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推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧（依据学术范标准评价体系得出的8篇名单）： 一、Deep contextualized word representations 摘要：We introduce a new type of deep contextualized word representation that models both (1) complex characteristics of word use (., syntax and semantics), and (2) how these uses vary across linguistic contexts (., to model polysemy). Our word vectors are learned functions of the internal states of a deep bidirectional language model (biLM), which is pre-trained on a large text corpus. We show that these representations can be easily added to existing models and significantly improve the state of the art across six challenging NLP problems, including question answering, textual entailment and sentiment analysis. We also present an analysis showing that exposing the deep internals of the pre-trained network is crucial, allowing downstream models to mix different types of semi-supervision signals. 全文链接： Deep contextualized word representations——学术范 二、Glove: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： Glove: Global Vectors for Word Representation——学术范 三、SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text 摘要：We present the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD), a new reading comprehension dataset consisting of 100,000+ questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to each question is a segment of text from the corresponding reading passage. We analyze the dataset to understand the types of reasoning required to answer the questions, leaning heavily on dependency and constituency trees. We build a strong logistic regression model, which achieves an F1 score of , a significant improvement over a simple baseline (20%). However, human performance () is much higher, indicating that the dataset presents a good challenge problem for future research. The dataset is freely available at this https URL 全文链接： SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text——学术范 四、GloVe: Global Vectors for Word Representation 摘要：Recent methods for learning vector space representations of words have succeeded in capturing fine-grained semantic and syntactic regularities using vector arithmetic, but the origin of these regularities has remained opaque. We analyze and make explicit the model properties needed for such regularities to emerge in word vectors. The result is a new global logbilinear regression model that combines the advantages of the two major model families in the literature: global