NLP重塑镜像法
NLP十二法则：也是人的最佳思维模式
NLP十二法则：也是人的最佳思维模式目录：一﹑没有两个人是一样的二﹑一个人不能改变另外一个人三﹑有效用比只是强调道理更重要四﹑只有由感官经验塑造出来的世界，没有绝对的真实世界五﹑沟通的效果取决于对方的回应六﹑重复旧的做法，只会得到旧的结果七﹑凡事必有至少三个解决方法八﹑每一个人都选择给自己最佳利益的行为九﹑每人都具备使自己成功快乐的资源十﹑在任何一个系统里，最灵活的部份最能影响大局十一﹑没有挫败，只有回应讯息十二﹑动机和情绪总不会错，只是行为没有效果一﹑没有两个人是一样的1没有两个人的人生经验会完全一样﹐所以没有两个人的信念﹑价值观和规条系统会是一样。
2因此没有两个人对同一件事的看法能够绝对一样﹐也没有两个人对同一件事的反应会一样﹐因此也没有两个人的态度和行为模式会完全一样。
3因此发生在一个人身上的事，在另一个身上不会有一样的结果。
4人与人之间的不同，建造了这个世界的奇妙可贵。
5尊重别人的不同之处，别人才会尊重自己独特的地方。
6每一个人的信念、价值观和规条系统都是在不断演变中，所以没有一个人在两分钟是一样的。
7两个人之间信念、价值观和规条不一样，也可以使两个人很好沟通和发展出良好关系。
8给别人空间也就是尊重别人的信念、价值观和规条，这样才能有良好的沟通和关系。
9同样地，自己与别人的看法不同，也是正常的事。
10在尊重别人的信念、价值观和规条的同时，我们也有权利要求别人尊重自己的信念，价值观和规条。
二﹑一个人不能改变另外一个人1一个人不能改变另外一个人，每个人只能改变自己。
2一个人不能推动另外一个人。
每个人都只可以自己推动自己。
3找出对方的价值观，创造、增大或转移对方在乎的价值，对方便会产生推动自己的行为。
NLP自我重塑计划-安德鲁斯-福克哪2008-1201
NLP自我重塑计划：21天塑造全新自我作者: (美)安德鲁斯(美)福克纳译者: 胡蓝云图书分类: 人文社科资源格式: PDF版本: 扫描版出版社: 高等教育出版社书号: 9787040200232发行时间: 2008年12月1日地区: 大陆语言: 简体中文内容简介：从创立至今，NLP帮助过成千上万的人战胜恐惧，树立自信，改善人际关系，取得更大的成功。
这包括我们熟知的美国前总统克林顿、世界首富比尔·盖茨、英国王妃戴安娜、电影导演斯皮尔·伯格、网球明星阿加西、激励大师安东尼·罗宾以及著名节目主持人拉里·金。
本书是NLP训练的一本经典著作，是由世界著名的NLP Comprehensive培训公司组织撰写的。
在本书中，作者将指导你通过具体的步骤逐渐了解杰出人士的性格特征、思考习惯和行为方法。
通过学习这些顶尖人物如何思考、沟通和达成非凡表现，你也可以复制“卓越”，全面提升自己的表现，成为一位快乐成功的“卓越人士”。
为了让读者牢固地掌握NLP训练法，本书精选了43个经过充分验证的NLP实用训练法，并在最后一个章节给大家专门制定了一个21天的训练计划，按照这个计划读者可以按部就班地完成NLP的全面培训，塑造—个全新的自我。
编辑推荐：“NLP在解决个人困难方面具有无穷的潜力……它已经变成了个人全方位发展的方法和手段。
”——《时代周刊》“NLP是20世纪60年代以来涌现出来的关于人类交流最重要的综合知识。
”——《科学文摘》内容截图：目录:第一章转变思维是前提第二章什么是NLP？练习1：电影音乐练习2：画框练习3：成功的光环第三章激发你的动力练习4：是什么让一次经历给你留下深刻的印象？练习5：增强动力练习6：创造全新的行为方式第四章寻找你的使命练习7：你是一个学习者练习8：寻找生活的激情练习9：重新审视自己内心深处的价值观和道德标准练习10：确定一个远大目标练习11：为自己的远大目标确定一个特定的方向练习12：把自己和使命结合起来第五章实现你的目标练习13：借助你崇拜的英雄练习14：为你的使命找出个体角色练习15：为你的使命找出工作角色练习16：为你的使命找出个人家庭角色练习17：为你的使命找出公民角色练习18：创造一个辉煌的明天练习19：制定一个计划练习20：快速预演练习21：采取行动第六章建立友好稳固的人际关系练习22：让人成为你的目标的一部分练习23：设定人际关系方面的目标练习24：训练声音的协调性第七章有力的说服技巧练习25：在你身上找到协调或者不协调的信号练习26：内在一致性的建立第八章消除害怕和恐惧练习27：联想与分裂练习28：回放电影练习29：快速消除恐惧练习30：他人定位练习31：中立的观察者第九章建立自信练习32：内在声音的重构练习33：面对挫折的灵活应变第十章学会自我欣赏与自尊自爱练习34：寻找自尊练习35：自传练习36：图像空间转移法练习37：从容面对批评第十一章保证积极的思想态度练习38：把握积极的思想态度练习39：找出自己的时间线练习40：决策破坏者第十二章秀出你的最佳表现练习41：图像空间转移法在增强个人控制力上的应用练习42：烙下最佳表现的印记练习43：放开视角，成就无限NLP 21天无限成功计划NLP术语表致谢作者简介。
