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群体情感演化的动力学建模技术:从Agent-Based到图神经网络?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:群体情感演化动力学建模用于描述群体中个体情感的交互与传播,技术路径:①Agent-Based Modeling(ABM)(2000s-2015):将个体视为Agent,定义Agent的情感状态、...
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动态情感场景下的在线学习与模型自适应技术?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:动态情感场景(如用户情感随时间漂移、新情感类别出现)要求模型具备在线学习能力,核心技术:①增量学习(Incremental Learning):在不遗忘旧知识的前提下学习新数据,如iCaRL算法...
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情感知识图谱的构建技术与在推理中的应用?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:情感知识图谱(Emotion Knowledge Graph, EKG)是情感实体的结构化表示,构建技术:①实体与关系定义(实体如“情感(喜悦)、事件(获奖)、认知(成就感)”,关系如“引发(获...
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因果情感推理的技术框架与核心方法?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:因果情感推理旨在揭示情感产生的因果关系(如“事件A→认知评价B→情感C”),而非仅相关性,技术框架包括:①因果图构建(基于心理学理论(如Appraisal Theory)或数据驱动(如PC算法)...
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情感状态转移的时序建模技术:从HMM到神经ODE的演进?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:情感状态转移时序建模用于描述情感随时间的演化规律,技术演进:①HMM阶段(1990s-2010s):用隐马尔可夫模型建模情感状态的离散转移(如“平静→愤怒→平静”的转移概率),优点是计算简单、可...
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情感生成的伦理风险与安全技术:如何避免生成有害/误导性情感内容?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:伦理风险包括:①情感操纵(如生成过度煽动性内容诱导用户非理性行为);②虚假情感表达(如伪造“悲伤”内容骗取同情);③偏见强化(如生成带有性别/种族偏见的情感内容)。安全技术:①内容过滤(Cont...
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多模态情感生成的技术难点与解决方案?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:技术难点:①模态间情感一致性(如文本“喜悦”与生成的语音语调、面部表情需匹配,避免“文本喜悦但语音低沉”的矛盾);②跨模态同步性(如视频中面部表情与语音情感的时间对齐误差需<200ms);③模态...
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情感生成的可控性技术:如何实现情感强度、类型、风格的精确调控?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:可控性技术是情感生成的核心挑战,主流方法:①条件生成(Conditional Generation):在模型输入中加入情感控制条件(如情感标签“喜悦”、强度值0.8、风格标签“诗意”),代表模型...
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深度学习时代的情感生成模型:从RNN到GPT的技术迭代?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:①RNN/LSTM阶段(2014-2017):用循环神经网络生成时序情感内容(如文本、语音),代表模型如LSTM-TextGen(生成情感化句子,BLEU得分0.6),局限是长文本生成易出现重复...
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基于规则的情感生成技术原理与适用场景?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:基于规则的情感生成(Rule-Based Emotional Generation)通过预定义的情感生成规则库实现,原理是:①情感-表达规则(如“悲伤→使用低频词汇、缓慢语速、灰色系描述”);②...
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情感识别模型的鲁棒性提升技术:对抗防御与噪声抑制?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:鲁棒性指模型在噪声、对抗攻击、跨域场景下的稳定性,提升技术包括:①对抗防御:通过对抗训练(Adversarial Training)增强模型抗干扰能力,如在训练数据中加入微小扰动(如面部图像的像...
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小样本情感识别的核心技术路径与代表性方法?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:小样本情感识别(Few-Shot Emotion Recognition)旨在解决标注数据稀缺问题,核心技术路径:①元学习(Meta-Learning):学习“如何快速适应新情感类别”,代表方法...
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多模态情感识别模型的注意力机制设计与优化技术?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:注意力机制是多模态融合的核心,主流设计包括:①模态内注意力(如Self-Attention捕捉语音信号内的时序依赖、Vision Transformer捕捉面部图像的空间依赖);②模态间注意力(...
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深度学习时代的情感识别模型演进:从CNN到Transformer的技术突破?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:①CNN阶段(2012-2015):用卷积层提取空间特征(如面部表情的局部纹理、语音的频谱图特征),代表模型如AlexNet-FER(面部表情识别准确率85%),局限是无法建模长时时序依赖;②R...
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基于传统机器学习的情感识别模型有哪些经典算法与技术局限?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:经典算法包括:①SVM(支持向量机,通过核函数映射高维空间分类情感,在小样本情感数据集上表现稳定,如JAFFE数据集准确率89%);②HMM(隐马尔可夫模型,建模情感状态的时序转移,适用于语音/...
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多模态情感特征融合的三种主流技术路径及其优缺点?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:①早期融合(特征层融合):将各模态特征拼接后输入模型,优点是实现简单、保留原始特征信息,缺点是未考虑模态间语义关联,易引入冗余;②中期融合(特征抽象层融合):各模态先通过独立子网络提取高层特征,...
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文本情感特征提取的词法、句法与语义层面技术?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:词法层面:情感词典(如SentiWordNet、HowNet情感词典,通过词汇的情感极性(正/负)与强度赋值)、词嵌入(如Word2Vec、GloVe将词汇映射为向量,捕捉情感语义关联);句法层...
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生理信号情感特征提取的主要技术与噪声抑制方法?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:主要生理信号及特征提取技术:①EEG(脑电图):提取θ波(4-8Hz,与“愉悦”正相关)、α波(8-13Hz,与“放松”正相关)、γ波(30-100Hz,与“兴奋”正相关)的功率谱密度(PSD)...
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语音情感特征提取的核心声学参数与深度学习模型?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:核心声学参数分为韵律特征(基频F0、能量、时长、语速,如愤怒时F0均值升高30%)、谱特征(Mel频谱系数MFCC、线性预测系数LPC,反映音色变化)、音质特征(共振峰、 jitter/shim...
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面部表情情感特征提取的经典方法与最新进展?

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@151*****000 最后更新于2025/12/1 16:47:23
回答:经典方法基于几何特征(如FACS的Action Unit(AU)编码,通过面部关键点位移描述表情,如AU4(皱眉肌收缩)表“愤怒”)与外观特征(如LBP-TOP描述纹理变化);最新进展包括:①3...
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