matrix factorization and local context window methods. Our model efficiently leverages statistical information by training only on the nonzero elements in a word-word cooccurrence matrix, rather than on the entire sparse matrix or on individual context windows in a large corpus. The model produces a vector space with meaningful substructure, as evidenced by its performance of 75% on a recent word analogy task. It also outperforms related models on similarity tasks and named entity recognition. 全文链接： GloVe: Global Vectors for Word Representation——学术范 五、Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 摘要：Deep Neural Networks (DNNs) are powerful models that have achieved excellent performance on difficult learning tasks. Although DNNs work well whenever large labeled training sets are available, they cannot be used to map sequences to sequences. In this paper, we present a general end-to-end approach to sequence learning that makes minimal assumptions on the sequence structure. Our method uses a multilayered Long Short-Term Memory (LSTM) to map the input sequence to a vector of a fixed dimensionality, and then another deep LSTM to decode the target sequence from the vector. Our main result is that on an English to French translation task from the WMT-14 dataset, the translations produced by the LSTM achieve a BLEU score of on the entire test set, where the LSTM's BLEU score was penalized on out-of-vocabulary words. Additionally, the LSTM did not have difficulty on long sentences. For comparison, a phrase-based SMT system achieves a BLEU score of on the same dataset. When we used the LSTM to rerank the 1000 hypotheses produced by the aforementioned SMT system, its BLEU score increases to , which is close to the previous state of the art. The LSTM also learned sensible phrase and sentence representations that are sensitive to word order and are relatively invariant to the active and the passive voice. Finally, we found that reversing the order of the words in all source sentences (but not target sentences) improved the LSTM's performance markedly, because doing so introduced many short term dependencies between the source and the target sentence which made the optimization problem easier.  