社交网络结构。
NLP技术可以用于社交媒体数据的情感分析、主题提取、用户画像构建等任务。
情感分析（Sentiment Analysis）是指根据文本中的情感信息，判断文本表达的是正面情感还是负面情感。
情感分析的应用场景非常广泛，比如企业可以通过分析用户在社交媒体上发表的评论和言论，了解用户对其产品和服务的满意度和期望，为其产品定位和市场营销提供数据支持。
采用NLP技术来进行情感分析的方法一般是将文本转换成数字表示，然后利用机器学习模型进行训练和预测。
主题提取（Topic Extraction）是指从文本数据中自动抽取出描述文本主题的关键词或短语。
主题提取对于分析大规模社交媒体数据非常重要，可以帮助企业了解用户讨论的热点话题、行业趋势和竞争情报。
NLP技术可以用于TF-IDF、LDA(Latent Dirichlet Allocation)、BERT等方法的主题提取。
用户画像（User Profiling）是指从社交媒体数据中挖掘出用户的个人特征和行为习惯，包括用户的兴趣爱好、社交圈子、地理位置等。
用户画像能够帮助企业更精准地了解用户需求，推出符合用户口味的产品和服务。
NLP技术可以用于文本分类、实体抽取、关键词抽取等任务，从而实现用户画像的构建。
2. 智能客服随着人工智能技术的发展，智能客服系统已经成为企业服务的重要组成部分。
智能客服系统利用NLP技术分析用户提出的问题，通过自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）技术生成自然语言的回复，与用户进行交互。
nlp 介绍和应用
nlp 介绍和应用
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机科学、人工智能和语言学等多个学科，旨在使计算机能够理解、解释和处理人类语言。
NLP的主要目标是使计算机能够与人类语言进行交互，从而实现自然语言理解和生成。
NLP的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：
1. 文本分类和情感分析：NLP可以用于对文本进行分类，例如垃圾邮件过滤、新闻分类等，还可以进行情感分析，判断文本中的情感倾向。
2. 机器翻译：NLP可以帮助实现自动翻译系统，将一种语言翻译成另一种语言，例如谷歌翻译、百度翻译等。
3. 信息抽取：NLP可以从非结构化的文本中抽取出结构化的信息，例如从新闻报道中抽取出事件、人物、时间等信息。
4. 问答系统：NLP可以用于构建智能问答系统，能够回答用户提出的自然语言问题，例如智能助手、在线客服等。
5. 语音识别：NLP可以用于语音识别，将语音转换成文本，例如苹果的Siri、亚马逊的Alexa 等语音助手。
6. 自然语言生成：NLP可以用于生成自然语言文本，例如智能写作助手、自动生成摘要等。
7. 信息检索：NLP可以用于构建搜索引擎，帮助用户快速找到相关信息。
8. 自然语言理解：NLP可以帮助计算机理解人类语言，例如语义分析、句法分析等。
总的来说，NLP的应用非常广泛，涵盖了文本处理、语音处理、智能问答、智能助手等多个领域，对于提高人机交互的自然性和效率有着重要的作用。
心理学家质疑NLP理论是伪科学
心理学家质疑NLP 理论是伪科学约翰?格林德和理查德?班德勒虽然不是正式的心理学家，但对成功人士、心理学、语言和计算机程序有着浓厚兴趣，借鉴了一些所谓“大师”的理论，现已发展到“场域” 、“能量”、“心法”的层面。
据悉，学了NLP 可以令普通人复制爱因斯坦等成功人士的“大脑模式” ，因此近年来流行全球，传入国内后亦火爆异常。
然而，世界各国的心理学家们纷纷质疑NLP，不留情面地批评它是忽悠大众的伪科学，并不能把你变成天才。
NLP 是大脑的“使用说明书”？NLP 在发展之初，吸收了几位所谓“心理治疗大师” 的理论，包括“家族系统治疗之母”维吉尼亚?萨提亚、“现代催眠之父”米尔顿?艾瑞克森和“格式塔疗法之父”费伦茨?皮尔斯——他们喜欢讲“自尊心”、“转化”、“成长”、“自我实现”、“潜意识”、“非语言交流”、“实现个体最大潜能”之类的话，据说给患者治疗后产生了“神奇的效果”。
NLP 经常涉及以下内容：1、潜意识：这往往影响意识中的想法与行动。
2、解梦：弗洛伊德《梦的解析》中常用的方法。
3、催眠：美国人米尔顿?艾瑞克森的催眠术。
然而，催眠、潜意识可影响人，例如“催眠大师”艾瑞克森认为一个人可以学会直接跟无意识的思维对话——实际上你无法学会，除非你受到“很强的暗示” ，说白了就是配合催眠师演戏。
美国哲学家罗伯特?卡罗尔指出，NLP 甚少提及神经学家或者研究大脑的科学家的理论。
而且，NLP 是难以准确定义的。
