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回答：针对老年人对 wearable 设备的抵触，可采用非接触式技术：① 毫米波雷达：通过反射信号捕捉胸部起伏（呼吸）与体动（如翻身频率），识别睡眠中的焦虑（如频繁翻身）；② 热成像：检测面部温度变化...
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回答：“幻觉情感”指模型生成无依据的情感描述（如“用户听到这个消息后感到狂喜，但实际上消息是负面的”）。解决方法包括：① ? grounding 机制：生成时关联输入文本的事实（如“消息内容是‘考试失...
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回答：建筑环境（如光线、空间布局）影响居住者的情感（如狭窄空间引发压抑）。情感化设计通过情感模拟+优化：用VR模拟不同设计方案（如落地窗vs小窗户）下用户的情感反应（通过面部表情与生理信号测量），用遗...
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回答：传统强化学习（RL）学习“状态→动作→奖励”的关联，但无法区分“虚假关联”（如“用户微笑→奖励高”可能是因为用户本身性格开朗，而非动作有效）。因果RL引入因果图，明确“动作→情感变化→奖励”的真...
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回答：① 运动员情绪监测：用 wearable 设备监测训练中的焦虑（如心率骤升）与挫败（如动作失误频率），调整训练强度（如焦虑时降低难度）；② 教练情感反馈：识别教练的指导语气（如“严厉” vs “...
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回答：部分情感标注存在模糊性（如“这句话有点开心又有点无奈”无法归为单一标签）。模糊逻辑通过隶属度函数（如“开心”的隶属度为0.6，“无奈”为0.4）表示情感的“混合状态”，模型输出情感的概率分布而非...
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回答：古籍中的情感表达（如诗词的“愁绪”、史书的“悲愤”）需精准识别以还原文化内涵。可通过跨时代情感映射：构建“古代情感词汇-现代情感维度”的对齐表（如“断肠”对应Valence=-0.8, Arou...
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回答：液态神经网络具有动态时序处理能力（神经元连接随时间变化），适合捕捉情感的“非线性演化”（如“平静→委屈→爆发→后悔”的复杂轨迹）。与传统RNN相比，液态网络无需固定时间步长，可自适应情感的“快慢...
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回答：反事实预测回答“若改变某句话，用户情绪会如何变化”（如“若把‘你错了’改为‘我有不同看法’，用户愤怒值下降多少”）。可通过因果模型（如Structural Causal Model, SCM）构...
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回答：受灾群众的情感状态（如恐慌、绝望）会影响自救与配合救援的效率。策略包括：① 分级情感响应：用语音识别恐慌指数（如语速>200字/分钟为“重度恐慌”），重度恐慌者优先接入人工心理师；② 情境化共情...
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回答：需构建用户情感画像（包含情感偏好、强度阈值、文化习惯等），并在生成/识别时动态调整模型。例如，对“高敏感用户”，模型降低情感表达强度（如将“您错了”改为“可能有个小误区”）；对“文化保守用户”，...
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回答：TDA通过持久同调（Persistent Homology）分析情感数据的高维拓扑结构（如将面部表情的关键点云转换为“洞”“连通分支”等拓扑特征），可捕捉传统特征（如五官坐标）无法表示的“情感形...
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回答：情感疲劳指长期暴露于高强度情感刺激（如连续处理大量愤怒对话）导致模型“敏感度下降”（如将“极度愤怒”误判为“轻微不满”）。可通过动态情感校准：定期用“情感基准样本”（如已知强度的标准情绪音频）测...
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回答：不同设备（如手机、手表、智能家居）存储的用户情感数据（如手机语音、手表HRV）因隐私政策无法共享，形成数据孤岛。联邦元学习通过“本地训练+全局共享元参数”：各设备在本地用少量数据训练情感模型，仅...
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回答：情感连贯性指生成内容（如小说、剧本）中情感随情节发展的合理性（如“主角失去亲人后应先悲伤再振作”）。可通过情节-情感图谱预定义“情节节点→情感节点”的因果链（如“背叛→愤怒→复仇→释然”），生成...
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回答：需避免情感操纵（如诱导弱势方妥协）与隐私泄露（如记录当事人的屈辱感用于量刑参考）。伦理框架包括：① 中立性原则：模型不得偏向任何一方，情感分析仅作为“情绪强度参考”而非“对错判断”；② 最小数据...
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回答：SNN模拟生物神经元的脉冲发放机制，具有低功耗、时序动态性强的特点，适合处理情感这类时序敏感的生理信号（如EEG、ECG）。例如，用SNN处理EEG的尖峰脉冲序列，可直接捕捉情感的“突发特征”（...
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回答：同一情感在不同情境中表现迥异（如“愤怒”在职场是“摔文件”，在家庭是“沉默冷战”），传统模型难以泛化。需构建情境-情感映射图谱，将情境特征（如“职场”“家庭”“公共场合”）作为先验知识融入模型，...
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回答：手术中医生的情绪波动（如紧张导致手抖）会影响操作精度。机器人助手通过多模态情感监测：用面部微表情（如眉心紧锁）识别紧张，用心率变异性（HRV）检测应激，当紧张指数>0.8时，自动调整机械臂的阻尼...
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回答：① 指令歧义：如“生成温暖的话”可能被理解为“安慰”或“鼓励”，需通过情感指令模板（如“生成一段安慰失业者的温暖文字，包含共情与行动建议”）消除歧义；② 情感过强：LLM易生成夸张情感（如“我完...