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回答：传统模型预测“干预X→情感Y变化”时，可能混淆相关性与因果性（如“安慰→情绪好转”可能是因为用户本身情绪会自然好转）。因果图模型通过do算子干预X（如强制实施“安慰”动作），分离X的直接因果效应...
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回答：情感传染指机器人通过自身的情感表达影响用户情绪（如机器人微笑使用户也感到愉悦）。建模需结合镜像神经元原理（人类会自动模仿他人情感表达）与社会规范（如不同文化中“传染”的边界）。例如，社交机器人在...
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回答：低资源语言（如斯瓦希里语、苗语）缺乏标注数据，直接微调大模型易过拟合。适配策略：① 跨语言迁移学习：用高资源语言（如英语、汉语）的情感模型初始化，通过“语言适配器”（Language Adapt...
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回答：层级化建模将情感分为基础层（如Valence-Arousal）、复合层（如“悲愤=悲伤+愤怒”）、情境层（如“职场悲愤”“家庭悲愤”），更符合人类情感的层次结构。扁平模型将所有情感视为独立标签，...
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回答：量子机器学习（QML）利用量子叠加与纠缠特性，可高效处理情感的高维非线性特征（如面部表情的100+关键点组合）。理论优势：① 指数级加速：量子并行性可在O(logN)时间内搜索情感特征空间（经典...
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回答：情感证据（如嫌疑人的语音颤抖、面部恐惧表情）可作为“心理状态辅助证据”，但不能单独作为定罪依据（因情感可被伪装）。效力界定需满足：① 客观性：通过多模态交叉验证（如语音颤抖+心率升高+微表情，三...
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回答：① 情感线索可追溯：模型需指出生成/识别情感的关键依据（如“识别为愤怒的依据是‘音量升高20dB’‘关键词‘骗子’’”）；② 情感逻辑可解释：说明情感产生的因果链（如“用户因‘订单延迟’→‘预期...
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回答：跨文化情感隐喻（如中文“心碎”、英文“heartbroken”，或“时间是金钱”隐喻“珍惜时间”）依赖文化共识，直接翻译易导致情感误判。解决方法：① 构建跨文化隐喻词典，标注隐喻的文化起源与情感...
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回答：扩散模型通过“加噪-去噪”过程生成数据，在情感生成中可通过条件引导（如情感标签、文本描述）控制生成方向，同时通过随机种子保证多样性。例如，生成“悲伤”的文本时，条件引导确保核心情感一致（如“失去...
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回答：公众对环保的情感（如“无力感”导致不作为）影响参与意愿。策略包括：① 情感唤醒：用情感生成内容（如“北极熊因冰川融化失去家园的画面+‘您的每一次低碳选择都能拯救它们’的文字”）激发“共情”；② ...
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回答：情感可编辑性指用户可修改模型的情感倾向（如“把这段文字的‘冷漠’改为‘关切’”）。实现方式为情感编辑层：在模型输出后加入编辑模块，用户输入“目标情感+编辑强度”，模块通过情感向量偏移（如将“冷漠...
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回答：特殊儿童（如自闭症）的情感表达独特（如用重复动作表示焦虑），传统模型难以识别。情感计算通过定制化多模态模型：用视觉模型识别重复动作（如拍手频率），用听觉模型识别异常发声（如高频尖叫），结合行为日...
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回答：多智能体模型模拟群体中每个个体的情感状态与交互（如“个体A的愤怒影响个体B的情绪”），可预测群体情绪演化（如抗议活动中的情绪激化）。应用包括：① 公共安全预警（如预测群体愤怒达到阈值时触发干预）...
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回答：情感共鸣度指生成内容引发用户相似情感的程度，可通过生理同步性（如用户阅读时心率与生成内容的情感强度同步变化）、主观评分（用户打分“是否感同身受”）、行为反馈（如分享、评论中的情感呼应）量化。例如...
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回答：需避免情感茧房（只推荐强化用户现有情感的内容，如给焦虑用户推更多负面新闻）与情感操纵（用煽动性标题引发愤怒以增加点击）。伦理原则包括：① 情感多样性约束：推荐内容需覆盖不同情感维度（如正面、中性...
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回答：情感熵衡量情感的复杂度与不确定性（熵越高，情感越复杂/不确定）。例如，用户说“我也不知道是该高兴还是难过”，情感熵较高；说“我很开心”，熵较低。情感熵可用于：① 识别用户的“矛盾情感”（需进一步...
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回答：跨境购物中，用户的情感（如“犹豫”可能因文化差异导致误解，如某些文化中“沉默”是“考虑”而非“拒绝”）影响购买决策。情感计算通过跨文化情感识别+本地化回应：用多语言情感模型识别用户犹豫的真实原因...
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回答：对比学习通过“拉近正例、推开负例”学习情感表征，但若负例太容易区分（如“喜悦”与“愤怒”），模型无法学到细粒度特征。难负例挖掘指挑选语义相近但情感不同的样本作为负例（如“欣慰”与“喜悦”、“遗憾...
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回答：动态情感图谱以实体（用户、事件、环境）为节点，情感关系为边（如“用户A→[愤怒]→事件B”“事件B→[引发]→用户C的焦虑”），并随时间更新边权（如事件B的严重性增加，愤怒的边权从0.6升至0....