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回答：模态缺失指实际场景中部分模态不可用（如摄像头故障导致无面部数据，或用户静音导致无语音数据）。鲁棒融合与补全技术：①缺失模态鲁棒融合：设计对模态缺失不敏感的融合机制，如注意力机制中动态降低缺失模态...
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回答：讽刺/反语的核心特征是“字面情感与实际情感相反”（如“你可真聪明啊”实际表“愚蠢”）。技术演进：①规则方法：基于情感词典与否定词/反语触发词（如“所谓的”“真是”+反义词），如“不+好=坏”，但...
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回答：个体差异表现为不同用户的生理信号-情感映射关系不同（如A用户心率加快表“焦虑”，B用户可能为“兴奋”）。个性化建模与领域自适应技术：①元学习个性化（Meta-Personalization）：用...
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回答：核心挑战：①不同语言的情感表达声学特征差异显著（如中文“愤怒”常伴随声调升高，英文“anger”更依赖语速加快）；②低资源语言（如小语种）缺乏标注数据；③文化背景导致情感语义映射差异（如某些语言...
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回答：核心难点：①持续时间极短（1s）的特征重叠，难以区分。当前最优技术方案：①高速采样与预处理：采用≥200fps的高速摄像头捕捉面部动态，结合EKF（扩展卡尔曼滤波）去除头部运动噪声；②3D微表情...
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回答：核心能力要求：①跨学科知识：扎实的计算机科学（机器学习、深度学习、多模态处理）、数学（线性代数、概率论）、心理学（情感理论、认知科学）基础；②技术实践能力：掌握情感特征提取、模型构建、评估优化的...
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回答：现状：①国际标准：ISO/IEC JTC1 SC42正在制定《人工智能情感计算标准》（ISO/IEC 24668），涵盖术语定义、评估指标、伦理要求；IEEE发布了《情感计算伦理指南》（IEEE...
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回答：滥用风险包括：①情感操纵（如生成定制化情感内容诱导用户消费、传播虚假信息）；②虚假信息传播（如伪造名人“忏悔”视频引发舆论）；③心理伤害（如生成针对个体的恶意情感内容（如“你一无是处”）实施网络...
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回答：算法公平性指模型对不同群体（性别、种族、年龄、残障等）的情感处理无偏见，定义与度量方法：①群体 fairness（群体间公平性）：不同群体的性能指标差异<阈值（如男女情感识别准确率差异<5%），...
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回答：情感数据包含高度敏感的个人信息（如心理状态、生理信号），隐私保护核心技术：①联邦学习（Federated Learning）：模型训练在本地设备（如手机、座舱）完成，仅上传模型参数（非原始数据）...
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回答：工程化部署需解决模型轻量化、实时性、跨平台兼容性问题，关键技术：①模型轻量化（剪枝（移除冗余神经元，模型大小减少50%）、量化（FP32→INT8，推理速度提升4倍）、知识蒸馏（用大模型指导小模...
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回答：数据标注是情感模型训练的基础，核心技术：①标注规范定义（明确情感类别定义（如“喜悦”的面部特征为“嘴角上扬>15°+眼周肌肉收缩”）、强度分级（如0-1连续值）、多模态一致性规则（如“文本‘喜悦...
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回答：情感计算芯片需满足低功耗、高实时性（如BCI场景延迟<100ms）、多模态并行处理（同时处理面部、语音、生理信号），架构设计：①异构计算架构（CPU+GPU+NPU协同，CPU处理逻辑控制，GP...
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回答：技术优势：①兼顾可解释性与复杂情感处理能力（符号规则提供逻辑解释，神经网络拟合复杂模式）；②支持因果推理与反事实分析（符号逻辑处理因果关系，神经网络提供数据驱动的特征）；③小样本场景适应性强（符...
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回答：伦理评估框架需覆盖公平性、隐私性、安全性、可控性四大维度，核心指标：①公平性：不同群体（性别、种族、残障）的情感识别准确率差异（如差异95%）。伦理评估需遵循IEEE《伦理对齐设计指南》、欧盟《...
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回答：鲁棒性评估需测试模型在干扰下的性能稳定性，常见攻击方式：①对抗攻击（如FGSM、PGD，通过微小扰动误导模型，如给面部图像加噪声导致“喜悦”误判为“愤怒”）；②自然噪声攻击（如摄像头模糊、麦克风...
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回答：可解释性评估旨在衡量模型决策过程的透明度，技术方法：①内在可解释性评估（针对符号主义/神经符号模型）：规则覆盖率（模型决策中可被规则解释的比例）、规则复杂度（单条规则的条件数量，越少越易理解）；...
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回答：①自动指标：BLEU（衡量生成文本与参考文本的n-gram重叠度，适用于短文本情感生成，但对情感匹配度不敏感）、ROUGE（侧重召回率，适用于长文本情感摘要）、METEOR（考虑同义词匹配，较B...
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回答：核心定量指标：①分类任务（如情感类别识别）：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（综合精确率与召回率）、混淆矩阵（分析类别间误判，如“悲伤”误...