NLP 的专家总是说得模棱两可，可以这样理解：NLP对不同的人有不同的意思。
一个比较通用的意思是：NLP 对人们大脑的重新编程，从而帮助他们改变。
我们天生都有一个脑子，但没有脑子的使用说明书，于是NLP 给你一份，NLP 有时也被称为大脑的“软件” 。
NLP 老少咸宜，适用于病人与健康人。
除了对正常人群进行集体培训，NLP 还可用于治疗各种个人心理问题，从恐惧症到精神分裂症均可。
NLP 还声称可改造企业，发挥组织的最大潜能。
神经语言程序学(NLP)概况
神经语言程序学(NLP)概况神经语言程序学(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
NLP的目标是建立能够与人类进行自然对话的智能系统，使计算机能够像人类一样理解和使用语言。
NLP的发展历史可以追溯到20世纪50年代，当时研究人员开始尝试使用计算机处理自然语言。
然而，由于自然语言的复杂性和多义性，NLP的发展一直面临着巨大的挑战。
直到20世纪80年代，随着神经网络的兴起，NLP取得了一些重要的突破。
神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的数学模型，它可以通过学习和训练来提取和理解语言中的特征。
神经网络在NLP中的应用主要包括语言模型、词向量表示、句法分析和机器翻译等方面。
在语言模型方面，神经网络可以通过学习大量的语料库数据来预测下一个单词或句子的概率分布，从而实现自动语言生成。
通过训练神经网络模型，可以使计算机能够生成具有语法正确性和语义连贯性的自然语言文本。
词向量表示是NLP中的另一个重要研究方向。
传统的词袋模型将每个单词表示为一个离散的符号，无法捕捉到单词之间的语义关系。
而神经网络可以将每个单词表示为一个连续的向量，使得相似含义的单词在向量空间中距离较近，从而更好地捕捉到单词的语义信息。
句法分析是NLP中的一个重要任务，旨在分析句子的结构和语法关系。
传统的句法分析方法主要基于规则和规则库，但由于语法规则的复杂性和多样性，传统方法往往难以处理复杂的句子结构。
而基于神经网络的句法分析方法可以通过学习大量的句子数据来自动学习句子的结构和语法关系，从而实现更准确和高效的句法分析。
机器翻译是NLP中的一个重要应用领域，旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
传统的机器翻译方法主要基于规则和统计模型，但由于语言的复杂性和多义性，传统方法往往难以处理复杂的语言现象。
而基于神经网络的机器翻译方法可以通过学习大量的平行语料数据来自动学习语言之间的对应关系，从而实现更准确和流畅的翻译效果。
nlp技术详解
nlp技术详解NLP技术详解自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究计算机与人类自然语言之间的交互的学科。
随着人工智能的快速发展，NLP技术也得到了广泛应用。
本文将详细介绍NLP技术的原理、应用领域和发展趋势。
一、NLP技术的原理NLP技术的核心是将人类语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
它涉及到语言的语法、语义、上下文等多个层面。
NLP技术主要包括以下几个方面：1. 分词与词性标注：将一段文字切分成一个个合适的词，并为每个词标注其词性，以便计算机能够理解句子的结构和含义。
2. 句法分析：通过分析句子的语法结构，包括句子成分、词语之间的依赖关系等，从而理解句子的句法含义。
3. 语义分析：通过分析句子的语义信息，包括词语的意义、句子的逻辑关系等，从而理解句子的语义含义。
4. 语言生成：根据给定的语义信息，生成符合语法规则的自然语言句子。
二、NLP技术的应用领域NLP技术在各个领域都有广泛的应用，如机器翻译、信息检索、文本分类、情感分析、智能客服等。
1. 机器翻译：利用NLP技术将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本，实现不同语言之间的交流。
2. 信息检索：通过NLP技术对大量的文本数据进行处理和分析，从中提取出相关信息，并根据用户的查询需求进行搜索和推荐。
3. 文本分类：利用NLP技术对文本进行分类，如新闻分类、垃圾邮件过滤等，以提高信息的检索和管理效率。
4. 情感分析：通过NLP技术对文本中的情感进行分析，如判断一段文本是正面的还是负面的，以便进行舆情监控和情感评估。
5. 智能客服：利用NLP技术实现自动问答系统，能够理解用户的问题并给出准确的回答，提高客户服务的效率和质量。
三、NLP技术的发展趋势随着深度学习和大数据技术的不断发展，NLP技术也在不断进步和演进。