NLP自然语言处理知识点(思维导图)
wi
)
count(wi−1
)
相邻出现频数count(wi−1
wi
)
单独出现频数count(wi )
避免分子为0，可以使用拉普拉斯平滑
分子+1 分母+V，V为词汇表中单词个数
N=1
完全独立，每个词与其他词无关 UniGram
考虑性能，一般取N<=3
N=2
二元文法，句子中任意一个词出现的概率只与他前面一个词有关 Bigram
中文词法分析
例题
A=6、B=5、TP=3（结婚、的、的）
P=3/5=0.8，R=3/6=0.5，F1=（2PR）/（P+R）=0.545
从头开始
正向最大匹配FMM
从句子里按从左到右取m个字符作为匹配字段，m为字典中最长字符长度 匹配到，切分，往后走
匹配不到，丢到最后一个字继续匹配，直到匹配完或抛弃完
两种方法
基于图模型 基于转移模型
完全有向图中寻找最大生成树 寻找最优动作序列
句子从左到右，句法树从S到词汇 句法树概率为所有概率相乘 哪个概率大哪个更靠谱
文本分类
以实验方式考察，CNN/RNN二选一出大题
加载数据
从csv加载数据
csv.reader
去停用词
STOPWORDS = set(stopwords.words('english')) replace(STOPWORD,'')
fit(X_train,Y_train,epochs,valadation_data=(X_test,Y_test),verbose)
verbose=0 无记录 verbose=1 进度条
NLP14种回应术
NLP14种回应术
14种不同的回应术模式
1、意图：将注意力引向信念背后的目标或意图。
2、重新定义：用意思相近但含意不同的新词来替代信念陈述中所用的字眼。
3、后果：将注意力引向信念的（正面或负面）影响，或由信念所定义的总结如何改变（或者加强）信念。
4、向下分类：分解信念的组成元素，拆成更小的片段，从而改变（或强化）由信念所定义的总结。
（下切法）
5、向上归类：将信念的某个要素总结或归类到更大的分类中，从而改变或加强由信念所定义的关系。
（上堆法）
6、比喻：找出由信念所定义的一个关系的比喻，这个类比可以挑战（或强化）信念所定义的总结。
（平行法）
7、改变框架大小：从不同的情境重新评估（或强化）信念的含义，这些情境包括：更长（或更短）的时间框架、较大的人群（或个人观点）、更大或更小的视野。
8、另一结果：转向一个不同的目标，而不是信念所确定或暗示的目标，以便挑战（或加强）信念的适宜性。
9、世界观：从不同的世界观的框架，重新评估（或强化）信念。
（换位思考）
10、现实检验策略：重新评估（或强化）信念所说明的事实，人们从对世界的认知中提取出这个事实以便建立了他们的信念。
11、反例：找出一个例子或“违反规则的例外”，来挑战或丰富由信念所定义的总结。
12、准则层次：找出信念所确认的准则，并根据比它更重要的其他准则来重新评估（或强化）信念。
13、反击其身：根据信念所定义的关系或准则，重新评估信念陈述本身。
14、超越框架：从动态的、个人化情境的框架重新评估信念——建立关于信念的信念。
npl自然语言处理常用算法模型
npl自然语言处理常用算法模型NPL自然语言处理常用算法模型自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
NLP常用算法模型是指在NLP领域中被广泛使用的一些算法模型，它们能够处理文本数据并从中提取有用的信息。
本文将介绍几个常用的NLP算法模型。
1. 词袋模型（Bag of Words）词袋模型是一种简单而常用的NLP算法模型，它将文本表示为一个词汇表，并统计每个词在文本中出现的频率。
词袋模型忽略了单词的顺序和上下文信息，只关注单词的频率。
通过词袋模型，我们可以将文本数据转化为数值型数据，以便于计算机处理。
2. TF-IDF模型TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型是一种用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的一个特定文档的重要程度的统计方法。
TF-IDF模型综合考虑了一个词在文档中的频率（Term Frequency）和在整个语料库中的逆文档频率（Inverse Document Frequency），从而计算出一个词的权重。
TF-IDF模型常用于文本分类、信息检索和关键词提取等任务。
