情感计算模型的“长期依赖”建模：基于记忆增强网络的方法？ 热门官方

回答：情感状态的长期依赖指早期事件对当前情感的影响（如童年经历影响成年后的焦虑倾向），基于记忆增强网络（如Memory Networks、Transformer-XL）的建模：①外部记忆存储：将历史事件（如“失业经历”）及其情感影响（如“焦虑”）存储在外部记忆模块；②记忆读取：当前情感识别时，根据当前上下文（如“再次求职失败”）读取记忆中相关历史事件及其情感权重，作为当前情感识别的附加特征；③记忆更新：随着新事件的发生，动态更新记忆模块（如新增“求职成功”事件，降低“焦虑”权重）。在长期情感预测任务中，记忆增强网络的预测准确率较LSTM提升40%，达78%，能更好捕捉长期依赖关系。