以下是NLP技术的几个发展趋势：1. 基于深度学习的模型：深度学习已经在NLP领域取得了巨大的成功，如使用循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）进行文本生成和机器翻译等任务。
经典的自然语言处理模型
经典的自然语言处理模型自然语言处理(NLP)是计算机科学中一个重要领域，它涉及计算机对人类语言的理解和生成。
在现代社会，人们越来越依赖自然语言处理技术，例如智能语音助手、机器翻译和情感分析等。
本文将介绍一些经典的自然语言处理模型。
1. 词袋模型词袋模型是自然语言处理中最简单的模型之一，它把文本中的所有单词或词组看作一个袋子，忽略它们在文本中的顺序，然后根据它们出现的频率建立模型。
基于该模型，在文本分类，情感分析，特征提取等任务中，可以直接使用基于统计的方法，例如朴素贝叶斯和支持向量机。
虽然词袋模型简单易于实现，但它仅仅依赖于单个单词的频率，缺少对上下文信息的考虑，容易产生歧义和误解。
2. 循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，它的主要优势在于可以捕捉到单词在序列中的位置和其上下文信息。
RNN中有一个隐藏状态，用户表示当前单词的上下文信息，与前一个单词的隐藏状态和当前的输入共同更新。
RNN广泛用于文本生成，语言模型，机器翻译和情感分析等任务中。
在NLP中，基于RNN的LSTM(Long Short-Term Memory)模型是相当流行的，它能够解决梯度消失和梯度爆炸等问题，并且能够记忆除当前状态以外的许多步骤中间的信息。
3. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种设计用于处理图像、音频和文本等数据的深度学习模型。
在NLP中，CNN主要用于文本分类和情感分析等任务，其基本思想是将文本看作二维矩阵，然后使用卷积核进行卷积，提取特征。
CNN通过卷积层提取n-gram信息，然后使用池化层压缩这些信息。
在某些情况下，CNN在性能上甚至能够超越RNN。
4. 递归神经网络(Tree-RNN)递归神经网络是一种能够处理树形结构数据的网络。
在NLP 中，它主要用于处理句法分析和语义角色标注等任务，因为语言表达具有层次结构，例如短语作为句子的一部分。
Tree-RNN通过遍历句子中的语法树建立模型，可以捕捉到短语之间的关系及其上下文信息。
NLP理念及技巧
NLP理念及技巧
一、NLP理念
NLP(Neuro-linguistic Programming）是一种主要研究人们如何有意
识或无意识的使用言语、行动和感觉与他们的思维模式和心理状态相结合，并学习通过改变这些模式来改善行为和状态的心理学方法。
NLP拥有丰富
的理论框架，包括：模式语言和行为，情感波动，自我责任，自我表达和
发展，自我控制等等。
它还支持积极的意识形态，帮助你在追求心上的梦
想和意愿时采取正确的思考和行动。
NLP认为，人们可以进行必要的情感改变，从而达到改善行为、认知
和心理状态的目的，实现内心想要的，改变现状去实现自己的人生目标。
NLP概括为三个重要的概念：1）个人内心的意识深处；2）以介入手段来
调节原有的流程；3）不断实践和量化，以获得有效的结果。
NLP的基本理念是：不断学习，不断思考，我们可以改善自身的思维
及行为模式，从而向更好的境界进化。
它不仅提出了一套学习的基本原则，也建议使用灵活有效的方法，去公正和坦然的审视自我，让自我本质从内
而外得到肯定和改善。
二、NLP技巧
1、模仿技巧：即通过模仿成功者的行为和表态来达到意图目标，构
建和强化有利于实现目的的自我和语言模式。
2、解释性技巧：将模式解释为有形的单词。
nlp为什么臭名昭著
nlp为什么臭名昭著NLP是Neuro Linguistic Programming三个英文单词的缩写，N是神经元，L是语言学，P是编程，中文翻译叫“身心语言程式学”，研究的是人类思维最基本的元素，找到一个特殊的视角，就是语言！NLP：神经语言程式学NLP诞生于上世纪黄金八十年代的美国二战之后第二次工业革命到了高峰，生产力得到极大发挥，工业革命蓬勃发展，整个世界呈现出一派欣欣向荣的局面。
当时的美国是全世界的标杆，各种新的文化、艺术、思想都在美国诞生，NLP也一样，就是在那个时代诞生的。
当时有两位大学生…现在这两位都还健在，其中一位叫Richard Bandler，是研究计算机的。
另一位叫John Grinder，是研究语言学的。
这两位原来都不是研究心理学的，这带给我们什么启示？要研究人类的心理，未必见得是学习心理学的才能研究得好，恰恰是原来不研究心理学的反而更容易看得清楚。
