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回答：医疗场景（如抑郁症筛查、疼痛情感评估）对情感建模有特殊要求：①准确性：需达到临床可用级别（如抑郁症识别准确率>90%，误诊率85%。当前医疗情感建模的代表产品如IBM Watson Health...
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回答：情感生成模型（如GPT、Stable Diffusion）生成内容的版权与溯源需解决“谁生成了内容”“内容是否被篡改”：①数字水印：在生成内容中嵌入不可见水印（如文本的字符级扰动、图像的DCT域...
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回答：情感计算中的数据偏见主要来源：①采集偏见（如实验室招募更多年轻女性，导致数据集中女性样本占比80%）；②标注偏见（标注者对女性“愤怒”的容忍度低，标注为“悲伤”的概率更高）；③算法偏见（模型学习...
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回答：客户端数据异质性指不同客户端的情感数据分布差异大（如客户端A多为“喜悦”样本，客户端B多为“悲伤”样本），导致全局模型收敛困难。解决方法：①个性化联邦学习（Personalized FL）：为每...
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回答：情感模型的能耗主要由训练阶段与推理阶段构成：①训练阶段能耗：占比90%以上，包括数据预处理（如图像 resize、语音分帧，占10%）、模型前向传播（占40%）、反向传播（占50%，计算量是前向...
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回答：局限性：①注意力≠因果性：注意力权重高仅表示该区域与情感分类相关，不代表是情感产生的原因（如愤怒时注意力集中于眉间，但眉间运动是愤怒的结果而非原因）；②视觉伪影干扰：高分辨率图像的注意力热图可能...
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回答：人工评估的核心问题是标注者一致性低（如不同标注者对“情感匹配度”的评分差异可达30%）与评分标准模糊，提升方法：①标注者培训与筛选：进行3轮培训（理论学习+示例标注+分歧讨论），考核通过后上岗，...
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回答：跨域泛化评估需度量源域（如实验室数据）与目标域（如真实场景数据）的差异，并提升模型适应性：①领域差异度量：用MMD（最大均值差异）度量源域与目标域的特征分布差异（如实验室面部表情特征与目标域特征...
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回答：异质情感交互指不同情感类型（如愤怒、喜悦）在群体中传播的系数不同（如愤怒的传播性强于喜悦），基于异构图神经网络（HGNN）的建模方法：①异质图构建：节点类型为“个体”与“情感类型”，边类型为“个...
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回答：灾难性遗忘指模型学习新情感数据后，遗忘旧数据的能力，缓解方法：①Rehearsal方法：在学习新数据时保留少量旧数据（如旧数据的10%），与新数据混合训练，如iCaRL算法通过存储旧数据的特征原...
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回答：情感知识图谱（EKG）的推理优化需提升链接预测（补全缺失关系）与规则补全（发现新情感规则）的效率与精度：①图神经网络链接预测：用R-GCN（关系图卷积网络）学习实体与关系的嵌入，通过分数函数（如...
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回答：混杂因子（如“经济压力”同时影响“失业”和“焦虑”）会导致情感因果推断的相关性偏差（误将“失业→焦虑”归因于直接因果）。Do-Calculus通过三步操作消除混杂：①干预（Do-operator...
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回答：情感漂移指生成内容的情感随时间/语境延续逐渐偏离初始目标情感（如初始目标“喜悦”，生成文本从“开心”逐渐变为“平淡”）。成因：①模型训练目标的短视性：标准训练目标（如交叉熵损失）仅优化单步生成，...
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回答：跨模态时序同步需确保不同模态的情感表达在时间轴上对齐（如语音情感起伏与面部表情变化的同步误差<200ms），核心技术：①动态时间规整（DTW）：通过计算语音与面部表情特征的相似度矩阵，找到最优时...
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回答：扩散模型（Diffusion Model）在情感生成中的应用优势：①生成质量高：通过逐步去噪过程生成连贯、自然的情感内容（如文本、图像），在情感化文本生成任务中，BLEU得分较GPT-3提升15...
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回答：精细化强度控制需将情感强度从离散等级（如“弱/中/强”）扩展为连续值（如0-1），实现方法：①规则权重动态调整：为每个情感-表达规则赋予强度权重（如“喜悦→使用积极词汇”的基础权重为0.5，强度...
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回答：对抗训练与输入预处理是主流防御方法，效果对比如下：①对抗训练：在训练数据中加入对抗样本（如FGSM、PGD生成的扰动），使模型学习鲁棒特征。优点：从根本上提升模型抗攻击能力，在强攻击（如PGD-...
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回答：MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）与ProtoNet（原型网络）是小样本元学习的两大代表：①核心差异：MAML是“模型参数初始化优化”方法，通过在多个小样本任务...
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回答：自注意力机制通过计算序列元素（如语音帧、图像 patch、文本 token）间的依赖关系，动态加权重要特征。在情感识别中：①空间注意力（视觉模态）：Transformer的自注意力权重聚焦于情感...