已完成
回答：① 准确性：情感识别准确率需达临床可用阈值（如抑郁症识别AUC≥0.85，优于精神科医生的0.8平均水平）；② 可重复性：不同设备、环境下的测试结果偏差<5%；③ 安全性：无情感操纵风险（如不夸...
已完成
回答：瓶颈包括：① 多模态信号跨虚实映射（如真实用户的面部微表情如何实时驱动虚拟化身的情感神态）；② 低延迟情感渲染（虚拟化身情感表达需与真实用户同步，延迟需<200ms）；③ 情感真实性保真（避免虚...
已完成
回答：情感思维链推理通过显式拆解“情感识别→因果分析→干预建议”的逻辑步骤，解决LLM情感决策的“黑箱”问题。例如，面对用户语句“项目搞砸了，但我尽力了”，模型生成思维链：“1. 识别关键词‘搞砸了’...
已完成
回答：动态情感词典随语言使用与文化变迁更新情感词的语义（如“yyds”从“永远的神”衍生出“调侃式赞美”的情感）。构建方法：① 社交媒体挖掘：实时抓取社交媒体文本，用情感分类模型标注新词的临时情感倾向...
已完成
回答：用户的情感（如“焦虑”可能因电费过高，“满足”因节能带来的成就感）影响能源使用行为（如焦虑时可能过度节约导致生活不便，满足时更愿意主动参与节能）。应用包括：① 情感驱动的需求响应：识别用户因“电...
已完成
回答：需平衡控制精度与生成自然度：控制精度高（如严格按“悲伤”标签生成）可能导致内容生硬（如“我很悲伤，非常悲伤，极其悲伤”）；自然度高可能导致情感偏离（如为流畅而加入无关情感）。trade-off ...
已完成
回答：候选人在面试中可能伪装情感（如强装自信以掩盖紧张），导致情感识别失真。难点：① 伪装情感的复杂性（如“自信”的伪装可能伴随微表情泄露，如眼神躲闪）；② 文化与岗位的干扰（如某些岗位要求“沉稳”，...
已完成
回答：罕见情感（如“敬畏”“怜悯”）样本量少，小样本学习易过拟合。元知识迁移通过学习“如何从少量样本中识别情感”的通用知识（如“罕见情感通常有独特的生理信号模式”），迁移至新罕见情感。例如，用MAML...
已完成
回答：文化遗产（如古画、古建筑）的情感价值（如“古画的‘苍凉感’体现历史厚重”）需通过情感计算保护与传播。应用包括：① 情感特征提取：用计算机视觉分析古画的色调（如暗黄色调→苍凉）、构图（如留白→孤寂...
已完成
回答：情感一致性指生成内容（如对话、故事）中情感随情节发展的连贯性（如“主角从悲伤到振作”需逐步过渡，而非突然转变）。可通过强化学习将“情感一致性”作为奖励函数：状态为当前情节与已生成的情感轨迹，动作...
已完成
回答：店员的情感表达（如“热情”“冷漠”）与顾客的情感需求（如“寻求专业建议”需“冷静专业”的店员，“闲逛”需“轻松友好”的店员）不匹配会降低购买意愿。优化策略：① 店员情感画像：分析店员的语音语调、...
已完成
回答：跨机构（如医院、学校、企业）共享情感数据（如抑郁症患者的情绪数据、学生的课堂情感数据）需保护隐私，联邦学习通过“数据不动模型动”实现：各机构在本地训练情感模型，仅上传模型参数（而非原始数据）至中...
已完成
回答：时序因果建模分析情感在时间序列中的因果关系（如“t1时刻的批评→t2时刻的委屈→t3时刻的愤怒”），而非仅关注相关性。例如，用Granger因果检验发现“委屈”是“愤怒”的直接原因（而非“批评”...
已完成
回答：应急场景中指挥人员的情感（如“焦虑”导致决策失误，“冷静”提升效率）影响救援效果。应用包括：① 情感状态监测：用 wearable 设备监测指挥人员的心率、皮电反应，识别焦虑/冷静状态；② 决策...
已完成
回答：① 数据层面：平衡训练数据中的情感分布（如增加少数群体的情感样本）、去除偏见标注（如删除“女性=情绪化”的错误标签）；② 模型层面：引入公平性约束（如Fairness Loss，惩罚模型对不同群...
已完成
回答：顾客的即时情感（如“疲惫”→想吃“暖胃的汤”，“庆祝”→想吃“精致的甜点”）影响菜品偏好。联动机制：① 实时情感识别：用餐桌摄像头识别顾客的面部表情（如疲惫的面容），用语音分析点餐时的语气（如兴...
已完成
回答：神经符号集成结合神经网络的“数据驱动学习”与符号系统的“逻辑推理”，可解决纯神经模型“不可解释”与纯符号模型“灵活性差”的问题。例如，在“用户说‘我被解雇了，但我早就不想干了’，模型需推理出‘解...
已完成
回答：数字孪生需反映物理实体的情感状态（如城市的“活力感”、工厂的“生产焦虑”）。例如，城市数字孪生通过融合居民的社交媒体情感（如“周末的音乐节让大家很兴奋”）、交通流量（如拥堵引发的烦躁）、环境数据...
已完成
回答：情感数据中常见情感（如“喜悦”“愤怒”）样本充足，罕见情感（如“敬畏”“ nostalgia”）样本极少，导致模型对罕见情感的识别准确率极低（如<30%）。解决方法：① 重采样：对罕见情感进行过...
已完成
回答：驾驶员的情感（如愤怒→路怒驾驶，疲劳→反应迟缓）直接影响驾驶行为，需建模二者的耦合关系以预测风险。例如，用LSTM模型融合“愤怒强度（语音分析）+攻击性驾驶行为（急刹次数）”的历史数据，预测未来...