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回答：情感潜伏期指外界刺激（如批评）到情绪显现（如愤怒）的时间差，受个体认知风格（如冲动型/反思型）与情境约束（如公开场合需克制）影响。建模潜伏期可揭示情绪的“隐性传导机制”，例如通过LSTM-Att...
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回答：① 展品情感解读：识别观众看展品的情感（如“看到《蒙娜丽莎》时的宁静”），推送相关背景故事（如“达芬奇用晕涂法营造神秘感，引发观众的想象”）；② 个性化导览：根据观众的情感状态调整导览节奏（如“...
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回答：情感数据标注成本高，GAN可生成逼真且标注准确的情感数据（如生成带“悲伤”标签的面部图像或对话文本）。优势包括：① 保持情感特征的真实性（如生成的“悲伤”面部有眼周皱纹与嘴角下垂，符合人类认知）...
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回答：农民的情感状态（如焦虑、疲惫）会影响农业生产决策（如焦虑时可能过度施肥）。情感化农业通过? wearable 设备+模型：用智能手表监测农民的心率变异性（HRV）与睡眠 quality（反映疲惫...
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回答：情感数据的分布随时间变化（如疫情期间“焦虑”的表达增多），增量学习需更新模型但不遗忘旧知识（如“愤怒”的旧特征）。灾难性遗忘防护方法包括：① ? rehearsal（存储旧数据的小样本，与新数据...
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回答：① 情感一致性检查：检测文章的情感是否与主题一致（如议论文不能出现“喜悦”的情感）；② 情感强度调节：根据用户需求调整情感强度（如将“他很生气”改为“他气得浑身发抖”以增强感染力）；③ 情感共鸣...
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回答：小样本多任务情感识别（如同时识别“客服”“教育”“医疗”三个领域的愤怒）需模型快速适应新领域。元学习通过MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）学习“快速适应新任务的...
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回答：城市规划需考虑居民的情感需求（如公园的“放松感”需通过绿化覆盖率+噪音水平实现）。情感计算通过居民情感调研+模拟：用问卷与生理信号收集居民对不同区域的情感反馈（如“主干道的噪音让我焦虑”），用城...
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回答：情感维度压缩（如将VA-D三维降至二维）需保留情感区分性（如不能将“高愉悦+高唤醒”与“低愉悦+低唤醒”压缩到同一区域）。常用方法有主成分分析（PCA）（需验证主成分的情感解释性）、t-SNE（...
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回答：“情感 escalation ”指用户情绪从“不满”升级为“愤怒”（如客服反复推诿）。处理流程包括：① 实时监测：用语音语调（如音量升高、语速加快）与文本关键词（“投诉”“找你们经理”）识别升级...
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回答：传统相关性分析无法区分“因”与“果”（如“高唤醒情绪”与“购买行为”相关，可能是“促销引发唤醒→购买”或“想购买→唤醒”）。因果发现通过PC算法或GES算法从数据中挖掘情感与行为的因果图，识别出...
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回答：供应链中的参与者（如供应商、物流商）的情绪（如焦虑、不满）会影响协作效率（如供应商因焦虑而延迟交货）。情感化供应链管理通过情绪监测+干预：用邮件文本分析供应商的情绪（如“我们可能无法按时交货”中...
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回答：Prompt需明确情感目标、风格约束与内容框架，如：“生成一段安慰失去宠物的用户的文字，情感要温暖、共情，包含‘回忆共同经历’的元素，避免空洞的‘别难过’”。具体技巧包括：① 用情感形容词明确目...
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回答：① 情绪驱动的 workout 调整：识别用户的“疲惫”（如呼吸急促、表情痛苦）时，自动降低运动强度；② 情感激励：当用户完成目标时，生成“您太棒了！坚持就是胜利！”的鼓励语（匹配用户的成就导向...
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回答：情感标注具有主观性（如“这句话是讽刺还是幽默”可能仁者见仁），标注者间一致性低（如Cohen’s κ<0.6）会导致训练数据噪声大，模型泛化能力差。提升一致性的方法包括：① 制定详细的情感标注指...
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回答：长时对话中，用户可能提及过往经历（如“上次你说的方法没用”），传统模型易遗忘历史情感线索。记忆网络通过外部记忆模块存储对话中的关键情感事件（如“用户曾因失败尝试而沮丧”）与回应策略（如“当时用‘...
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回答：工业产品的情感设计需匹配用户的情感需求（如婴儿车的“安全感”需通过圆润造型+柔和色彩传递）。情感计算通过用户情感调研+模型预测：先用问卷与生理信号收集用户对现有产品的情感反馈（如看到尖锐边角的焦...
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回答：不同场景下各模态的可靠性不同（如嘈杂环境中语音不可靠，面部表情更可信；黑暗环境中面部不可见，语音更重要）。动态权重分配通过注意力机制实时计算各模态的置信度（如语音的信噪比、面部的清晰度），再按置...
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回答：临床场景（如抑郁症筛查）中，模型对情感状态的置信度直接影响医生决策（如置信度<0.7时需进一步人工评估）。不确定性量化通过贝叶斯神经网络（BNN）或蒙特卡洛 dropout（MC Dropout...