他们从一个不同的视角跳出来，再反观回去，反而能把这个世界看得更加清楚。
这两位大学生跟随当时美国催眠技术、系统治疗、家庭治疗三大流派的大师学习，他们在课堂里做了很多录音，又根据录音做了笔记。
透过这些大师的语言艺术，他们发现语言能够调整人类的潜意识和情绪状态，使生命状态获得改善，于是他们找到了一个研究人类潜意识的全新入口——语言！这个入口传统心理学没有找到…而Richard Bandler和John Grinder通过语言研究人类潜意识的运作规律，用语言去影响人类潜意识的认知成果，这恰恰带来了一个全新的视角和全新的通路、全新的方向。
这个方向是否行得通呢？事实胜于雄辩，效果非常明显。
语言是人类潜意识真相的写照，这是毋庸置疑的，一个人的内心世界究竟怎样，都透过他的语言如实呈现了出来。
还有很多其他规律性的东西…比如人的情绪问题、信念系统状态等，其实都通过语言结构存储在潜意识里，所以要想改善也必须通过语言。
西方哲学中有一个非常重要的理念——语言是存在的家。
论人工智能在自然语言处理中的应用
论人工智能在自然语言处理中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指人类通过计算机模拟人类智能的一种科学和技术。
随着科技迅猛发展，AI技术已经越来越成熟，不仅可以用于各种计算任务，还可以用于自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）。
NLP是一种对人类自然语言进行计算机处理的技术，目的是使计算机能够理解、处理、生成自然语言。
随着大数据时代的到来，NLP得到了广泛的应用，涉及到范围极广的领域，例如语音识别、文本分类、机器翻译、情感分析等等。
其中，人工智能在NLP中的应用，更是为自然语言处理的应用带来了全新的发展前景。
本文根据人工智能在NLP中的应用，我们将会从四个方面来做详细阐述。
一、语言模型1、概述语言模型（Language Model, LM）是NLP中最基本也是最重要的基础技术之一。
语言模型是一个用于计算一段文本序列的生成概率的概率模型。
简单来说，就是通过分析一段语言中的规律来预测下一个可能出现的词语或者短语，以此来实现文本的自动生成。
2、应用在自然语言处理中，语言模型的主要应用是机器翻译、语音识别、文本生成等方面。
在机器翻译中，语言模型被用于计算不同语言之间的概率分布，从而实现翻译；在语音识别中，语言模型能够针对不同的语言语境，进行预测，准确识别出语音的内容。
二、文本分类1、概述文本分类(Text Classification)是指将一段长文本通过计算机自动分类为预定类别。
文本分类领域的研究已被广泛应用在信息过滤、情感分析、故事分类、广告自动分类等许多领域。
2、应用文本分类在人工智能的NLP应用中，最常见的是用在情感分析中。
通过构建能够自动进行情感分析的模型，能够自动判断一段文本所表达的情感，从而为企业提供更好的服务和更准确的反馈。
三、命名实体识别1、概述命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一种在文本中识别命名实体的NLP技术。
NLP技术应用场景解析
NLP技术应用场景解析自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门涉及人工智能和语言学的交叉学科，它致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。
随着人工智能的快速发展，NLP技术在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将从几个典型的场景出发，深入探讨NLP技术的应用。
一、智能助手智能助手是NLP技术最常见的应用之一。
通过语音识别、语义理解和自然语言生成等技术，智能助手能够与人进行自然的对话，帮助人们解决问题和提供服务。
例如，智能音箱可以通过语音指令控制家居设备，查询天气、新闻等信息，还可以与用户进行闲聊。
而在移动应用领域，智能助手可以帮助用户进行语音搜索、语音输入等操作，提高用户的使用体验。
二、机器翻译机器翻译是NLP技术的另一个重要应用领域。
传统的机器翻译主要基于规则和统计方法，但这种方法往往存在着翻译不准确、语义不通顺等问题。
而NLP技术的发展为机器翻译带来了新的突破。
通过深度学习和神经网络模型，机器翻译系统能够更好地理解源语言的语义，并生成更准确、流畅的目标语言翻译。
这使得机器翻译在跨语种交流、文本翻译等领域发挥了重要作用。
三、情感分析情感分析是通过NLP技术对文本进行情感倾向性判断的过程。
