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回答：临终患者的情感需求极度敏感，机器人需避免情感操纵（如过度共情引发患者情绪波动）、隐私侵犯（如记录患者的恐惧情绪用于其他用途）、替代人类陪伴（让患者产生“被机器照顾”的孤独感）。解决方案包括：① ...
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回答：传统Transformer的位置编码仅编码token的顺序，未编码情感在时间线中的位置权重（如对话结尾的道歉比开头的道歉更能缓解愤怒）。情感位置编码通过情感显著性权重（如根据话语的情感强度分配位...
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回答：程序员在调试时的情绪（如挫败、焦虑）会影响代码质量与效率。情感化编程工具通过IDE插件集成情感识别：用摄像头捕捉面部表情（如皱眉、咬唇）、键盘敲击节奏（如长时间停顿），实时识别情绪状态，当检测到...
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回答：情感偏见源于训练数据中某些群体（如女性、少数族裔）的情感表达被过度标注为负面（如“女性愤怒”被标为“无理取闹”）。对抗去偏通过双网络架构：主模型学习情感识别，对抗网络试图从主模型的输出中预测群体...
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回答：驾驶员可能因担心隐私或避免干预而伪装情绪（如强装平静但实际疲劳）。需结合多模态互补验证：用生理信号（如PERCLOS眼睑闭合度、心率变异性）检测疲劳（无法伪装），用语音微颤抖、面部微表情（如眼周...
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回答：EEG信号的个体差异极大（如同一情绪下，A的α波功率升高，B的β波功率降低），通用模型直接使用会导致准确率骤降（如从实验室的85%降至真实场景的50%）。个体校准需收集少量个体数据（如5分钟静息...
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回答：情感漂移指生成内容的情感与初始设定不一致（如要求生成“温暖”的故事，却出现“冷漠”结局）。解决方法包括：情感锚点机制（在生成过程中持续对比当前内容与目标情感的嵌入距离，若超过阈值则调整生成概率）...
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回答：文化负载词（如中文“扎心”、英文“hangry”）的情感内涵依赖文化背景，直接翻译会导致模型误判（如将“扎心”译为“heartache”会弱化“被戳中痛处”的具体情绪）。跨语言情感模型需文化感知...
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回答：虚拟教师需在“鼓励”与“施压”间动态平衡（如对自卑学生过度鼓励会降低挑战欲）。可将情感支持建模为马尔可夫决策过程（MDP）：状态为学生当前情感状态（如“困惑+挫败”）与学习表现，动作为回应策略（...
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回答：情感粒度分为粗粒度（离散标签：喜/怒/哀/乐）、中粒度（复合情感：悲喜交加、嫉妒）、细粒度（维度空间：Valence-Arousal-Dominance三维坐标）。粗粒度适用于简单分类任务（如客...
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回答：传统模型常将“下雨”与“悲伤”误判为因果，实则可能是“下雨→航班取消→见不到亲人”的链式因果。事件情感因果建模通过因果图（Causal Diagram）显式编码“事件→认知评价→情感”的逻辑链（...
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回答：情感随时间呈非线性演化（如“平静→烦躁→爆发”），传统RNN/LSTM易因梯度消失遗忘早期关键线索（如对话开头的冲突事件）。注意力机制可动态加权历史时刻的情感驱动因素（如特定话语、语调突变），精...