全文链接： Sequence to Sequence Learning with Neural Networks——学术范 六、The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit 摘要：We describe the design and use of the Stanford CoreNLP toolkit, an extensible pipeline that provides core natural language analysis. This toolkit is quite widely used, both in the research NLP community and also among commercial and government users of open source NLP technology. We suggest that this follows from a simple, approachable design, straightforward interfaces, the inclusion of robust and good quality analysis components, and not requiring use of a large amount of associated baggage. 全文链接： The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit——学术范 七、Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality 摘要：The recently introduced continuous Skip-gram model is an efficient method for learning high-quality distributed vector representations that capture a large number of precise syntactic and semantic word relationships. In this paper we present several extensions that improve both the quality of the vectors and the training speed. By subsampling of the frequent words we obtain significant speedup and also learn more regular word representations. We also describe a simple alternative to the hierarchical softmax called negative sampling. An inherent limitation of word representations is their indifference to word order and their inability to represent idiomatic phrases. For example, the meanings of "Canada" and "Air" cannot be easily combined to obtain "Air Canada". Motivated by this example, we present a simple method for finding phrases in text, and show that learning good vector representations for millions of phrases is possible. 全文链接： Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality——学术范 八、Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank 摘要：Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requires richer supervised training and evaluation resources and more powerful models of composition. To remedy this, we introduce a Sentiment Treebank. It includes fine grained sentiment labels for 215,154 phrases in the parse trees of 11,855 sentences and presents new challenges for sentiment compositionality. To address them, we introduce the Recursive Neural Tensor Network. When trained on the new treebank, this model outperforms all previous methods on several metrics. It pushes the state of the art in single sentence positive/negative classification from 80% up to . The accuracy of predicting fine-grained sentiment labels for all phrases reaches , an improvement of over bag of features baselines. Lastly, it is the only model that can accurately capture the effects of negation and its scope at various tree levels for both positive and negative phrases.  全文链接： Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank——学术范 希望可以对大家有帮助， 学术范 是一个新上线的一站式学术讨论社区，在这里，有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献阅读及管理工具，更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起，展开热烈且高质量的学术讨论！快来加入我们吧！

