基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）
Oct 18, 2026 15:06
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好, 我是 来 自 东 北 大 学 郭 副 教 授 团 队 的 博 生 张 铭 我 最 大的 题
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
目 是 基 于 大 学 院 模 型 的 产 生 产 生 产 生 产 生 产 生 产 生 产 生 产 生 产
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
生 产 生 产 生 产
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生
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目前 新 农 年 汽 车 的 适 法 竞 争 是 日 期 期 日 期 之 劣 的
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客 观 车 型 在 五 十 五 公 里 达 一 万 月 的 产 品 是 在 前
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半 期 间 受 到 的 差 异 发 力 的 关 键 尽 量
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的 公 司 的 公 司 的 技 术 范 围 发 展 划 流 行 在 深 层 与 一 时
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也 和 多 元 数 据 融 合 上 有 不 优 势 但是 呢 这 些 模 型 划 多 是
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公 司 训 练 的 一个 通 用 模 型 缺 少 跟 随 某 个 领 域 的 领 域 关 键
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设 计 没有 办 法 精 确 的 提 取 用 户 对 某 一 款 具 体 产 品
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的 一个 项 目
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我们 的 书 柄 并 规 矩 方 的 文 件 发 现 文 法 挖 掘 方
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法 从 基 于 规 则 统 计 方 法 到 期 学 习 深 刻 学 习
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这 四 种 方 法 呢
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它的 自 动 化 程 度 是 很 高 的 但是 呢 依 然 是 受 限 于 文 本 层
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面 的 一个 浅 层 与 信 息 的 这样 一 种 少 量 的 数 据 接 触 到 我们
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的 情况 有 动 分 领 域 就是 它 已经 延 伸 至 载 性 空 间 的 一个 构 建 以及
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需 求 自 动 化 挖 掘 以及 产 品 设 计 特 征 的 一个 自 动 化 的 生 成
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但是 呢 还有 三 个 不同 还有 三 个 合 作 品 比如 说 呢 动 化 它的
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设 计 的 利 用 力 不 足 还有 呢 缺 少 面 向 具 体 产 品 的 一个
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等 于 适 配 以及 缺 少 对 于 模 型 最 终 输 出 结 果 的 一个 性 能 的
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验 证 与 皮 肤 方 法 其实 这个 背 景 我们 都 提 出 了 两 个
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模 型 第一 个 呢 是 怎么样 让 一个 公 共 的 大 模 型 快 速 的 适 应 特
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定 领 域 的 劲 第二 个 是 怎么 利 用 这 种 我们 训 练 这个 模 型
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大 范 围 且 快 速 的 提 取 改 新 意 向 第二 这 两 个 问题 呢
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我们 研 究 就 设 定 了 两 个 目 标 第一 呢 是 构 建 领 域 自 适 应 的 改
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新 意 向 提 取 模 型 第二 是 建 立 一 套 验 证 与 皮 肤 体 系
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检 验 相 对 于 传 统 的 文 本 号 学 方 法 用 大 约 模 型 的 提 取 结
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果 是 否 可 靠 关 于 研 究 队 的 选 择 上 我们 选 择
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了 一个 纯 电 动 SU V 的 外 观 原因 是 因为 国 内 的 家 庭 出 行 需
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求 比 较 大 而 大家 是 比 较 偏 好 大 尺 寸 的 SU V 设 计 的 外 观
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它的 一个 设 计 会 显 著 影 响 用 户 对 于 产 品 整 体 形 象 的
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判 断 这 边 是 展 示 了 一个 整 体 的
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技 术 路 线 一 共 是 分 了 三 个 阶 段 第一 阶 段 是 一个 数 据 的
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后 键 通 过 多 元 数 据 的 采 取
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第二 阶 段 是 模 型 提 取 对 一个 机 座 模 型 进 行 领
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域 训 续 续 续 续 续 续 续
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续 续 续 续 续 续 续
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续 续 续 续 续 续 续 续 续 续 续 续
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续 续 续 续 续 续
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差异签调查
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验证辞织的有效性
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并且基于一片评估
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主观或语义空间
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
以及客观语义空间的一个
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进展上的差异以及数据
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可分不得证
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下面呢是数据构建
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可以看到我们一共是
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Speaker 3 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
收集了翻面的一个读乱数据
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来获取读过真实的用途感知
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文表方面呢主要是来具
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汽 车 扩 片 以及 汽 车 博 主 发 布 的 一个 长 文 测 评 和 消 费
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
者 自 行 上 传 的 一个 短 写
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图
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图 像 是 来 源 于 总 车 底 这个 平 台 收 入 的 多 视 角 度
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一个 外 观 图 像 视 频 是 来 自 于 BB B 平 台 汽 车 频 道 中 的