3. 词嵌入模型（Word Embedding）词嵌入模型是一种将词语映射到低维空间向量表示的方法。
它能够捕捉到词语之间的语义关系，使得相似含义的词在向量空间中更加接近。
Word2Vec和GloVe是两种常用的词嵌入模型。
词嵌入模型在NLP任务中广泛应用，如文本分类、命名实体识别和情感分析等。
4. 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）循环神经网络是一种具有记忆性的神经网络模型，可以处理序列数据，尤其适用于处理自然语言。
RNN通过引入循环结构，使得网络能够记住之前的信息，并在当前的输入上进行计算。
nlp大模型型算法 -回复
nlp大模型型算法-回复什么是NLP大模型算法？NLP大模型算法，即自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）中的大模型型算法，是一类基于深度学习技术的算法，用于处理和理解自然语言文本数据。
这些大模型利用深度神经网络模型从大规模的语料库中学习语言模式和语义关系，并具备强大的文本理解和生成能力。
NLP大模型算法的突破过去几年，NLP领域的研究和应用取得了巨大的突破。
其中最重要的突破之一是NLP大模型算法的兴起。
NLP大模型算法之所以引起广泛关注，是因为它们在各种自然语言处理任务上的卓越性能表现。
例如，在文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等任务中，NLP大模型算法往往能够达到或超越人类水平的性能。
NLP大模型算法的基本原理NLP大模型算法的基本原理是利用深度神经网络模型对自然语言文本进行建模。
这些模型通常采用基于注意力机制的Transformer结构，能够通过多层的自注意力机制和前向神经网络编码输入文本的语义信息。
同时，NLP大模型算法还采用了大规模无标注语料预训练的策略，通过在海量数据上进行无监督学习，学习到丰富的语言表示。
在具体任务中，NLP大模型算法会在预训练模型的基础上接上一个任务特定的输出层，通过有监督学习的方式对模型进行微调。
NLP大模型算法的优点相比传统的NLP算法，NLP大模型算法具有以下几个优点。
首先，NLP大模型算法拥有更强大的语义理解和表达能力，能够自动学习语言模式和语义关系，无需手动设计特征。
其次，NLP大模型算法具备更好的泛化能力，能够在各种语言环境和任务中进行迁移学习。
此外，NLP大模型算法还能够利用海量的无标注语料，进行无监督学习，从而提高模型的性能。
NLP大模型算法的应用NLP大模型算法在各个领域都有广泛的应用。
在自动问答系统中，NLP 大模型算法能够理解用户的询问，并给出准确的回答。
在舆情分析中，NLP 大模型算法能够自动识别用户态度和情感倾向，帮助企业及时了解舆情动态。
NLP之重塑印记法
NLP之重塑印记法“重塑印记法”是NLP技巧之中最有效和最受咨询师欢迎的技巧之一。
在化解一个人成长过程中产生的内心障碍方面，这个技巧可靠且效果显著，它亦是处理身份层次问题上最容易掌握的技巧之一。
虽然表面上看似很复杂，但明白其中要点之后，它使用起来其实很简单。
“重塑印记法”最擅长处理一些不知来由的负面感觉、情绪、态度、反应或意念等。
但在此技巧的实施过程中，可能会需要用到很多其他的技巧，例如感知位置平衡法的对话、借力法、宽恕法、化解情感痴缠法和系统排列概念的多种应用等。
因此重塑印记法并不适宜初学者使用。
重塑印记法的重要事项1、这个技巧不可以自己做。
2、技巧开始前，咨询师要引导来访者在地上划下时间线，必须在“过去”的方向上准备足够的空间。
开始引导来访者退行的时候，需要用较细的脚步引导，并预留一定的空间给“未来”3、开始前要提醒来访者，在任何时候不想继续下去都可以叫停，同时这个技巧可以在来访者完全不说出印记经验内容的情形下做出效果。
应预先说明这两点使来访者更安心。
4、这个技巧需要安装两三个或者更多的感觉型经验掣，最常用的是来访者的手臂和肩膀。
咨询师应预先选定足够的位置，并且注意在过程中不要弄错。
5、若该事件涉及来访者父母中的任何一个人，另一人也必有关连（就算当时另一人并不在场），所以应该在过程中把两人都列为“重要人物”（即事件中他们有同等重要的责任）。
6、若该事件涉及来访者的父母，或会需要将时间退行至出生甚至更久之前。
7、若该事件不涉及来访者的母亲，多数情况下无须将时间退行至出生前在母亲体内的时间。
8、因为咨询师不能预先知道过去的时间线中有多数件印记事件需要处理，所以这个技巧有可能需要数小时的时间。
若一次辅导的时间不够，可以在完全处理好一件印记事件之后暂停，再约时间做下一次。
但在本次来访者离去之前，咨询师要确保：来访者已经打破了状态，其离去时比到达时的状态更佳；若有需要，为来访者安装具有支持力量的经验掣；若有需要，来访者可马上与咨询师取得联络。
