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回答：标准情感建模技术框架包含五大核心模块：①信号采集层：负责多模态情感信号的获取（如摄像头、麦克风、生理传感器），需解决信号同步、噪声抑制等工程问题；②特征提取层：从原始信号中提取情感相关特征（如面...
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回答：情感建模的数学基础包括：①线性代数（情感向量空间构建、特征降维（PCA、LDA））；②概率论与数理统计（情感不确定性建模、贝叶斯情感推理、情感状态的概率分布估计）；③优化理论（情感模型的参数学习...
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回答：三大范式代表情感建模的不同技术路径：①符号主义：基于情感心理学规则（如OCC情感模型、Appraisal Theory）构建显式逻辑规则（如“事件→认知评价→情感”的规则库），技术特点是可解释性...
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回答：情感的三层表征是情感建模的理论基石，分别对应不同的技术处理层级：①生理层（如心率、皮电、EEG、fMRI）：通过生物信号处理技术（如滤波、特征提取）转化为情感特征，支撑“情感神经解码”等底层技术...
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回答：情感建模是通过数学建模与计算方法，对人类情感的产生机制、表达规律、识别逻辑、生成策略进行抽象与复现的技术体系。其核心范畴包括：①情感表征（将情感转化为可计算的特征/向量）；②情感识别（从多模态信...
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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...