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相 关 内 容 那么 为 了 提 高 图 片 和 视 频 内 容 提 取 的 准 确
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性 我们 把它 可以 转 换 了 文 本 然后 再 做 清 洗 到 转 化 最 后
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我们 是 得 到了 4 18 50 条 规 范 化 的 文 本 然后
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为 了 进 一 步 筛 选 和 情 感 需 求 的 相 关 内 容
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实际上刚刚四万周的领域里面有很多
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是一些用不通的性感
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或者说是跟产品本质它比没有相关的
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就是说我们就用了一个
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发出了一个单线经验码的经验码就是叫rpp3
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对清洗得到的这些规范文本
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进行全样化的一个判定
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最终的从中保留得到了14866条
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相关性的文本
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用于后续的数据标注
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以及模型训练
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然后我们接下来
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有个数据
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
我们又要解决
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Speaker 2 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
我们
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我们 是 用 一个 方 便 写 的 情 感 分 析 就是 AT N C 它 和 我们
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其实 传 统 的 改 进 工 学 是 有 一个 一 分 一 的 关 系 就是 我们 改 进 工
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学 里 面 的 设 置 道 具 或者 说 是 产 品 的 设 计 恶 症 就是 对 应 这 边 的
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方 便 相 用 途 的 情 感 体 验 或者 反 应 的 就是 对 应 影 响 相
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情 感 性 就是 对 应 你 所 的 情 感 性 那 在 标 注 方
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法 上面 呢 我们 是 用 了 目 标 签 的 BI O 格 式 为 了 降 低 我们
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下 的 一个 学 生 我们 先 把
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情 感 性 放 在 一 边
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在 后 续 再 由 模 型 去 标 准 让 模 型 先 专 入 的 方
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片 像 也 就是 产 品 的 特 征 以及 异 象 像 之 间 的 边 界
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然后 在 最 起 的 招 致 共 同 中 我们 先 用 了 那个 V C - P 3 预
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标 注 一 份 原 本 然后 经 过 人 工 核 液 的 边 界 以及 剔 除 造
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山 并 且 设 计 了 一个 四 项 子 发 式 的 特 略 最 起 我们 的 产
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品 的 设 置 要 素 以及 更 多 的 项 色 再 进 行 进 补 充 并
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且 把它 重 购 为 BL O 格 式 最 终 我们 就是 得 到了 2 20 4
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条 高 质 量 的 三 元 度 这个 数 据 区 可以 用 于 引 导 模 式 学 习
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整 件 工 具 具 体 的 改 新 印 象 以及 方面 向 我们 的 预 设 关 系
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第二 是 第三 步 的 模 型 武 器 群 考
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虑 到 我们 的 一个 任 务 是 一个 大 规 模 的 文 本 标 注 区 的 任 务 所以 我们
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分 别 主 要 是 在 变 码 器、 纯 变 码 器 及 间 变 码 器 的 三 种
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结 构 模 型 最 后 呢 我们 是 选 择 了 一个 用 纯 变 码 器 结 构 的 B
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ird Base on Chinese 作 为 模 式 训 练 的 一个 基 础 模 型 大家 最
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重要 对 于 这个 已经 进 行 自 适 应 的 预 线 内 我们 用 前 面
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筛 选 得 到 的 14 8 66 条 比 较 高 相 关 的 这个
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通 过 15 % 的 研 码 语 言 建 模 的 方 式 对 它 进 行 一个 预 训 练
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就是 让 模 型 根 据 上 下 文 进 行 一个 语 意 的 还 原 然后
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模 型 就可以 推 翻 出 比如 说 我 这 举 个 例 子 就是 用
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不 评 论 这 辆 车 的 座 椅 很 舒 适 如果 我 把 舵 字 保 留 椅
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子 给 它 演 除 掉 然后 舒 适 保 留 然后 让 模 型 来 推 翻 演
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mas k 的 这个 词 它 是 什么 意思 然后 通 过 反 复 的 迭 代 以及
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前 控 的 这个 模 型 它 就可以 掌 握
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介 绍 领 域 里 面 的 一些 专 有 词 汇 集 中 部 表 达 一些 一些 表
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达 的 方 式
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这个 训 练 中 的 这个 P ub bar 它 实 际 上 是 只 能 说 出 予 的 相 辖 它 没有
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办 法 直接 给 到 我们 所 要 的 这个 存 在 的 连 误 标 签 所以 说 呢
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我们 要 引 咎 强 化 决 心 进 一 步 提 炼 这个 在 用 过 的 原 始 文
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本 方面 向 以及 意 向 之 间 的 映 射 关 系 那 我 可以 看到 我们 在
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这个 编 码 器 的 上面 最 后 加 装 了 一个 标 签 的 分 类 器 层