NLP语言模式及话题技巧
NLP选摘语言模式及话题技巧（非完整版）STORYDAY第一部分NLP之话题技巧第一节：上堆下切平行1第二节：NLP理论在搭讪中的应用3第二部分NLP之检定语言模式与提示语言模式4第一节表层结构与深层结构 5第二节上调下调法 5第三节检定语言模式 5├简介├运用此法的注意事项├扭曲类语式├归纳类语式├删减类语式第四节提示语示模式9第五节检定语言模式之我见9本文整理了两篇2篇网络上的文章，整理合并后，我把实际运用这部分，即nlp话题技巧提上了，以希望你对后面的语言模式不感到那么陌生和枯燥。
SYRNLP之话题技巧------上堆下切平行（让你有永远说不完的话题）STORYDAY 第一节：上堆下切平行在NLP理论中，任何一个话题都可以有三个不同的伸延方向，即上堆、下切和平行。
本文主要内容摘自：重塑心灵（修订版）在语言沟通中，我们经常会把交谈的方向引导向三个方面：一是弄清楚对方话语的意思，或者在说过的内容里面把焦点调细，把其中的部分放大，就像用小钳把内容的一些资料捡出来，这样的技巧叫做“下切”<女>(chunk---down)，NLP的检定语言模式(下文有详细介绍)就是一套这方面的技巧；二是为了建立与对方一致的气氛，用含义更广的词语去暗示意义上的共通，因而建立接受对方和允许对方引导的感觉。
因为“意义”存于一个人的潜意识，是很主观和不能尽言的，所以在语言层次取得意义上的一致感觉时，对方会被带到新的思考方向上，这样的技巧叫做“上堆”<男>(chunk—up)，NLP的提示语言模式(下文有详细介绍)就是一套这方面的技巧；三是探索对方说话的意义，因此能引导对方注意到有同样意义的不同可能，找出在同一层次的其他选择，使思想和生活更加丰富，这样的技巧叫做“平行”(parallel)。
以上三个方向的语言技巧，统称为“上堆下切”技巧(chunking)，这套技巧的功能是从三个方向(上、下、平行)扩展交谈的涵盖面，使谈论的内容更丰富，效果更理想。
NLP自我重塑计划书
NLP自我重塑计划书介绍自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一项涉及人工智能和语言学的领域，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
NLP的发展近年来取得了巨大的进步，但仍面临一些挑战和限制。
因此，本计划旨在通过自我重塑，进一步提升NLP的能力和效果。
目标本计划的目标是通过推进以下方面的研究和实践，使NLP能够更好地理解和处理自然语言:1.自然语言理解：改进NLP算法和模型，使其能够更准确地理解和解释自然语言。
2.自然语言生成：开发新的算法和模型，使NLP能够更准确地生成自然语言文本。
3.情感分析：提升NLP在情感分析方面的能力，能够更好地识别和理解文本中的情感色彩。
4.多语言处理：改进NLP算法和模型，使其能够更好地处理不同语言之间的关系和差异。
5.实时处理：优化NLP算法和模型，使其能够更快速地处理实时文本数据。
实施计划1. 自然语言理解改进NLP算法和模型，使其能够更准确地理解和解释自然语言。
具体措施包括：•深入研究和应用自然语言处理中的语言学理论，以提高对句法和语义结构的理解能力。
•积极参与相关竞赛和挑战，探索新的算法和模型。
•加强与语言学家和语言学研究机构的合作，共同研究和开发新的自然语言理解技术。
2. 自然语言生成开发新的算法和模型，使NLP能够更准确地生成自然语言文本。
具体措施包括：•深入研究和应用自然语言生成领域的技术和方法。
•探索基于深度学习的自然语言生成模型，提高生成文本的质量和准确性。
•加强与作家和文学研究机构的合作，共同研究和开发新的自然语言生成技术。
3. 情感分析提升NLP在情感分析方面的能力，能够更好地识别和理解文本中的情感色彩。
具体措施包括：•收集和整理大规模的情感标注数据集，用于训练和评估情感分析模型。
•探索情感分析中的深度学习技术和方法，提高对情感的理解和分析能力。
•加强与心理学家和情感研究机构的合作，共同研究和开发新的情感分析技术。
nlp算法原理
nlp算法原理自然语言处理（Natural Language Processing）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、分析和处理人类语言。
它的目标是让计算机能够像人类一样理解和处理自然语言，并能够与人类进行有意义的交流。
NLP的算法原理可以分为以下几个方面：1. 语言模型（Language Model）：语言模型是NLP中的基础模型，它用来计算一个句子在语言中出现的概率。
常用的语言模型包括n-gram模型和神经网络模型。