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 一、毕业论文选题的重要意义 第一、选题是撰写毕业论文的第一步，它实际上是确定“写什么”的问题，也就是确定论文论述的方向。如果“写什么”都不明确，“怎么写”根本无从谈起，因此毕业论文的顺利完成离不开合适的论文选题。 第二、毕业论文的写作一方面是对这几年所学知识的一次全面检验，同时也是对同学们思考问题的广度和深度的全面考察。因此，毕业论文的选题非常重要，既要考虑论文涉及的层面，又要考虑它的社会价值。 二、毕业论文选题的原则 （一）专业性原则 毕业论文选题必须紧密结合自己所学的专业，从那些学过的课程内容中选择值得研究或探讨的学术问题，不能超出这个范围，否则达不到运用所学理论知识来解决实际问题的教学目的。我们学的是工商管理专业，选题当然不能脱离这个大范畴，而且在限定的小范围内，也不能脱离工商管理、企业经营去谈公共事业管理或金融问题。学术研究是无止境的，任何现成的学说，都有需要完善改进的地方，这就是选题的突破口，由此入手，是不难发现问题、提出问题的。 （二）价值性原则 论文要有科学价值。那些改头换面的文章抄袭、东拼西凑的材料汇集以及脱离实际的高谈阔论，当然谈不上有什么价值。既然是论文，选题就要具有一定的学术意义，也就是要具有先进性、实践性和一定的理论意义。对于工商管理专业的学生而言，我们可以选择企业管理中有理论意义和实践指导意义的论题，或是对提高我国企业的管理水平有普遍意义的议题，还可以是新管理方法的使用。毕业论文的价值关键取决于是否有自己的恶创见。也就是说，不是简单地整理和归纳书本上或前人的见解，而是在一定程度上用新的事实或新的理论来丰富专业学科的某些氦姬份肯莓厩逢询抚墨内容，或者运用所学专业知识解决现实中需要解决的问题。 （三）可能性原则 选题要充分考虑到论题的宽度和广度以及你所能占有的论文资料。既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。”选题太大、太难，自己短时间内无力完成，不行；选题太小、太易，又不能充分发挥自己的才能，也不行。一切应从实际出发，主要应考虑选题是否切合自己的特长和兴趣，是否可以收集到足够的材料和信息，是否和自己从事的工作相接近。一定要考虑主客观条件和时限，选择那些适合自己情况，可以预期成功的课题。一般来说，题目的大小要由作者实际情况而定，很难作硬性规定要求。有的同学如确有水平和能力，写篇大文章，在理论上有所突破和创新，当然是很好的。但从成人高校学生的总体来看，选题还是小点为宜。小题目论述一两个观点，口子虽小，却能小题大做，能从多层次多角度进行分析论证.这样，自己的理论水平可以发挥，文章本身也会写得丰满而充实。选择一个比较恰当的小论题，特别是与自己的工作或者生活密切相关的问题，不仅容易搜集资料，同时对问题也看得准，论述也会更透彻，结论也就可能下得更准确。 三、毕业论文选题的方法 第一、 浏览捕捉法。这种方法是通过对占有的论文资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的论题。这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能“先入为主”，不能以自己头脑中原有的观点决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，从内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨之后，就会有所发现，然后再根据自己的实际确定自己的论题。 第二、 追溯验证法。这种方法要求同学们先有一种拟想，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题的方法。同学们应该先有自己的主观论点，即根据自己平时的积累，初步确定准备研究的方向、题目或选题范围。这种选题方法应注意：看自己的“拟想”是否与别人重复，是否对别人的观点有补充作用；如果自己的“拟想”虽然别人还没有谈到，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，那就应该中止，再作重新构思。要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花，尽管这种想法很简单、很朦胧，也未成型，但千万不可轻易放弃。 第三、 知识迁移法。通过四年的学习，对某一方面的理论知识（经济或者法律或者其它）有一个系统的新的理解和掌握。这是对旧知识的一种延伸和拓展，是一种有效的更新。在此基础之上，同学们在认识问题和解决问题的时候就会用所学到的新知识来感应世界，从而形成一些新的观点。理论知识和现实的有机结合往往会激发同学们思维的创造力和开拓性，为毕业论文的选题提供了一个良好的实践基础和理论基础。 第四、 关注热点法。热点问题就是在现代社会中出现的能够引起公众广泛注意的问题。这些问题或关系国计民生，或涉及时代潮流，而且总能吸引人们注意，引发人们思考和争论。同学们在平时的学习和工作中大部分也都会关注国际形势、时事新闻、经济变革。选择社会热点问题作为论文论题是一件十分有意义的事情，不仅可以引起指导老师的关注，激发阅读者的兴趣和思考，而且对于现实问题的认识和解决也具有重要的意义。将社会热点问题作为论文的论题对于同学们搜集材料、整理材料、完成论文也提供了许多便利。 第五，调研选题法。调研选题法类同于关注社会热点这样的选题方法，但所涉及的有一部分是社会热点问题，也有一部分并不是社会热点问题。社会调研可以帮助我们更多地了解调研所涉问题的历史、现状以及发展趋势，对问题的现实认识将更为清晰，并可就现实问题提出一些有针对性的意见和建议。同学们将社会调研课题作为毕业论文的论题，有着十分重要的现实意义，不仅可为地方经济建设和社会发展提供有价值的资料和数据，而且可为解决一些社会现实问题提供一个很好的路径。

