全文情感曲线完整教程：从效价与唤醒度，到分段打分、曲线平滑与转折点，再到六种经典情绪弧

读完一部长篇小说，常常说得出它先苦后甜还是一路悲凉，却很难指出情绪在第几章跌到谷底，又在哪里开始回升。回忆录、口述史和长篇报道也一样，情绪的起落藏在几十万字里，要画出来得靠逐段细读和大量笔记。

计算文学研究给这件事找到了办法。把一部作品从头到尾切成许多连续的小片段，逐段判断情绪，再按位置连成一条曲线，作品的情绪走势就能画出来。Reagan 等人 2016 年用这种方法分析了上千部英文小说，发现它们的情绪曲线大多可以归入六种基本形状，印证了作家冯内古特关于故事形状的说法。

在 TATOOLS 的【全文情感曲线】里【上传文档】，TATOOLS 把每份文本切成一百多到三百多个连续片段，逐段判断效价、唤醒度和主导情绪，并摘一句原文作证据；再把逐段分值按位置压成 100 个点并平滑，标出高点、低谷与转折，和六种经典情绪弧比对，给出开局到结局的三段对比和九类情绪的构成，最后附一段整体解读。

这篇教程先讲情绪用哪几个维度刻画，再讲片段怎样切、怎样打分，然后用小例子讲清曲线平滑、转折点检测和情绪弧匹配，最后讲报告的读法和论文里的写法。

心理学刻画情绪有两种传统。一种是维度，Russell 1980 年提出情绪的环形模型，用两根轴描述几乎所有情绪状态，效价表示愉快还是不愉快，唤醒度表示平静还是激动。Bradley 和 Lang 1994 年的自我评定量表在这两轴之外，又加了一根支配度，表示是主动掌控还是被动无力。另一种是类别，Plutchik 提出八种基本情绪，喜悦、信任、恐惧、惊讶、悲伤、期待、愤怒和厌恶。

TATOOLS 两种传统都用。每个片段给出效价、唤醒度和支配度三个分值，再从 Plutchik 的八种情绪加上平静这九类里选一个主导情绪，并标出强度是轻微、中等还是强烈。情绪曲线画的是效价，张力曲线画的是唤醒度。

判断看的是叙述、对话和描写综合起来传达给读者的基调，人物嘴上说的心情只是其中一部分。

曲线的精细程度取决于切出多少个片段。TATOOLS 先按行首的章节标题切章，第一章和 Chapter 1 这类标题都能识别，楔子和尾声也认得出；再按换行切出自然段；然后把相邻的自然段合并成打分片段，片段不跨章。

手算两个例子。

合并时优先在场景切换处下刀。TATOOLS 给每个自然段算一个语义向量，相邻两段的相似度骤降，往往是场景或话题的切换，这个思路来自 Hearst 1997 年的 TextTiling 分段方法。片段攒到目标长度的六成以后，遇到这样的断裂就切开，所以片段尽量对应一段完整的情节。

文本太短、切不出足够的片段时，这份文件画不出曲线，报告里会写明原因。

TATOOLS 把连续的四个片段打包，连同前一个片段作为上下文，一起交给大语言模型判断。每个片段返回三个维度的分值、主导情绪及其强度，以及从片段原文里一字不改摘出的一句证据，不超过 40 字。证据要在原文里逐字找得到，找不到就丢弃，报告里出现的证据句都能在原文里定位。某个片段漏判时，TATOOLS 单独再请求一次。

粗扫之后，情绪变化最剧烈的地方还要细看。TATOOLS 计算相邻片段之间的分差。

分差排在前 20% 的边界两侧的片段，以及效价绝对值不小于 0.4 的局部高点和低谷，会被拆回自然段重新判断一次。细化过的片段，曲线用它的子片段；报告的【曲线概况】写明有多少个片段做了细化。

片段数因作品而异，TATOOLS 把逐段分值按位置落到 100 个等宽的格子里。每个片段取它中点所在的位置，同一格里的片段按字数加权平均，空格子用前后插值补齐。这样长篇和短篇都变成 100 个点，可以叠在一起比较。