n-gram模型根据前n-1个词来预测第n个词的出现概率，而神经网络模型则使用深度学习算法来学习句子的语义信息。
2. 分词（Word Segmentation）：分词是将连续的文本切分成一个个有意义的词语的过程。
中文分词是NLP中的一个重要任务，因为中文没有像英文那样明显的词语边界。
常用的中文分词算法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
3. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：词性标注是为一个句子中的每个词语确定其词性的过程。
词性标注可以帮助计算机理解句子的结构和意义。
常用的词性标注算法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
4. 语法分析（Syntactic Parsing）：语法分析是为一个句子建立其语法结构的过程。
语法分析可以帮助计算机理解句子的句法结构和语义关系。
常用的语法分析算法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
5. 语义分析（Semantic Analysis）：语义分析是为一个句子确定其语义信息的过程。
语义分析可以帮助计算机理解句子的意义和表达方式。
常用的语义分析算法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
6. 机器翻译（Machine Translation）：机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的过程。
机器翻译可以帮助人们跨越语言障碍，实现不同语言之间的交流。
nlp算法原理
nlp算法原理NLP算法概述什么是NLP算法？自然语言处理（NLP）算法是一类专门用于处理和分析自然语言数据的算法。
NLP算法的目标是让计算机能够理解和处理人类语言，并从中获取有关语义和情感的信息。
NLP算法的基础•词袋模型（Bag-of-Words Model）：词袋模型是NLP 中常用的基础模型之一。
它将文本表示为标记化的词语集合，无视词语在文本中的顺序和语法结构。
这个模型可以用来进行文本分类、情感分析等任务。
•TF-IDF向量化（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：TF-IDF是一种用于衡量文本中词语重要性的指标。
它通过计算词语在文本中的频率与在整个语料库中的逆文档频率的乘积，来为每个词生成一个向量表示。
这个方法常被用于文本相似度计算和搜索引擎排名。
•词嵌入（Word Embedding）：词嵌入是将词语映射到低维向量空间的一种方法。
它能够捕捉到词语之间的语义关系，使得计算机可以更好地理解词语的含义。
词嵌入常常用于语义分析、文本生成和文本聚类等任务。
NLP算法的进阶1. 文本分类•朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的概率分类器。
它通过统计文本中词语出现的频率，计算每个类别的概率，并通过贝叶斯公式来预测文本的分类。
•支持向量机（SVM）：支持向量机是一种常用的二分类算法，其核心思想是通过在特征空间中寻找一个最优超平面来实现分类。
在文本分类任务中，SVM可以通过核函数将文本映射到高维特征空间，从而实现非线性分类。
2. 命名实体识别•条件随机场（CRF）：条件随机场是一种用于序列标注任务的概率图模型。
在命名实体识别任务中，CRF可以通过标注训练数据中的实体标签，并学习到词语之间的上下文信息，提高对未知实体的识别准确度。
3. 机器翻译•神经机器翻译（NMT）：神经机器翻译是一种通过神经网络模型实现的机器翻译方法。
NLP 框视的重组法
突然，办公室里传来一阵大笑，董事长走了出来说：“这样的业务员不跟他谈生意，我还找谁谈？”
这是很多业务员经常都会碰到的场面，如果光是靠一些单纯的激励，还是会有泄气的时候，因为根本的原因是没有改变看事物的角度。所以有很多所谓的高级业务员也有倒地趴下的一天。
有一个在香港销售保险非常成功的王先生，许多同事请教他成功的秘诀，他总是摇摇头说：“没有什么啦！”同事们觉得他做得这么好的业绩肯定有成功的秘诀，怎么可能没有呢？于是一再地追问他，他还是摇头说：“真的没有什么秘诀，我只是觉得做保险挺轻松也挺顺利”。
“框视”本身也无所谓好或坏，只是相对于我们的幸福快乐而言，会产生不同的结果。任何的人生遭遇所代表的意义，全取决于我们为它所配的“框视”。当您换了个“框视”，意义就随之而变。要想改变个人最有效的工具之一，就是要晓得如何为自己的遭遇配认最好的“框视”。