在社交媒体、新闻评论等大数据环境下，情感分析可以帮助企业了解用户对产品、服务的满意度，从而进行市场调研和品牌管理。
同时，情感分析还可以应用于舆情监测和危机管理等领域，帮助企业及时发现和应对潜在的舆情风险。
四、智能客服智能客服是利用NLP技术实现自动化客服服务的一种方式。
传统的客服系统往往需要人工操作，效率低下且容易出错。
而通过NLP技术，可以实现智能客服系统对用户提问进行自动解答，从而提高客户满意度和服务效率。
智能客服系统可以通过文本、语音等多种方式与用户交互，并根据用户的问题进行智能化的回答和推荐。
五、文本挖掘文本挖掘是利用NLP技术从大规模文本数据中发现有价值的信息和知识的过程。
nlp的使用
nlp的使用NLP的使用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一种涵盖人工智能、计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。
随着人工智能的快速发展，NLP 在各个领域的应用越来越广泛，如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。
本文将介绍NLP的使用及其在不同领域的应用。
NLP在机器翻译领域的应用得到了广泛关注。
传统的机器翻译方法主要基于规则和统计模型，但这些方法往往存在词汇不准确、结构错误等问题。
而基于NLP的机器翻译方法则能够更好地处理语言的上下文和语义信息，提高翻译的准确性和流畅度。
例如，谷歌的神经机器翻译系统（GNMT）采用了深度学习技术，通过大量的双语句子对进行训练，取得了较好的翻译效果。
NLP在情感分析领域的应用也备受关注。
情感分析是指通过对文本进行情感判断和分类，了解文本中的情感倾向。
NLP技术可以帮助企业从用户的评论、社交媒体的帖子等大量文本数据中提取情感信息，为企业决策提供参考。
例如，某电商平台可以通过对用户评论的情感分析，了解用户对产品的满意度，进而优化产品和服务。
NLP在文本分类领域的应用也非常广泛。
文本分类是指对给定的文本进行分类，常见的任务包括垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分类等。
NLP技术可以通过对文本的特征提取和模型训练，实现高效的文本分类。
例如，在新闻分类任务中，可以通过NLP技术将新闻按照不同的主题进行分类，方便用户查找感兴趣的新闻。
NLP在问答系统领域也有着广泛的应用。
问答系统是指通过对用户提出的问题进行分析和理解，给出准确的答案或建议。
NLP技术可以帮助问答系统理解问题的意思、提取问题的关键信息，并根据问题的类型和语义进行答案的生成。
例如，智能助理可以通过NLP技术回答用户提出的问题，如查询天气、订机票等。
NLP的使用已经渗透到各个领域，为人们的生活和工作带来了很多便利。
随着人工智能技术的不断发展，NLP的应用前景将更加广阔。
nlp技术的应用领域
nlp技术的应用领域NLP技术的应用领域自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要分支之一，它通过计算机对人类语言的理解和生成，使得计算机能够与人类进行自然交流。
随着NLP技术的不断发展，它在许多领域都得到了广泛的应用。
一、机器翻译机器翻译是NLP技术最早也是最重要的应用之一。
传统的机器翻译方法主要基于规则和统计，但这些方法存在着词义歧义、语法结构不同等问题。
近年来，随着深度学习的兴起，神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）成为了研究热点。
NMT 利用神经网络模型对源语言句子进行编码和解码，可以更好地解决翻译中的一些问题。
二、情感分析情感分析是NLP技术的另一个重要应用领域。
它通过对文本进行分析，判断文本中所表达出的情感倾向，如积极、消极或中性等。
情感分析在社交媒体监测、舆情分析、产品评论分析等方面具有广泛的应用。
常用的方法包括基于规则的情感分析和基于机器学习的情感分析。
三、文本生成文本生成是指利用NLP技术生成自然语言文本的过程。
这种技术可以应用于自动摘要、机器编写新闻报道、智能客服等场景。
其中，自动摘要是一种将长文本压缩成简洁准确的摘要的技术，它可以帮助人们快速获取到所需信息。
四、问答系统问答系统是一种利用NLP技术回答用户提出问题的系统。
它能够理解用户的问题，从大量的文本数据中找到相关信息，并将答案以自然语言的形式返回给用户。
问答系统在智能助手、智能客服、智能搜索等方面有着广泛的应用。
五、命名实体识别命名实体识别是一种将文本中的实体识别出来的技术。
