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同理心在许多社会交往中至关重要，包括人类机器人，患者医生，教师学生和客户呼叫中心的范围。尽管其重要性，但由于主观性质，视频中的同理心仍然是一项具有挑战性的任务，而且通常仍然没有探索。现有的研究取决于文本，音频或仅视频设置中的脚本或半脚本相互作用，这些相互作用未能捕获现实生活相互作用的复杂性和细微差别。该博士搜索旨在通过开发一种多模式模型（MMLM）来填补这些空白，该模型（MMLM）检测有视听数据中的同理心。为了利用现有数据集，该研究涉及收集现实生活中的行动视频和音频。这项研究将利用诸如神经档位搜索之类的优化技术，以提供优化的小型MMLM。该项目的成功实施对增强社交互动的质量具有重要意义，因为它可以实时衡量同理心，因此为培训提供了潜在的途径，以更好地互动。
使用多模式语言模型检测移情
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