因此，如何“框视”就变成一种很重要的学问了，
不同的框视会产生不同的态度，而不同的态度就会影响到不同的行为，不同的行为就导致了不同的结果，一个一个结果累积起来，就形成了我们的现状或者叫命运了，而我们的现状或命运又会塑造我们的框视。这是一个循环，可以是成功的循环，也可以是恶性循环，就取决于你怎样框视！
“没有‘被拒绝’，只有‘不了解’”。多么好的一个定义！
是啊，当你能够从根本上扭转对一个事物的看法时，带给你的感受就大大地不同，这个大大不同的感受也会带给你大大不同的结果。别忘了，换一个角度，你就是赢家！
框视的循环
NLP的一些基本信条
NLP的一些基本信条
1 、NLP认为现在已经很好，不需要查缺补漏，它著眼于现有成就和如何更好的成长。
2 、NLP技术不是NLP，NLP是重塑内心，技术只是这个重塑过程中的副产品。
3 、重塑是获能技能的过程。
所有技能都有系统和规则，因此，他们可能被塑造复制。
然而，我们却无法复制一个人一生的完整经验。
4 、人们本身不是待补品，他们本身就是很完美，NLP使他们更完美。
5 、人们有足够的资源做任何的改变
6 、人们总是在他们已有的资源上做出他们最佳的选择。
7 、诚于中，形于外
8 、地图不是疆域。
我们体验到的真实并不等于事实本身。
我们不是直观的认识世界，而是经由我们的过滤系统（认知地图）。
NLP关注是就是从外到内的映射过程。
9 、缺
10 、关于灵活性: 最灵活的人控制大局。
11 、自己说什么不重要，对方听到什么才重要，抗拒是对讲者不灵活的指正。
沟通的效果由讲者控制，但由听者决定。
12 、失败只是反馈。
没有差错，只有结果。
离开这种反馈，成功是不可能的。
13 、沟通互动时的行为信息是最高质量的信息（意译：身体传达的信息高于语言传达的）。
14 、身心是一个系统的二个部分
15、自我沟通有二个层次－有意识和无意识。
16、行为灵活是为了有更多的选择，有选择比没选择好。
17、每个行为背后都有正面动机。
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。
NLP五步换框
NLP五步换框第一篇：NLP五步换框NLP五步换框（脱困）法一个人的内心状态可从其说话中探知。
改变说话方式，可以改变内心状态。
很多人内心的困境，其实是本人的一些错误信念造成。
以下的5个步骤，帮助我们运用语言去把处于困境的心态，改为积极进取、更有清晰的行动目标和途径。
例如，一个人说做不到某一件事：①困境：我做不到xxx，②改写：到现在为止，我尚未能做到xxx。
③因果：因为过去我不懂得--，所以到现在为止，尚未能做到xxx。
④假设：当我学懂--，我便能做到xxx。
⑤未来：我要去学--，我将会做到xxx。
注：第三步因果的“必须是某些本人能控制或有所行动的事。
”我做不到“事实上是描述一件过去的事实：在当时我没有这个能力”，或者“我不想去做”。
但是在未来的岁月里，我们总想保留“做得到”，或者“想去做”的权利。
发生了的事无法改变，然而往事对我未来的影响却可以改变，因此“我做不到”不应成为一个包袱，阻碍我们向前走。
上面的五个步骤，让我们放下过去的包袱，勇往直前。
案例分析：困境“我不会游泳。
”①困境：我做不到xxx。
回头看第一句“困境”时的话：“我不会游泳”，可以感觉到说话者是把自己困在一个狭窄的小圈子里，而外面就是游泳，他却无可奈何，说的话完全是静态的。
困境“我不会游泳。
”是负面词语，虽指到此刻为止我不能游泳，但因为没有时间指标，说出来就像是一句永恒的真理-般，在我们的大脑里，也正是做出这样的效果，使得我们无法作出突破。
②改写：到现在为止，我尚未能做到xxx。
把事情划清楚时间指标：那只是未学会游泳——“过去的事，未来大有可为”，另外把“不会”转为“尚未学会”，就是对潜意识指出这事情是可以学会的。
(但仍是负面词语)③因果：因为过去我不懂得--，所以到现在为止，尚未能做到xxx。
因为过去我未能找把事情的因找出来：“找到一个好老师”和“安排时间”。
这两点都是自己排出时间，所以现在自己可以有所行动，注意一句已变为两句，而两句都是负面词语。
重塑镜像法
重塑镜像法我们在生活中总会遇到一些让我们烦恼的事情，总会有一些让我们不开心的人，哪怕是亲人也会偶尔有一些行为、语言让我们觉得不爽，这样的情况你有没有遇到过呢？假如有，那我们就开始玩一个好玩的游戏来针对这些让我们不爽的人吧！首先，选择一个让我们能够相对静心，并且安全的地方，然后用让自己最舒适的姿势或坐、或站、或躺，闭上眼睛或者让自己的眼睛可以变成发呆（视而不见听而不闻）的状态，这个时候你身边需要你关注的只有你自己。
接下来，我们按照步骤开始这段好玩的旅程：一、做几个深呼吸，平稳的呼吸，对，就是这样吸气的时候和缓，并让胸膛慢慢挺起，呼气的时候让气息慢慢的吐出去并把注意力放在肩膀，对就是这样。