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它的 主 体 结 构 其实 就 算 面 向 我们 要 使 做 的 这个 A BC 任
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务 设 计 的 一个 角 色 调 整 将 三 维 组 的 这个 结 构 呢 标
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任 务 是 建 模 成 一个 马 尔 可 斯 的 角 色 过 程 模 型 每 对 一个
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向 量 的 决 取 一个 标 签 就是 一个 动 作 那 这个 动 作 是 有 什么 构 成 的 呢 其实
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就是 由 我们 前 面 第 五 条 图 类 的 BL O 标 签 所 构 成 的 然后
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它的 奖 励 呢 是 由 标 签 序 列 的 一个 语 法 图 化 性 以及 整 体 的 F 1 分
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数 两 部分 图 成 然后 我们 再 用 一个 R ain force 算 法 把 模 型 底 座 和 角
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色 图 一起 进 行 优 化
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这 一 步 里 面 设 置 强 调 学 习 的 意 义 在 里 面 就是 模 型 的 输 出 它 不 但是 原
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始 的 博 士 Ch inese 的 竹 子 的 简 单 的 坑 类 而 是 它 具 备
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一个 看 别 方 便 相 和 意 象 之 间 的 一个 实 体 雕 塑 的 一个 边 界 并
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
且 它 能 够 直接 给 到 我们 的 雕 塑 的 结 果 可以
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
看到 模 型 的 极 取 的 结 果 在 14 8 66 条 语 教 里
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
面 一 共 是 成 功 的 实 践 出
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
含低课方面详细相配的文本
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
但语教的课程度呢
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Speaker 6 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
这个触概率是达到了84.98%
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
那从这些文本里面
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
我们一共抽取得到58,735条
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
影射的或者影射的三种课
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Speaker 3 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
就是说在这个三种课里面
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
它包含了我们的产品的意向
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
我们的产品的方便向
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
但是 呢, 它 可能 是 用 这 种 用 不 执 带 的 方 式,
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
可以, 我们 可以,
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
都 也可以 看到,
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Speaker 3 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
但是 呢,
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
也 有一 些 预 料,
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
它 可能 是 要 我们 进 行 进 步 的 推 理,
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
在 人 工 在 基 于 这 种 语 境 下 我们 要 进 行 进 一 步 的 探 访 我们 才 能 知道
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
它 这里 面 说 的是 汽 车 这个 课 程 对 于 品 牌 的 情 感 那
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
也 就是 说 呢 我们 从 每 条 文 革 里 大概 是 级 约 发 幻 想 可以
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
得 到 四 点 不 四 处 的 一个 对 应 的 关 系 这 就 说 明 模 型 已经 能 够
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
在 真 实 口 语 化 的 一个 用 户 评 论 里 比 较 稳 定 地 识 别 出 方面 和 印
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
象 之 间 的 关 系 从 我们
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
之前 三 人 组 终 会 组 合 的 这个 意思 实 际 上 在 于 一 端
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
是 零 散 分 布 的 那 未 来 解 释 它 到底 是 有 什么 意思 或者 说
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
要 把它 据 成 一个 屏 股 的话 我们 需要 把它 据 成 一个 据 类 我们 把 方面
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
向 表 现 出 加 上 影 响 像 拼 成 一个 联
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
合 短 语 比如 说 坐 椅 表 现 出 舒 适 门 的 造 型 表
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
现 出 有 畅 这 就是 一个 联 合 的 短 语 然后 我们 把它 收 入 插 部 的 编
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
码
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
经过一个平均值化和微音化的过程
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
就可以得到每个词的一个语向量
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
然后呢我们用三种的据据算法
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
就是我们常见的KPG的具类
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
单种方法分别计算和融合系数
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Speaker 3 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
以及CH指数
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
最终我们发现在KPG的具类
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
计算得到K等于8的时候
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
各类别之间的离间接是比较明显的
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
收敛度达得最好
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
这种说明可以把用户的一个设计点
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
规大为8种设计领域
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
那这8种设计领域
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
它是在这个档内面显示
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
就是 它 既 能 够 表 征 我们 的 前 头 造 型 车 灯 造 型 车
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
身 外 观 外 观 主 态 空 间 与 线 条 等 这 种 纯 电 动 SU V
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