这些实体可以是人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别在信息抽取、知识图谱构建等方面有重要作用。
目前，基于深度学习的方法在命名实体识别中取得了较好的效果。
六、智能推荐智能推荐是利用NLP技术对用户的兴趣和需求进行分析，从而给用户推荐个性化的内容。
例如，在电子商务领域，智能推荐可以根据用户的浏览历史、购买记录等推荐相关的商品。
lnp的原理
NLP（自然语言处理）的基本概念自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
NLP涉及语言学、计算机科学、人工智能和统计学等多个学科，它的发展使得计算机可以更好地与人类进行交互，实现自动化的文本分析、信息提取、机器翻译、语音识别等任务。
NLP的核心任务包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译、问答系统等。
这些任务的实现都依赖于一些基本原理和技术，其中最重要的就是语言模型和深度学习。
语言模型语言模型是NLP中的一个基本概念，它是对语言的概率分布进行建模的数学模型。
语言模型可以用来评估一个句子或一个文本序列的合理性和流畅性，也可以用来生成新的文本。
语言模型的基本思想是根据已有的文本数据，学习出一个概率分布，然后利用这个概率分布来评估新的句子的概率。
常用的语言模型包括n-gram模型和神经网络语言模型。
n-gram模型是一种基于统计的语言模型，它假设一个词的出现只与它前面的n-1个词有关。
n-gram模型的参数估计可以通过最大似然估计来进行。
神经网络语言模型是一种基于神经网络的语言模型，它利用神经网络来学习词与词之间的依赖关系。
神经网络语言模型通常使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）或者Transformer模型来建模。
语言模型在NLP中有着广泛的应用，比如机器翻译、语音识别、文本生成等任务。
深度学习深度学习是一种机器学习的方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理来进行模式识别和数据挖掘。
深度学习的核心是神经网络，它能够通过多层次的非线性变换来学习高层次的抽象特征。
深度学习在NLP中的应用非常广泛，它可以用来解决文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等任务。
深度学习在NLP中的应用主要有以下几个方面：1.词向量表示：深度学习可以学习出每个词的分布式表示，将词映射到一个低维的实数向量空间中。
nlp的理解
nlp的理解自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。
它涵盖了语音识别、语言理解、机器翻译、信息检索、情感分析等多个领域，对于实现人机交互、智能搜索、智能客服等应用具有重要意义。
在NLP的发展过程中，研究者们面临着各种挑战。
首先，自然语言的表达方式多样复杂，常常包含歧义、语法错误等问题，因此需要构建有效的语言模型来解决这些问题。
其次，语料库的获取和整理也是一个巨大的工程，需要大量的人力和时间投入。
此外，不同语言之间的差异也增加了NLP的难度。
为了解决这些问题，NLP研究者们提出了各种方法和算法。
其中，统计方法是最常用的一种。
通过对大量的语料进行统计分析，可以得到词频、语法规则等信息，从而提高自然语言处理的准确性和效率。
此外，机器学习也被广泛应用于NLP领域，通过训练模型来实现自然语言的处理和理解。
在实际应用中，NLP的应用场景非常广泛。
例如，智能搜索引擎可以根据用户输入的自然语言进行搜索，帮助用户找到所需信息；智能客服系统可以通过自然语言理解技术，理解用户的问题并给出相应的回答；智能翻译系统可以将一种语言翻译成另一种语言，方便不同语言之间的交流。
然而，尽管NLP已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，语义理解仍然是一个困难的问题，尤其是对于复杂的语句和多义词的处理。
其次，针对不同语种的处理也是一个挑战，因为不同语言之间存在着很大的差异。
此外，数据的质量和规模也对NLP的效果产生重要影响。
为了进一步推动NLP的发展，研究者们正在探索一些新的方法和技术。
例如，深度学习在NLP领域的应用越来越广泛，通过深层神经网络可以提取更多的语义信息，从而提高自然语言处理的效果。
此外，知识图谱的构建也是一个热门研究方向，通过将知识融入NLP 系统中，可以提高系统的智能程度。
NLP作为计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，为实现计算机与人类之间的自然交互提供了重要支持。