如何做到有效沟通论文 如何实现有效沟通沟通是一门艺术,它是自然科学和社会科学的混合体;沟通是现代管理的一种 有效工具,用好了使你水到渠成,挥洒自如,但是用不好或是不会用... 如何学会有效沟通论文 这样的论文通过一件较为完整的事情来 表现一个人，要求事情具体、生动，因此我们 要选择能够表现人物的最典型的事件，选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写，要求这个事件表现的是这 如何实现有效沟通论文范文2000字 我会 如何和孩子有效沟通论文 家庭是人生的第一所学校，父母是孩子的第一任老师。家庭教育的重要性早已不言而喻，尤其在激烈竞争的社会环境下，年轻的父母们更加意识到家庭教育对孩子未来成长与成才的重要性。但现实告诉我们，子女教育并不是一件简单的事情，它是一个需要消耗大量时间和精力的系统工程。很多成功的父母都告诉我们一个共同的经验，那就是要加强与孩子间的交流与沟通。拥有和谐的家庭和良好的沟通，对于一个孩子的成长至关重要。有位教育家曾说过：“父母教育孩子的最基本的形式就是与孩子谈话。 我深信世界上最好的教育，是在和父母的谈话中不知不觉地获得的。”可见，沟通在家庭教育中起到举足轻重的作用。但是究竟如何做到有效的沟通，却是摆在每一位家长面前最棘手，也是最需要解决的问题。 一、加强亲子间的交流与沟通已成为现代家庭教育中的重要组成部分 马克思曾指出：“法官的行业是法律，传教士的行业是宗教，家长的行业是教育子女。”作为孩子的第一任老师，父母必须运用各种方式来教育子女，而沟通正是其中一个最主的要方式。时代日新月异的变化，也潜移默化地影响着孩子们在思想上发生不地的改变。因此，家长要学会换位思考，跟随时代变化的步伐，同孩子们一道观察世界、思考世界。如果家长们还总是把教育方法和教育理念停留在“我们当年”、“我们小时候”的话，那么与孩子之间势必要产生隔膜和代沟。要知道，“时代不同了，方法不一样”，不能依然沿用老的办法、旧的思维去对待生活在现今世界里的孩子。因此，沟通与交流的特有功效就在家庭教育中显示出特别重要的地位和作用。 家庭教育实质上就是父母与孩子之间沟通的活动过程，其沟通效果的好与坏直接关系到家庭教育的成败。在现实生活中，我们经常听到家长们抱怨孩子如何难管教、不听话，甚至与家长的想法背道而驰。当有问题发生时，孩子们也常常采取回避、甚至撒谎的态度，他们宁愿把自己封闭起来也不愿意让家长走近他们的世界，参与他们的生活。在孩子的心理，他们认为父母与他们在思想上是有代沟的，是无法互相理解和沟通的，因而完全不屑于家长对他们的管教，甚至对家长的说教产生逆反心理，从而形成对立的僵局。由此可见，沟通不畅不仅仅是造成了亲子间缺乏了解和感情的隔膜，同时它严重地影响到了家庭教育的效果，使极为重要的家庭教育失去了其应有的作用和意义。 二、造成沟通不畅的原因分析 人与人之间都需要通过沟通与交流的方式增进了解，加深感情，那么对于天真无邪的孩子们来说，他们幼小心灵的成长变化是无时无刻的，因此更需要得到家长的关心和帮助。而良好的沟通将在父母与孩子之间架设起一道心与心相通、情与情交融的桥梁。它将有利于父母与孩子之间建立更深厚的感情基础，帮助父母及时发现和了解孩子心理存在的问题，这不但对孩子的心身发育非常有利，同时也使父母能够成为与他们分享快乐、共同成长的朋友和知心人。可见，良好的交流与沟通在家庭教育中占有重要的位置，是影响和决定教育成败的重要因素之一。那么，现实生活中为什么会有那么多的家庭陷于沟通和交流的困境中呢？ 首先，家庭教育理念中缺乏对沟通教育重要性的认识。在现代家庭教育理念中，沟通教育的重要性往往被很多家长所忽视。不少家长只关心孩子的身体健康和学习情况，认为只要身体好、学习成绩优秀，就是最成功的教育，因而忽视了亲子间沟通与交流在整个家庭教育中的重要作用。不少教育失败的家庭在查找原因的时候，都不约而同地发现父母与孩子间因不经常交流思想，沟通感情，是导致出现一系列教育问题的主要原因。同时因交流少、沟通少，还大大影响并制约了父母在家庭教育中作用的发挥，并使家庭教育陷入了被动和尴尬的境地。很多家长都望子成龙、望女成凤...... 如何进行群体的有效沟通相关论文 幼儿教师如何与家长进行有效沟通论文根据要求选用恰当的排列格式。 如何有效沟通？ 首先要学会倾听，用心倾听对方的心声，再适当表达自己的意见。 有关于沟通技巧的论文 沟通是人与人之间进行信息交流的必要手段，每一个社会人都离不开沟通。如果您是一名销售人员，需要推销您的产品，就要与客户进行有效的沟通；如果您是一名中层管理者，为了更好的做好上传下达，也需要进行良好的沟通；如果您是公司的客服人员，良好的沟通是您处理客户关系的关键武器。不谈工作，在生活中，父母同样需要和孩子进行有效的沟通，才能更有助于孩子的成长；夫妻之间也需要良好的沟通，才能增进彼此的感情；另外，婆媳关系，朋友关系等等都需要良好的沟通。 当然，沟通是一门学问、一门艺术，良好的沟通技巧能让您与对方产生很好的共情，让您得到您想要的信息，增进双方的了解，让双方在心情舒畅中达成共识。但在沟通中，我们应该注意到一点：沟通不是简单的你＋我＝你＋我，即在沟通中，如果双方没有共鸣，你说你的，我说我的，其结果必然是不欢而散的。 有些人无论在生活中，还是工作中，人际关系都处理得非常和谐，就是因为他们掌握了有效的沟通技巧。关于有效沟通，有很多研究和分析的资料，这里，我想结合NLP理念总结几条实用有效的沟通技巧： 1、从沟通组成看，一般包括三个方面：沟通的内容，即文字；沟通的语调和语速，即声音；沟通中的行为姿态，即肢体语言。