不要在我寂寞的时候说爱我

原文:http://www.jizhangla.com/Diary/diaryview-316829.aspx

不要因为寂寞而错爱一个人,也不要因为错爱而寂寞一生。
很多的时候我们会因为寂寞而爱上某种感觉。空虚了,有人在这个时候出现在你寂寞空虚的时刻,他的一切会让你有种某种释放,你会因为他而开心,会因为他的沉默而失落,你以为这就是爱。可是你错了,他只是一种错觉罢了。千万不要再寂寞的时候说爱我。也许你只是一种替补,等到我清醒时会发现,原来...
其实你知到我心里难过
我心痛没好过 你此际要离开
留低 追忆 被爱封锁 却恨谁错
仍然在梦里辗转难过
说着从前被受伤害过
未看清泪光中仿佛也有着我
但继续缠绵 怕又没结果
不要在我寂寞的时候说爱我
上帝是最好的编剧,他安排好每个人要走的路,定好每个人要遇见的人,也设定了每个流泪的场景,和每个分开的情景。有甜的发腻到酸涩,本该用来填补寂寞的快乐,也变得忆之落泪。也许不是过去的快乐变了,是心境变了吧。
恋爱的时候我们不懂爱情,懂得爱情后确失去了可以相爱的时光。
此情可待成追忆,只是当时已惘然。
寂寞的我总是在电脑前消磨时光,我无意于遇上什么人,只是在磨时间罢了。无聊的时候时间是用来磨得。我就只在这样的时候遇见了你,你总是在说别再电脑前浪费时间,我总是笑问你,那我该干嘛?
出去走走吧。
我撇撇嘴,管你啥事?
你的真诚打动了我,故事开始就注定了结局,请你不要再我寂寞的时候说爱我,我怕......

对于如何用编程来验证的真实性这个问题,实际上是一个哲学和社会心理学的问题而非技术问题。情是一种复杂的情感体验,目前没有科学的方法可以通过编程或其他形式的技术手段直接测量或验证其真实性。 然而,可以创建一些程序或者应用来辅助理解和探索情感关系中的某些方面。例如: 开发一个互动式的问卷应用程序 这个应用程序可以根据心理学研究提出一系列关于人际关系和亲密感的问题,帮助用户自我反思他们之间的关系质量。这些问题可能涉及信任度、沟通效率、共同兴趣等指标。 ```python def ask_questions(): questions = [ "你们在一起多久了?", "你觉得对方是否总是对你诚实?", # 更多相关问题... ] answers = {} for question in questions: answer = input(question + "\n") answers[question] = answer return analyze_answers(answers) def analyze_answers(answers): score = 0 # 分析答案并给出分数或者其他反馈 # 这里只是一个简单的例子,实际应该更深入地处理数据 for key, value in answers.items(): if 'yes' in value.lower(): # 假设正面回答增加得分 score += 1 return f"根据您的回答,您们的关系评分为{score}" ``` 建立基于机器学习的情绪分析模型 训练一个自然语言处理(NLP)模型去评估情侣之间交流文本中所体现出来的情感倾向。这可以帮助了解双方对话模式下的积极程度或是潜在冲突点。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 训练集准备 (这里仅作示意) training_data = [("我你", "positive"), ("我不喜欢这样", "negative")] texts, labels = zip(*training_data) vectorizer = CountVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(texts) y_train = list(labels) classifier = MultinomialNB().fit(X_train, y_train) def predict_sentiment(message): X_test = vectorizer.transform([message]) prediction = classifier.predict(X_test)[0] return f"这条消息被认为是 {prediction} 性质" ``` 需要注意的是,以上提供的只是模拟情景,并非真正意义上的“验证”。真正的感情需要依靠两个人相互间的真诚对待以及长期相处过程中积累的信任和支持。
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