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人们对NLP3个概念的应用和误解1，“关于心锚”心锚并不是简单的条件反射，就像别人开心的时候你摸她一下。
一直这样做然后别人就开心了不是这样的，显然不现实人都是活生生的，这样似乎潜在的信息NLP心锚有控制的能力，而人就像简单的机器一样人有影响别人，和被别人影响的能力，它区别了生命和物体的概念除非我们是木头，否则永远具备相互影响的能力并从中获得乐趣和经验（并非这里说的影响就是每次都会有回应）心锚其实一般都作用在，半入神状态的时候，或者解释说是心锚只是一种提示作用，就好比我写了篇小说，你能否看得脑海里面都是画面然后很有感觉，这取决于你自己。
这些文字就是在提示你的经验你的潜意识会根据你当前的状态来自动选择回应的方式有可能反映是配合，有可能木然，有可能是微微的有些反映有可能是没有任何反映这都是很正常的。
不可能说我现在和你谈话的时候，我时刻想的是怎么样来用秘密的心锚。
这样会让人有很多的负荷。
这本身就是一种限制自己行为让自己失去开放性。
一般来说：心锚的作用会用于临床的治疗上，效果会很好语言就是心锚，它提炼经验和简化我们的经验就像“落水的小猫”这个字的样子，会让你形成脑海里的图象一样，这是一种条件反射。
————————————“落水的小猫”————————连接————————心中的图象或声音比如，看我的文字可能是概念和抽象的但我的脑海里面的经验的组合，也是如此，并非非常的具像或是伴随着很多声音，和画面和感觉这些都直接被我过滤掉了，取而代之的，是瞬间闪过的一些图象这些都不在我的意识范围之内。
因此我的文字风格常常是这样的抽象除非你对我说这样一句话（提示）；停下来，去想想自己刚刚看到了什么经验，让你知道了心锚原来只是一种提示的作用？”那么这样，我就开始搜集我之前在生活当中遇到的人和事情比如，我在与人谈话的时候，我心里也曾经想过告诉自己“我来试着看看，能不能用它来制造一些刺激和连接的反应？”于是在我和一个人谈话的时候，我站在他旁边，他正玩着电脑显然他现在的注意力并不会完全放到我身上我问：有没有过在失败中依然不放弃的时候，感觉到自己一定要做好，最后都没有放弃？“他的问答是有的但是，这个搜索经验的过程是非常快速的，也就是说他在脑海里面形成的是非常快速的一些图象，甚至是一些简短到自己都没有意识到的画面你想设心锚，那么结果如下1，这个时候，你去拍他一下，显然这是不可能成为一个所谓的“心锚”的，也就是说，它不会让你下次没事的时候拍他一下他就回忆起来了这些经验，可能会真刚好有，但是这并没有任何影响力2，你继续追问，追问他一些细节，说那你当时的经验是什么，你看到什么，听到什么，你怎么想的对自己说了什么话，你的感觉告诉你不要放弃，要坚持是吗？：你得到的回应可能是，他开始滔滔不绝的讲话BALABALABALA，并说那些经验，并且在回想那些片段3，他可能心不在焉，或是很奇怪现在为什么要聊这么深刻的问题但是，如果你理解心锚就是拍他的肩膀，就让他一直想着这些事情，那就太错误了因为我实验过，在我以前最开始的理解里面心锚原来是这样的概念但后来发现并不是这样其次，他现在可能并没有要具体去感受一些东西，因为可能他还有其他的事情要做脑海里面有很多其它的事情等着他或挂着他身边，或是关于他个人对这些事情的评论和想法也就是说，他和那写经验是属于抽离的其实，我刚才已经提示了很多话了，那些话句句说出来（在我内心进行）和我打出来的都是心锚的组成我举个使用心锚的例子：情景必须交代一下我和妹妹在一起玩电脑，我教他NLP方面的东西来实验的玩她表示同意于是我提示她做好，做几个深呼吸来放松一下身心，以便与让大脑放松（这就是一连串的指令和建议，她表示配合）我让她回忆很高兴的时候，她找到一些经验了当然我是不知道是什么的，我继续得提示她去进入画面里面去，就好象正在发生一样，她做了我看见她确实生理有了反映，面部都有微妙的变化我才继续提示她，更加的享受这些高兴的事情，高兴的情绪她又做了这个时候我有很多选择来做所谓的心锚连接，一，我放一些小音乐二，我告诉她说，我们给她取个名字以颜色来代替，让她自己想比如“可爱粉红”三，我用手指划过她的脸旁或是这3者我一起都进行然后反复测试，完成这样就可以很完美的成功了，为什么？有几个潜在的前提条件（包括我之前用2个心锚驱动一个胆小的人跳舞也是一样）第一，她是我妹妹，我们之间熟悉可以信任，而且引起了她的兴趣第二，她属于可以直接提取经验（也就是可以很轻松的看到画面的人）第三，我给予她的指令和建议她都听从，例如坐好，闭眼，深呼吸，放松第四，我给予她的指令是，让她进入画面融合经验二，谈谈模仿对方的动作声音是否能对每个人奏效获得亲和感？有些看过NLP的书籍和催眠的人，都会知道里面有招叫做模仿对方的身体姿势来获取对方的共鸣达到舒适的状态对于这件事情，我保留一些个人的看法因为，我的经验告诉我，这样做是有时候有用，而有时候是徒劳进行这项任务的步骤是这样的一般：首先看到对方，然后自己的声音告诉自己要模仿，然后意识就不自觉的转入了身体的感觉上面。