的 外 观 特 征 它 也 涵 盖 着 操 作 比如 说 舱 舱 智
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
能 支 枪 系 统
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
功能或者职业上的事情
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Speaker 3 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
然后我们自略之后
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Speaker 2 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
这就是实际上
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
还是一个分布
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Speaker 6 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
形在其一端的词语
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
比如说 舒适的
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
但是在我们常见的感情风水平
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Speaker 2 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
就是定位的
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
常常过来变成
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
舒适的 不舒适的
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
或者说是流畅的
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Speaker 7 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
呃 不流畅的这种无钢式
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
所以说呢
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
呃 如果去理不它
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
不是靠我们手动去
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Speaker 8 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
对于这些
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
建立一个普通
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
所以我们就设计了一个
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
三轮 必经式的一个集合子工程
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
它的目标就是
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
就是把我们刚刚说的单个的意向词
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
统充成了一个双级的感性意向词队
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Speaker 2 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
它一共分为三轮
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Speaker 7 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
第一轮呢是用于锚定里
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Speaker 6 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
提取单级的意向词
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
第二 个 是 封 闭 配 位 就是 根 据 我们 的 正 向 词 生 成 反 应
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
词 就是 得 到 一个 后 损 的 词 顿 第三 个 是 做 一个 证 交
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
性 的 检 验 因为 有 些 词 它 可能 同 一个 正 义 词 它 可能 会 对 应
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
多 个 意思 差不多 的 那 我们 如果 从 里 面 卷 入 可以
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
具 有 代 表 性 的话 所以 我们 要 做 一个 证 交 性 检 验 保 证 对
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
于 是 一个 相 互 独 立 的 一个 状 态 这样 我们 就可以 精 简
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Speaker 8 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
地 得 到 对 具 有 代 表 性 的 词 顿
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
提 此 本 身 呢,
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
我们 是 按 照 它 一个 不要 不 组 织 的 在 执 行 规 则 中,
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
我们 可以 约 束 配 对 的 范 围 以及 规 范 生 成 词 的 一个 形 式 减
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
少 由 于 这个 模 型 在 它 在 跑 很多 轮 的 过 程 中 它 会 逐 渐 移 往 上 下 我们
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
文 本 中 的 内 容 或者 说 它 会 瞎 编 对 应 的 一些 词 对 的
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
内 容 所以 我们 就是 用 于 减 少 它 连 在 我们 文 本 的 幻 章
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
就 得 到了 一个 初 步 的 我们 需要 对 这个 词
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
的 词 里 面 的 词 内 进 行 筛 选 它 是 分 两 个 阶 段 第一 阶
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
段 我们 设 计 的 一个 系 数 就是 通 过 代 表 性 指 数 RI 它
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
有 两 个 指 标 过 程 一个 是 C min arity 就是 它的 相 似 度 还有
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
一个 是 C UN 它的 离 境 度
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
第二 阶 段 是 做 一个 副 向 词 队 的 收 敌 就是 把 同 一个 词 队 对 应 多
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
个 副 向 的 语 义 词 按 照 它的 语 义 之 心 来 进 行 规 定 最
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
后 经 过 人 工 的 造 准 是 得 到了 32 队 具 有 代 表 性 的 改 新 译 向 词 队
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
为 了 衡 量 我们 提 取 的 这个 词 队 是不是 准 确 我们 就 需要 用 顾
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
亲 自 来 体 验 我们 设 计 了 一个 语 差 异 实 验 这个 混 译 里 面
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
是 包 含 了 我们 刚 刚 提 取 得 到 的 32 位 词 队 以及 从 斗 车
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
地 上 选 取 的 8 款 具 有 代 表 性 和 电 动 SM U V 的 7
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
个 视 角 的 部 门
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
最 终 呢 我们 设 回 收 得 到了 22 8 分 的 问题 那 对 这个 数
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据 的 分 布 进 行 统 计 描 述 显 示 4 次 对 的 均 值 呢 是 大概 在
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
20 53 到 20 5.
