diff --git a/readme.md b/readme.md
index ebc354a..0ff2770 100644
--- a/readme.md
+++ b/readme.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 # 数据处理
-
+原数据文件+量化后文件两个文件
 ## 合并数据文件
 ### 1. 合并热门数据
 - 数据文件
@@ -36,7 +36,7 @@
   - 视频类型：搬运0，自制1
   - 字幕： 无字幕为0，剩下为1
   - 视频总时长：输出小于60的，之间的，和大于600的，赋值为1，2，3，方便后续描述性分析
-  - 弹幕情感评分=0.8*snowNLP+0.2*RoBERTa
+  - 弹幕情感评分(SentimentScore)=0.8*snowNLP+0.2*RoBERTa
 ### 删除不用指标
   - 发布时间等上述被处理过的指标（原播放量要保留）
   - 视频简介、标签
@@ -44,4 +44,47 @@
 ### 数据清洗
   - 筛选极端弹幕情感评分，筛选出两种差值>0.3的人工检查
   - 缺失值处理(按总平均填入)
-  - 去除异常值
\ No newline at end of file
+  - 去除异常值
+## 指标创新
+新增指标：
+ - 弹幕情感评分snowNLP和RoBERTa及其加权平均作为最终评分(SentimentScore)
+ - 标题情感效价(PosTe)和情感唤醒度(ActTe)
+ - 封面：
+   - 是否有人像(Portrait)
+   - 暖色比例(WarmRatio)
+   - 冷色比例(CoolRatio)
+   - 中性色比例(NeutralRatio)
+### 弹幕情感评分
+弹幕情感倾向可以反映用户对视频的喜爱程度。此前我们爬取了每个视频的弹幕，为分析弹幕的情感趋向，我们设计了字典法和模型法两套计算方案，并且最终采用加权平均的方法求得最终值以提高结果的可信度。
+字典法采用SnowNLP库进行情感分析，得到的情感评分范围在0到1之间，其中0表示负面情感，1表示正面情感。
+字典法运算较为快速，同时也较为传统， 为适应B站弹幕的语言特点，我们手动增添了部分词汇并给予一定的情感赋值(以原词典中很好0.78，一般0.52，差0.14为标准），
+如"爷青回"0.9(我的青春回来了），"yyds"0.9(永远的神)，"awsl"0.8（啊我死了（感动、可爱））,"2333"0.6(笑)，"DNA动了"0.8（触发记忆）,
+得到“弹幕情感评分snowNLP”指标。
+
+模型法采用前人预训练好的RoBERTa模型进行情感分析，情感评分规则同上。
+RoBERTa是由...等人在2019年提出的改进版BERT模型，适用于文本分类和情感分析，具有一定的鲁棒性(引用论文）。
+在此基础上，我们采用开源的Erlangshen-Roberta-330M模型，其已在中文领域经过调整，拥有3.3亿个参数，在京东、微博评论等数据集上表现良好(引用论文)， 因此较为适合B站的弹幕情感分析。
+由于弹幕数据量大，计算量很大，我们对单个视频弹幕量超过500的作均匀抽样处理（500条），并且借助学校高性能运算中心提供的平台进行计算(虽然没什么用<划掉>），得到"弹幕情感评分RoBERTa"指标。
+最终，我们采用加权平均的方法结合两种方法的结果，得到最终的弹幕情感评分(SentimentScore)。
+
+### 标题文本的情感效价(PosTe)和情感唤醒度(ActTe)
+(验证了论文里的封面文本的情感效价和情感唤醒度的计算，发现OCR的识别效果并不好，不过函数编都编了，遂应用到视频标题上去。）
+
+步骤:
+1. 定义见论文<<应急科普>>P37表格
+2. 情感效价PosTe的计算：
+使用NLPIR分词与情感词标注(Python的“cnsenti”包),统计文本中的积极、消极词汇数，然后 依据廖圣清、程 俊超等学者的做法以“积极词汇数/(积极词汇数＋消极词汇数）”作为该条文本的情感效价。
+若文本中积极、消极词汇同时为0，将PosTe赋值为0.5,表示为中性.
+3. 情感唤醒度ActTe的计算：
+对分词结果对照大连理工情感词典(引用论文：徐琳宏,林鸿飞,潘宇,任惠,陈建美.情感词汇本体的构造.情报学报,2008,27(2):180-185)
+匹配到情感分类（小类），进一步匹配到情感大类， 即“哀”、"好"、“恶”、“乐”、“怒”、“惧”、“惊”七种情感，
+并借鉴廖圣清等学者的做法，根据情感唤醒度的强弱，分别赋值为1-7。
+对文本中反映该七种情感的字词出现的频数进行统计，将七种情感所包含的词汇数目分别乘以对应的情感唤醒程度的赋值，归一化后作为该封面文本的情感唤醒度。
+对标题文本匹配结果为0的，表明主要为中性词汇，将ActTe赋值为0.
+
+### 视频封面处理
+视频的封面对其传播具有重要影响，但由于封面吸引力等因素具有主观性，以往的研究较为有限。
+在这里，我们提取了是否有人像、暖色比例、冷色比例、中性色比例四个客观指标辅助分析。
+我们使用了OpenCV库加载了预训练的人脸检测模型，并调用`detectMultiScale`方法进行人像检测。
+并使用改进的k-means聚类算法（MiniBatchK-means）提取封面主色，结合HSV色彩空间分类标准计算色调比例。
+