焦虑、不安

作者因母亲的健康问题及家庭经济压力而深感焦虑,反思自身未能给予家人足够支持,表达了对社会现状的无奈与对未来的担忧,同时呼吁共同努力,改善生活。

今天老妈打电话给我,说她颈椎难受,然后下午还要开车回家,我心里一疼,实在难受,老妈一把年纪了,身体一直不好,还要在外面工地上跟着我爸打杂工,煮煮饭,还搬搬扛扛的,还要在外面奔波赚钱。每次我都跟她说,你别干了,回家好好休息着,她总说,以后要钱的地方一大把呢,你还没结婚啊。

想想,发现自己实在无用,为什么不能更有能力,赚更多的钱,让爸妈都好好歇息,三十岁的我还是让爸妈不省心,心里疼,又无可奈何。

焦虑,不安,中国的年轻人,年老人大底都处于这种状态吧,在一线大城市没钱买房,四处漂泊,待不住,回家又没有合适的工作,在家就废了,只能在外地飘着,痛哭。

对象说,现在的中国社会不允许年轻人生孩子,以后做丁克吧。

我说你不要这么愤世嫉俗,你再怎么怪社会,社会也不会管你,最终惨的还是你自己,还不如我们一起努力,好好挣钱,慢慢改善生活。

生活不易,工作不易,父母不易。

焦虑又不安,这个社会的常态,唯有改变自己,自己的状态才会更好,加油!

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借何炅一口鸡汤,好好努力!

要得到你必须要付出
要付出你还得学会坚持
如果你真的觉得很难
那你就放弃
但是你放弃了就不要抱怨
我觉得人生就是这样
世界真的是平衡的
每个人都是通过自己的努力
去决定自己生活的样子

### 关于焦虑情绪在LLM中的应用或影响 #### 焦虑情绪的理解及其重要性 焦虑是一种常见的情绪状态,通常表现为对未来事件的担忧、紧张和不安。这种情绪可能源于多种因素,包括个人经历、社会环境以及生理状况等。在心理学领域,准确识别和理解焦虑情绪对于改善个体的心理健康具有重要意义[^1]。 #### LLM在焦虑情绪检测中的作用 大语言模型(LLM)通过其强大的自然语言处理能力,在分析文本数据方面表现出显著优势。当应用于心理分析时,LLM能够通过对用户的文字表达进行深入解析来捕捉潜在的焦虑信号[^2]。例如: - **情感极性分析**:判断一段话是否带有负面情绪倾向,这可能是焦虑的一个初步指标[^3]。 - **情感强度评估**:进一步量化这些负向情绪的程度,从而区分轻微忧虑与严重焦虑之间的差异。 - **细粒度分类**:除了简单的好坏之分外,还可以具体到诸如“害怕失败”或者“社交恐惧症候群”的层面来进行更为精确地描述。 以下是实现上述功能的一种简化算法框架示例: ```python def analyze_anxiety(text): polarity = get_polarity_score(text) # 获取整体正面/负面评分 intensity = calculate_emotion_intensity(polarity, text) # 计算情绪强弱程度 if is_negative(polarity): # 如果发现存在负面情绪 detailed_category = classify_specific_emotions(intensity, text) # 细化至特定类型 return { 'Polarity': polarity, 'Intensity': intensity, 'Category': detailed_category } else: return {'Message': 'No anxiety detected'} ``` 此函数首先调用`get_polarity_score()`获取输入文本的整体情感偏向;接着依据该结果计算相应的情绪力度并通过`classify_specific_emotions()`确定更加细致化的类别归属情况。 #### 对心理健康干预的影响 借助LLM完成以上操作之后,不仅可以提高早期筛查效率而且还能辅助制定个性化治疗方案。比如针对那些频繁展示高度焦虑特征的人群提供即时反馈和支持服务,甚至开发专门用于缓解压力的应用程序界面设计思路等等^。
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