逐段分值上下跳动很大，直接连线看不出走势。Jockers 2015 年在 Syuzhet 情节弧研究里用低通滤波平滑曲线，后来改用离散余弦变换，TATOOLS 沿用这个做法。离散余弦变换把 100 个点分解成 100 条频率由低到高的余弦波之和，只保留频率最低的前几条，再合成回去，快速的抖动就被滤掉了。

【曲线平滑】默认中等。多部作品叠加比较时选强，对照具体章节细看时选轻度。

平滑后的效价曲线上，明显高出或低于两侧的点记为高点或低谷。曲线是平滑过的，TATOOLS 再回到原片段，在附近找分值最极端的那一段，把它的证据句列在报告里。

转折点回答另一个问题，情绪的平均水平在哪里发生了跳变。TATOOLS 对逐段效价序列做 PELT 变点检测，这是 Killick 等人 2012 年提出的算法。它把序列切成若干段，每段用自己的均值代表，切得越准，各段内部的离差平方和越小；每多切一刀要付一份惩罚，只有减少的离差大于惩罚，这一刀才值得切。

手算一个八个片段的例子（示例）。

这个转折点前后的效价均值从 0.25 跳到 −0.45，差 −0.70，是一次明显的下行。前后均值相差不到 0.1 的跳变不列出。

报告的【高点、低谷与转折】把三类位置按先后排成一张表，列出每一处的位置和分值，主导情绪和转折点的前后均值也在表里，点【原文】可以跳回原文定位。【张力曲线】单独画唤醒度，标出张力最高的几处。

Reagan 等人 2016 年的研究把小说的情绪曲线归为六种基本形状。

TATOOLS 为每种形状准备一条 100 点的模板，一路上扬是一条斜线，先抑后扬是一个完整的余弦谷，把平滑后的效价曲线和六条模板分别算相关系数，取最高的一个。

手算一个五点的简化例子（示意）。

这条曲线先跌后升，和先抑后扬几乎完全吻合。相关系数不小于 0.8 算弧型明显，0.6 到 0.8 算大体成立，低于 0.6 说明没有明显的经典弧型，报告的【曲线概况】会写明是哪一档。

TATOOLS 把全文按位置三等分，分别计算开局、中段和结局的平均分值，效价、唤醒度和支配度都按字数加权，并给出每一段字数最多的主导情绪。三段一比，先苦后甜还是由盛转衰，一目了然。

【情绪构成】统计九类主导情绪各占全文多少，按片段字数加权；还把全文按位置分成十段，画出每一段里各类情绪的占比，看得到恐惧集中在哪里，喜悦又在哪里出现。【曲线概况】另外给出整体效价、整体唤醒度，以及正面和负面片段所占的比例，效价高于 0.2 记正面，低于 −0.2 记负面。

在【关注词】里填上人物名、地名或任何词语，TATOOLS 在曲线下方标出它们出现的全部位置，并统计包含这个词的片段平均效价和唤醒度。一个人物每次出场时情绪偏正还是偏负，一张表就能看出来。

最后，TATOOLS 把算法整理好的短条目交给另一个大语言模型写整体解读，包括弧型和三段对比，也包括高点低谷、转折点和情绪构成，每个转折都带着证据句。解读里对转折的解释要引用材料里的条目编号，【情绪走势解读】里的每一条说法都能追回到具体的位置和原文。

每份文本都压成了 100 个点，长短不同的作品可以画在同一张图上。上传多份文件时，报告多出【多文件走势对比】，叠加各份文本的平滑曲线，并用一张表并排列出每份的弧型和主导情绪，效价与唤醒度的均值、效价波动和正负面占比，以及转折数。