这三者的比例为文字占7%，声音占48%，行为姿态占55%。同样的文字，在不同的声音和行为下，表现出的效果是截然不同。所以有效的沟通应该是更好的融合好这三者。 2、从心理学角度，沟通中包括意识和潜意识层面，而且意识只占1%，潜意识占99%。有效的沟通必然是在潜意识层面的，有感情的，真诚的沟通。 3、沟通中的“身份确认”，针对不同的沟通对象，如上司，同事，下属，朋友，亲人等，即使是相同的沟通内容，也要采取不同的声音和行为姿态。 4、沟通中的肯定，即肯定对方的内容，不仅仅说一些敷衍的话。这可以通过重复对方沟通中的关键词，甚至能把对方的关键词语经过自己语言的修饰后，回馈给对方。这会让对方觉得他的沟通得到您的认可与肯定。 5、沟通中的聆听，聆听不是简单的听就可以了，需要您把对方沟通的内容、意思把握全面，这才能使自己在回馈给对方的内容上，与对方的真实想法一致。例如，有很多人属于视觉型的人，在沟通中有时会不等对方把话说完，就急于表达自己的想法，结果有可能无法达到深层次的共情。 6、沟通中的“先跟后带”，无论是职业咨询，心理辅导还是一般的合作，都可以使用这种技巧。“先跟后带”是指，即使是您的观点和对方的观点是相对的，在沟通中也应该先让对方感觉到您是认可的、理解的，然后再通过语言和内容的诱导抛出您的观点。 如果您的人际关系处理不好，您的同事朋友不喜欢与您沟通，或您不能很好的表达自己的观点，相信您在运用上述技巧后，您的沟通会更有效。 如何实现公共关系中的有效沟通论文 如何实现人际关系中的有效沟通 摘要：在现在这个社会，随着经济文化的迅速发展，人与人之间的关系变得更加复杂。有效的沟通对于一个人的学习、生活、工作的影响越来越重要，那么我们 应该如何实现人际关系中的有效沟通就理所当然成为重要话题。 本文首先介绍了人际关系的含义理解，进而讲述了如何有效的沟通，最后总结了些应注意的原则和方法。一共从三个方面阐述了这个问题。希望对我们在复杂的人际关系交往中实现有效的沟通有所帮助，这对于人们的发展尤其是我们大学生立足于社会有重要的价值和意义。 关键词：人际关系，有效沟通，重要性，尊重 一、人际关系的含义和影响 人际关系是指人与人之间心理上的关系、心理上的距离。自有人类社会以来，人就有交往上的需要。所以人际关系是得以生存、人类社会得以存在和发展的基础和保证。也就是说，人际交往将个人与个人、个人与群体相联结并形成相互作用，相互影响共同发展的网络系统。 人际关系主要是由认知、情感和行为三个因素组成。认知是人际关系的前提条件，是在人与人的交往过程中，通过彼此相互感知、识别、理解而建立的关系。人际关系是在人际沟通的过程中形成和发展起来的，离开了人际间的沟通行为，人际关系就不能建立和发展。沟通是一切人际关系赖以建立和发展的前提，是形成、发展人际关系的根本途径。社会生活中的每一个生活都生活在人际关系网中，每个人的成长和发展都依存于人际交往。人际交往是生活的基本内容之一。人际关系的好坏是一个人社会适应能力的综合体现。对于大学生来说 ,同学之间、师生之间、老乡之间、室友之间、个人与班级以及和学校之间等错综复杂的社会交往，构成了大学生人际交往的网络系统。 培养良好的人际交往能力是大学生活的需要 , 更是大学生走向社会的需要。人际交往是每个大学生不可缺少的 “必修课 ” , 大学生通过交往、沟通、交流感情 , 建立友谊 , 切磋学问 , 探讨人生。 卡耐基曾经上说过“人际关系是成功的最重要的因素。一个人事业的成功，只有15%是由于他的专业技术，另外的85%要靠人际关系、处世技巧。”因此我们要有明白良好的人际关系对自身的重要性。 如何提高沟通技巧论文 如何提高生活中的沟通能力 刚刚踏上社会的年轻人，面对纷繁而庞杂的社会，常常感到迷惑和不安，有人可能觉得自己的地位实在渺小，有人可能觉得自己的能力实在有限……对如何在这个社会上站住脚表现得没有信心。实际上，社会都是由人构成的，初步掌握些社交心理和社交技巧，有助于提高自己的处世能力。 从一般的角度讲，在社交时应主要掌握以下心理原则： 一是互酬原则。人际交往时，人与人之间的关系是相互的，其行为具有互酬性。因此，在我们的交往中，应该常常想到“给予”而不是“索取”；相反，如果取而不予，就会失去朋友。 其二是自我袒露的原则。一个人把自我向别人敞开比死死关闭更能使人感到满足，而且，这种好的感觉也会再次传染给别的人。 其三是真诚评价的原则。人们在交往的过程中，免不了要互相议论、互相评价，对人评价的态度要诚恳，情感要真挚，如果恶意诽谤，口是心非，或者阳奉阴违，了会遭致别人的不安与反感。最后是互利性的原则。要解决人际关系不协调的矛盾，就要采用互利的原则，“互利”就是矛盾双方都能接受的调节。 那么，什么是好的人际关系呢？美国社会心理学爱舒尔茨认为，一般来讲，人际关系有三种类型，其一是谦让型。其特征是“朝向他人”，无论遇见何人，总是想到“他喜欢我吗？”。其二是进取型。其特征是“对抗他人”，无论遇到何人，总是想知道该人力量的大小，或该人对自己有无用处。其三，是分离型。其特征是“疏离他人”，无论遇到何人，总是想保持一定的距离，以避免他人对自己的干扰 建立良好人际关系是提高处世能力的关键。那么，如何建立良好的人际关系呢？ 培养良好的个性 如果有不良品质，即使交游很广，也难得有知心朋友；相反，如果你具有促进人际吸引的优秀品质，就会容易被别人引为知已。 善于体察别人的真正需要 这些需要概括起来包括包容的需要、控制的需求、感情的需求。在人际交往中，我们不但要考虑到对方的个性品质，也要考虑对方的需求，因为人际交往的基础是互补，只索取而不奉献的关系是很难维持的。 掌握一定的人际交往技巧 掌握一定的人际交往技巧有助于提高自己的处世能力。人与人之间的交往不是随心所欲的，而是有一定目的，并运用一定方法进行交往的。交往方法越好，人际关系越容易维持紧密。建议大家多读一些待人接物方面的书籍，有助于理性地理解社会，为走上更广阔的人生之路作好准备。 浅谈秘书怎样实现有效沟通毕业论文 有效的沟通 设计我能毕竟