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回答：Transformer的自注意力机制可动态聚焦关键情感信号片段，在处理非结构化长序列（如对话、视频）中表现出优越的上下文建模能力，显著增强情感识别精度。...
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回答：包括基于CNN处理图像、RNN/LSTM处理时序信号、Transformer建模长程依赖，以及融合注意力机制的多模态网络（如MERT、MFN、MulT），在学术界和工业界广泛应用。...
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回答：该方法基于特征分布或重构误差自动识别与大多数试次显著不同的时间片（如肌电爆发、电极脱落），可在预处理阶段批量剔除受污染数据，提升后续训练与解码的稳健性。...
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回答：双谱可检测三个频率分量间的相位相互作用，能揭示 EEG 的非线性动力学特性。在运动想象或情感 BCI 中，双谱特征可补充功率谱信息，提高对复杂神经模式的辨识能力，但计算复杂度较高。...
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趋势包括：具身情感建模：结合机器人物理交互（如触摸、姿态）增强情感传递真实性；因果情感推理：不仅识别情绪，更能推断“若采取某行动，用户情绪如何变化”；隐私保护技术：联邦学习、差分隐私等技术实现情感数据...
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现实中特定场景（如罕见病患者情绪、小众语言）的标注数据极少，传统监督学习难以适用。小样本/零样本学习通过迁移学习（如预训练模型微调）、元学习（快速适应新任务）或提示学习（如GPT-4通过自然语言指令理...
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主要挑战包括：情感的主观性与文化差异：同一表情/语言在不同文化中可能代表不同情绪（如“点头”在部分国家表否定）；数据标注困难：情感标签依赖人工主观判断，高质量多模态数据集稀缺；动态情感建模：情绪随时间...
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“虚假共情”指AI仅模仿情感表达形式（如机械回复“我理解你的感受”），但缺乏真实意图。改进方法包括：上下文关联：结合用户历史交互生成个性化回应（如记住用户曾提过宠物生病，回应时提及“上次你说的小猫现在...
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主要应用于：情绪筛查：通过语音或文本分析识别抑郁、焦虑倾向（如检测言语中的消极词汇密度、语调低沉）；智能陪伴：聊天机器人（如Woebot）通过共情回应缓解用户孤独感；干预辅助：根据用户情绪状态推荐冥想...
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情感识别是“what”——判断情绪类型（如“愤怒”）；情感理解是“why”——解释情绪成因（如“愤怒源于服务响应延迟”）。后者需结合上下文知识与因果推理，例如通过对话历史推断用户抱怨的真实诉求，对AI...
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单一模态（如仅文本）易受歧义干扰（如反讽“你可真聪明”），而多模态融合（文本+语音+表情+生理信号）可通过互补信息提升准确性。例如，用户说“没事”时，若伴随低头、语速缓慢，模型更易识别出隐藏的“沮丧”...
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技术路径可分为三类：基于规则的方法：早期通过预定义情感词典（如“开心”“悲伤”对应词表）和语法规则（如感叹号强化情绪）判断，但灵活性差；传统机器学习方法：提取手工特征（如语音的音调、节奏，文本的TF-...
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主要包括四类任务：情感识别（Emotion Recognition）：从多模态数据（文本、语音、面部表情、生理信号）中检测用户情绪类别（如喜、怒、哀、惧）或强度；情感理解（Emotion Unders...
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AI情感建模是指通过算法模拟、识别、理解或生成人类情感的计算过程。其核心目标是让机器能够“感知”人类情绪状态（如通过语音、文本、表情识别），或“表达”拟真情感（如聊天机器人共情回应），从而实现更自然的...
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AI大模型通常提供“温度”（Temperature）参数，用于控制输出结果的随机性。较低温度（如0.2）使输出更确定、保守，适合事实查询或学术定义；较高温度（如0.8）则增强创造性，适用于头脑风暴或假...