打开 TATOOLS 的全文情感曲线工具页。下图展示工具页的默认设置，操作时可以沿页面从上往下完成。

全文情感曲线工具页：上传文档、片段粒度、曲线平滑与关注词设置

操作步骤

设置一览

TATOOLS 把每个文件当作一部完整作品处理，曲线的横轴是它从头到尾的位置。

下面使用 TATOOLS 现有的全文情感曲线公开实例说明读图方法。这份实例处理了 1 份文本，共 2590 个字符，使用【精细】片段粒度和【轻度】曲线平滑，关注词留空。上面的工具页截图展示默认的【标准】和【中等】；复现这份实例的设置时，需要分别切换。

全文情感曲线公开实例报告中的情绪弧线与张力曲线

情绪弧线：情绪在什么位置转好或转坏

上半张图是【情绪弧线】。横轴把全文从开头到结尾表示为 0% 到 100%，50% 表示文本中部。纵轴是效价，范围为 −1 到 1；曲线在 0 线上方时偏正面，下方时偏负面。

实例中的蓝色曲线开头上升，随后落到 0 以下。后半段有一次短暂回升，接着再次下降。图上两个高点分别标注 +0.60 和 −0.50，低谷标注 −0.85。高点表示相对于附近区间的回升，所以标注 −0.50 的高点仍然处在负面区间。

圆点落在平滑曲线的高点或低谷处，旁边的数字取自关联原文片段的效价。全文约 18% 处的竖虚线标记均值转折，报告列出的转折前后效价均值为 +0.43 和 −0.67，显示这一位置前后的情绪基调由正转负。

图上方的【显示逐段分值】可以展开片段散点，查看局部判断；打开【叠加未平滑曲线】，可以比较平滑前后的走势。要读取某个片段的数值，结合散点或下方【片段明细】查看。

张力曲线：同一位置有多平静或激烈

下半张图是【张力曲线】，横轴与情绪弧线一致，纵轴为 0 到 1 的唤醒度。数值越高，表示该处越紧张激烈；越低则越平静舒缓。圆点标出张力高处，旁边的数字来自关联原文片段的唤醒度。

这份实例中，文本中段的效价落入低谷，同一带的张力升高，张力高点标注为 0.92。接近结尾时，红色曲线再次升高，另一处标注达到 1.00。把上下两图对齐，可以看出这些位置同时呈现负面效价和较高唤醒度，再回到原文寻找对应情节。

从曲线回到原文

在报告的【高点、低谷与转折】表中，找到想解释的位置，再点击这一行的【原文】。TATOOLS 会打开原文定位窗口，显示关联片段。图中的圆点和转折标记也可以点击。

例如，实例低谷关联的证据句是【我吓得一口气跑下十七楼，躲进房间里把门反锁】。读到这段原文后，就能把曲线上的负面效价与人物逃离、反锁房门的情节对上。写分析时，把位置、分值和对应原文放在一起，读者便能沿着同一条线索复核。

结合概况与明细解释整篇走势

【曲线概况】把这份实例归为【一路下行】，与该模板的相关系数为 0.83。这个数比较的是曲线形状。报告的【开局、中段、结局】给出的效价均值依次为 0.00、−0.68 和 −0.86，可以与上图由前向后的下降走势对照。

【情绪构成】进一步说明负面基调由哪些情绪组成。这份实例的恐惧占比为 84%，统计的是主导情绪被判为恐惧的片段所覆盖的字符，在全部有效片段字符中所占的比例。需要追踪某一段判断时，再到【片段明细】查看分值和证据。

报告中各区块的用途如下。

阅读自己的报告时，可以沿用上面的顺序，把【曲线概况】与曲线位置对照，再用原文解释具体起落。填写过关注词的任务，还可以用【关注词出现时的情绪】查看相关片段。

TATOOLS 下载的结果里每份文本有两张表，一张是全部片段和细化子片段的逐段分值、主导情绪和证据，一张是 100 个点的平滑和原始曲线值。

下面是一段常见的写法示例，方括号里换成自己的内容。

论文里引用曲线时，写明片段粒度和平滑档位，并引用高点、低谷和转折处的原文证据，读者就能把曲线和文本对上。

想逐条给短文本打效价、唤醒度和支配度，可以用 TATOOLS 的【VAD 三维情感分析】；想逐条判断情感倾向并归纳消极原因，用【高级情感分析】。