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情感推理
当文本中缺乏极性词语时，通过上下文线索和非明确信息来推断情绪或意见的过程。
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隐含极性
文本中未通过形容词或情感关键词直接表达，而是通过描述的情境推断出来的正面或负面倾向。
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上下文推理模型
基于变换器的机器学习架构，旨在理解长期关系和全局上下文，以揭示隐藏的情感。
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内涵分析
检查中性词语的联想和次要含义，以揭示话语中的情感负荷或间接意见。
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溯因推理
从一组观察中推断最佳可能解释的逻辑方法，用于猜测模糊文本最可能的情感。
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计算讽刺
自然语言处理的一个分支，开发算法来检测讽刺——一种隐含形式，其中正面陈述掩盖了负面批评。
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世界知识模型
集成事实数据库和常识模式的系统，使人工智能能够对间接描述的情感状态进行逻辑推理。
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句间分析
不局限于孤立句子，而是分析多个句子之间的关系和对比，以推断整体意见或情感变化的技术。
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隐性观点检测
识别通过事实、中性描述或反问句表达的观点，其中价值判断是隐含的而非明确陈述的。
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基于实体的推理
通过分析命名实体（人物、产品、品牌）与文本中相关行为或状态之间的关系来推断情感的方法。
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推理图模型
将文本信息构建为图结构（节点和边）以建模检测隐性情感所需逻辑推理的方法。
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情态分析
考察确定性、可能性或义务标记（如'可能'、'似乎'、'必须'）以评估说话者的承诺程度并细化推断的情感。
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隐性提示工程
为大型语言模型设计复杂指令，引导其执行多步推理以发现非显性观点。
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隐性象限
根据两个维度对隐性情感文本进行分类的框架：歧义程度（低/高）和推理来源（局部语境/世界知识）。
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隐喻分析
解释隐喻表达以提取其情感负荷或价值判断的过程，这些内容常被比喻意义所掩盖。
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委婉语检测
识别使用温和或间接表达替代潜在负面或令人不快的词语的用法，以揭示隐藏的真实情感。
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