这个时候会逐渐的感受到身体放松下来。
二、慢慢的在心中找到那个经常让自己不爽的人，然后回忆一个让自己极为不爽的场景，回忆那是在什么地方？做什么事？说了什么？他的衣着？自己的感受？他的动作？他的表情？他究竟是有哪些特质让你生气、讨厌、烦恼的呢？三、现在继续深呼吸，每一次吸气都会让自己的身高增加，身体变大。
对，继续深呼吸，让我们变的足够高大强壮，知道我们觉得自己已经足够强的看对方了（有的人会变成10米高，有的人是3米，有的人是比对方高一倍），现在看对方，他是不是很渺小，很弱小。
现在很神奇哦！四、这是我的心世界，我是主宰，我足够强大，我命令他走向一个很大很大的屏幕（手机、平板电脑的触屏，台式机、笔记本的显示屏），我知道这是十分安全的，对他很安全，对我也是。
五、他居然走进了屏幕里，仔细看看，我喜欢他哪一点，我讨厌他哪一点？使用剪切、粘贴功能，把我所讨厌的特质都复制粘贴出来，变成另外一个他。
这是安全的，因为我们知道这样原文件不会被损坏。
原版的他，我命令他静止在那里。
六、我对原版的他说：这是安全的，我需要你的支持，你的关心，你的爱。
我这样做对我们的关系是很好的，有利的。
请你支持我。
（默念几次，可以用自己喜欢的语言对原版的他说）七、我把复制出来的他从屏幕中提取出来，现在他变得好小啊！居然是软软的，原来是个橡皮泥做的！身上全都是我讨厌的东西！这些让我讨厌的东西曾经让我那么不爽，现在，我就可以用我的办法去做喜欢的事了！我可以：1、把他的脸捏成滑稽的样子，比方说猩猩咧着大嘴，比方说加菲猫。
nlp训练优化方法
nlp训练优化方法
自然语言处理（NLP）训练的优化方法有很多种，以下是一些常用的方法：
1. 梯度下降法：这是最常见的优化方法，通过不断调整模型的参数，使得模型的输出与实际标签的误差最小化。
具体来说，梯度下降法会沿着损失函数的负梯度方向更新模型的参数，以逐渐减小损失函数的值。
2. 随机梯度下降法（SGD）：这是一种基于梯度下降法的变种，每次只使用一个样本来计算梯度和更新参数，可以加速训练过程。
3. 批量梯度下降法（BGD）：与SGD不同，BGD会使用整个训练集来计算梯度和更新参数，因此更加稳定，但计算量较大。
4. 动量法：这种方法在梯度下降的基础上引入了动量的概念，使得参数的更新不仅与当前梯度有关，还与前一步的参数更新有关，这样可以加速收敛并提高泛化能力。
5. 带动量的随机梯度下降法（Momentum SGD）：这是将动量法与SGD 相结合的方法，可以更好地处理非凸优化问题。
6. 学习率衰减：在训练过程中，随着训练轮次的增加，学习率会逐渐减小，这样可以使得模型在训练后期更加关注细节的优化。
7. 早期停止法：当模型在验证集上的表现已经不再提升时，可以提前终止训练，以避免过拟合。
8. 正则化：通过对模型参数施加惩罚项，使得模型更加简单，从而避免过拟合。
常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化等。
9. Dropout：在训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型更加健壮和泛化能力更强。
10. Batch Normalization：通过对每一批数据进行归一化处理，使得模型更加稳定并加速收敛。
这些方法各有优缺点，实际应用中需要根据具体情况选择合适的优化方法。
NLP疗法
•第十四章暗示语言模式一．概论米尔顿＊埃里克森拥有极为知微深入的观察和洞识能力,有极为积极的人生观和无比的爱心。
对潜意识来说，文字本身并不是好的沟通工具，潜意识更在乎非文字语言，这更显出米尔顿＊埃里克森发展出的这套语言模式的可贵.如果（if）,当（when）：“如果”提供了可有可无的选择，而“当”则已经假设了某些条件一定会实现。
“不能”——无选择“不会”——暗示已掌握能力第十五章跟随效果走，而不是跟随形式走“NLP简明心理疗法”强调灵活。
辅导者的工作目的是使受导者摆脱困扰。
“为什么不可以”的态度什么时候需要改变而自己没有察觉了第十六章效果没有出现怎么办不同情况的处理技巧第十七章处理受导者情绪的技巧第十八章添增力量的技巧一个适当的良好信念，是一份正面的力量。
一个新的，符合受导者潜意识的“身份”角色(我是一个怎样的人），也是正面的力量。
一．“借力法”是最直接的添增力量的技巧，模仿一些具有所需力量的人。
1。
洒金粉式，能力不会因借出分享而减少。
2。
代入式3。
三步借力法,我只借对我有用的东西，其余的与我无关。
二．“重拾优良状态”也是模仿：模仿自己过去的成功经验。
三．“换框法”是凭逻辑思考取改变受导者的信念，力量来自找到突破的可能性,最适合习惯了用理性处理事情的人.1。