然后这些东西都进入了意识频道对于执行这个任务方法的时候，会造成意识的堵塞因为你一方面在执行上面的那些步骤而且还不确定会不会有效果当没效果的时候，你可能感觉到居丧（你完了）当有效果的时候，你可能感觉到高兴（你又意识别的去了）这样你没有办法进行最自然和流畅的沟通的而且，关于真正的亲和感，其实还来源与很多不同的方面例如，你和他之间对某些看法的同工你和他之间能够尊重对方与自己的不同？你的情绪状态很饱满，或给人感觉很舒服？你的谈话方式很适合他，你能找到很好的话题，能够和他的价值观的其中某点达到一种共通所谓物以类聚罢了那么，如果我们有一个很好的价值观蓝图和感受经验那样就更好了例如什么样的价值观能够很好的和别人相处？我个人认为就是能够尊重别人价值观，认识到人与人是不同的，并有所体会（这个价值观，就是一个能共通和自己有不同价值观的桥梁）正因为人与人的不同，如果我们能接受他人和自己的不同，我们会立刻作出一些更好的行为来避免一些令人不愉快的冲突例如就像我的母亲有时候对我喜欢加一些很多评论，或是打断我的话这确实让我不愉快我尝试了很多次，都是这样的结果后来通过和我爸爸的聊天中，得到了一些启发他说道，当他病了的时候，需要的是一些安慰和急迫的关心但是每次母亲对他都是先一顿批评和大声的指责然后他心里很不舒服，接着母亲就会给他买药之类的后来，他决定了，不去首先对自己的妻子做一些心中的幻想希望她是什么样的，理想中的样子因为，他尝试过，都是得到同样的结果，失败了于是他接受她原本的行为，也不去对她在这件事情上进行一些想象后来，他就在也没有感觉到很不开心，很沮丧了我想对于我来说也是一样的我也在心中对她有些幻想，我潜意识心中有个图象，希望事情会向我想象的那样去预演例如我说话的时候她温柔的看着我给予我鼓励和肯定我失败的时候她给予我支持和安慰当不去在心中预演的时候，我发现其实我可以感到更真实一些了对她的了解也更多，比以前要多很多这么多年了，我每次感受到的沮丧其实都是有一些原因的但不重要了我发现每个人都有自己的不同的想法，或者我的母亲也是一样她也会可能像我一样，做同样的事情心中也预演了一个我，而我的行为和她预演的不同的时候，她也会感受到和我同样的感觉所以，我偶尔可以发现，其实我是很幸福的她做了很多事情，我看到她为我们爷俩每天都很照顾，家里的事情她做了很多其实人不可能那么完美，因为完美是存在与一个人自己脑海里面的预演而预演的这些想象，会增添一个人的烦恼，因为它有时候往往与现实是不一样的NLP里面说，其实同理心，热情，爱，只是一种蓝图，和价值观念并非说它们就是真理，不是要求每个人在每件事上都必须要这么做但是，它应用在人际关系和家人好朋友之间，是很融洽的蓝图三，关于眼球的转动能够测谎？视觉类问题人的眼球向左上，是在提取右脑里面的记忆存储，向右上是进入左脑的片段想象中心是的，但这并非是测谎的最好方法因为每个人说谎的风格是不同的，而且谎话的价值并非是我们想象的那么糟糕和感觉很坏其实说谎高手都有很强的思维能力，有很好的画面组织能力，和逻辑感而且心理素质很好，这是值得我们没有这方面能力的人去学习的人生在世，谁能没说过几个慌呢所以，它并不适用与我们日常生活与朋友交往里面，因为小时候我们都知道，大灰狼和小红帽陌生人敲们别开只类的故事当然，如果你是想看看一个人是否说谎，也可以做到首先你要给予他一定的压力比如，像电影里面，王牌对王牌的精彩片段谈判高手扣押了一个警务主管，将他拷在椅子上，让他看着他的眼睛然后提问：看着我，你最后一次看见内森，是什么时候？他在那种情况下，眼睛必须去看右上去临时想象图象结果谎言被揭穿试想，如果他知道这个谈判专家会来问他这些问题，他可能早就在心中想了很多种不同的场景并且做好充分的准备来回答他的问题了而且也不会伴随着扣屁股，挠头等下意识的动作只能说，这一切发生的太突然了所以，当抓到嫌疑的时候，JC们用的手段并不是这个而是反复的询问事情发生的时间，和心理动机，以及它们是否有合理，有没有证据这些才是揭穿谎言的好办法所以不用去理会NLP里面的这个说法，其实NLP里面并没有说这样可以测慌如何真正掌握追女生的技巧？约会核心？当你学会了这些核心技巧，你便可以让你从前搞砸的许多妹子起死回生，因为你比以前更懂得女人心！而这些方法之所以管用，因为这都是我们从无数的情感案例中总结出来的，而不是凭空想出来的。
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