意义换框法·可以有其它的意义，也可以有更多的意义；·可以有不好的意义,也可以有好的意义.同一件事情里面总有不只一个意义包含其中.找出最能给自己帮助的意义，便可以把事情的价值改变,使事情由绊脚石变为踏脚石，自己因而有所提升.⑴使他无所挑剔⑵使我提升得更快⑶使他改变对我的态度⑷使我超越他的标准⑸使我变得更能干⑸使我更快升级，脱离他的管治⑺使我更有能力去另找新工作⑻使我在同事之中受到最少的挑剔,因而更有工作安全⑼使我能更早创业⑽我要证明他不能控制我的情绪⑾我要证明我可以做到⑿使我能清静愉快地工作⒀证明在这种上司之下我仍能胜任⒁证明我能超越任何压力⒂使其他老板注意我，因而创出转工的机会⒃使我有更优良的表现意义换框法是NLP的换框法之中最常用而且是十分有效的改变思想技巧,它可以在两三句话中便能发挥效果，在辅导工作尤其受欢迎.2。
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。
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NLP教练技术——重塑镜像法
假如你与某人有一些误会、隔阂存在，却又想与其重修于好，而始终跨越不了心里的一些障碍；假如某事对你有一些不良的影响，为了工作、生活，却不能不去面对，为此而烦恼不堪。
那我们这个重塑镜像法就可以派上用场了。
首先，我们来了解一下人类对信息处理的过程：
一．摄入我们通过视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉来感知世界，获取相关信息。
二．处理我们的大脑不会一下子把所有我们摄入的信息都有效的录入，所以会选择性的去进行，例如：一辆车开了过来，这是什么车？车里多少人？发动机是什么样的声音？哪里出产的汽车？车的颜色？车的外貌？我们无法一下子把这些全都记住。
我们只选择我们感兴趣的、重要的。
三．编码这个过程会在潜意识层面进行，这个与我们的内在世界息息相关，我们无法在思维、意识层面左右这个过程，但是可以通过我们的信念、价值观、规条去影响，拿到我们想要的。
从而加深事件对我们的正面意义。
四．储存按照事件发生的不同类型及意义，我们会把其在内在世界中进行分区存放。
五．提用这些被储存的信息、记忆，我们也可以把其称之为经验了，这可以很好的加快我们处理事件的效率，同时也会因一些事件的负面意义影响到我们的人生。
我们了解到信息处理的过程会发现，这与电脑有些相似，会有一些程序化的东西。
换言之，大脑处理信息的程序改变了，我们经历的事件的意义也会发生改变。
我们了解了这个原理，就可以开始做点事情了。
以下会给大家说明：
1.具象化
将某一负面事件从记忆中提取出来，看看里面出现了什么样的画面？有什么样的人物？什么样的色调？什么样的场景？什么样的光线？事物与你的距离有多远？大小是如何的？你站在什么角度进行观察？镜像是静止的还是在活动的？（这些内容，我们成为元素，甚至可以想象到当时的声音、气味、温度）
2.改变元素
我们将我们刚才看到的元素改变一下，我们把自己变成其他的人物、换一下背景、换一下色调、换一些不同的角度进行观察，将这些元素改变一下，然后注意自己感受、情绪的变化。
3.反面具象
我们想一件很愉快的事情，看看里面出现了什么样的画面？有什么样的人物？什么样的色调？什么样的场景？什么样的光线？事物与你的距离有多远？大小是如何的？你站在什么角度进行观察？镜像是静止的还是在活动的？（这些内容，我们成为元素，甚至可以想象到当时的声音、气味、温度）
4.代入
将第二件事情（让你愉快的事情），里面出现的元素代入第一件，替换掉原有的元素感觉。
这个时候，第一件事情给你的感受便会发生了变化，事件本身没有改变，感变了的是我们的编码，这个时候不同的处理就得到了不同的感受。
5.反向投射
再去想第一件事，看看那些不愉快的过往有什么样的正面意义。
例如：我被领导批评了（领导很重视我，他希望我做的更好）；那个人在车祸中死的很惨（我们要遵守交通法规，懂得预防风险，这样我们就会更安全）；孩子很淘气（活泼好动是孩子的天性，我很欣赏，我需要好好的去引导他）；他（她）不爱我了，离我而去（我与那个人并不适合，还有一个更珍惜我的人在等待我；我需要在某些方面做些改变，我的未来就能更幸福）。
做完这些以后，某一让你不愉快的事件对你的意义和感受就发生了改变。
一个新的镜像就在你的大脑里面重建了起来。
使用这个方法的过程中，使用者可以选择自己冥想或者在纸上记录，都可以。
自己有了深度体验以后，也可以把这个方法拿给孩子、朋友使用，前提是获得对方的配合。
有的人可能会说这是阿Q精神，是什么不重要。
最后一句话送给朋友们，ＮＬＰ的重要理念之一“有效果比强调道理更重要”。
欢迎前辈高人指教。
作者：潘庆军职业培训师交流QQ:568527779。