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
2 之 间 偏 固 和 风 度 是 在 正 常 范 固 以 内 表 明 这个 数 据 本
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身 是 可以 进 入 过 去 的 分 析 的 然后 性 物 分
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
析 是 在 我们 刚 刚 提 到 的 8 个 维 度 上 分 别 做 的 那
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
其 中 有 6 个 维 度 的 α 系 统 呢 是 直接 能 够 打 标 准 推 动 的
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
但是 其 中 的 侧 面 比 例 和 外 观 性 态 两 个 维 度 它的 α 是 比 较
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
低 的 所以 说 我们 就 从 文 章 里 面 替 出 四 个 相 关 的
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低 维 度 的 词 队 然后 表 现 出 的 结 果 就是 也可以 牺
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
牲 到 合 级 的 维 度 然后 再 次 基 础 上 还 度 了 一个 探 索 性 的 因 子 分
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
析 最 终 是 得 到了 24 度 的 核 心 词 队 及 6 维 度
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
分 析 就是 对 应 了 智 能 视 觉 表 现 力 量 感 时 尚 感 过
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仓 侧 围 侧 面 比 例 和 车 身 造 型
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
在 这 几 天 我们 做 出来 这个 C over ty 提 取 词 类 的 性 能 我们 就 把它
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
和 传 统 和 文 化 的 方 法 做 到 对 比 我们 把 这个
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
词 类 映 射 到 一个 三 维 的 语 义 空 间 链 我们 叫 做 G PA 空 间 它
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
是 分 别 由 E - E valuation P - P ot ency A - E
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Speaker 3 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
xt us 构 成 的
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
我们 让 25 名 具 有 汽 车 社 会 背 景 让 工 程 式 进
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行 一个 主 观 的 评 分 结 果 就 显 示 了 三 个 维 度 下面 他们 独
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
立 样 的 集 结 是 达 到 显 性 的 然后 大 元 能 新 组 于 空 间
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
构 建 的 那个 多 高 区 域 是 传 送 的 红 色 花 线 数 2.
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
64 倍 这 就 说 明 了 它的 次 对 的 一个 覆 盖 范 围 是 更 多 的 但
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
同 时 呢 它的 余 域 度 降 低 了 39.
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
5 % 这 就 说 明 它的 余 域 度 更 低 没有 出 现 有 重 复
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
的 或者 说 是 余 域 相 同 的 一些 词 语 区 分 度 就 更 高 了
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主 要 是 主 观 评 分 以 外 我们 还有 客 观 的 一 层 面 多 的 经 验 我们
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
这 边 是 用 了 两 个 平 台 也 就是 阿 里 云 平 台 的 上面 的 两
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
个 磁 下 弹 模 型 分 别 计 算 结 果 就 表 明 了 文 表 万 诀
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方 法 在 我们 设 计 的 两 个 因 子 一个 是 准 确 性 因 子 上 与
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
大 圆 模 型 是 基本 实 行 的 但是 在 广 度 因 子 上 的 大 圆 模 型 对
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
高
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
呃 跟 前 面 的 主 观 的 结 果 结 合 起 来 就是 说
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Speaker 1 (基于大语言模型的产品感性意象提取方法研究—以纯电动SUV为例-张赟（东北大学）)
犯 人 的 模 型 在 主 观 感 触 控 镜 里 面 确 实 可以 扩 大 其 词
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对 积 蓄 的 一个 范 围 但是 呢 他 实 际 上 并 没有 牺 牲 客 观 与 主 观 的
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一个 准 确 性 最 后 是 结 论 与 展 望
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呃 本 人
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四 个 图 案 结 论 第一 是 构 建 了 一个 多 元 语 料 AP AC 标 准
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备 的 一 种 课 程 第二 是 提 出 的 一个 C art or 模 型 它 可以 实 践
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到 一个 方 便 上 的 一 项 的 语 料 体 系 列 为 84.
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98 第三 是 建 议 融 合 大 部分 模 型 和 专
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家 设 施 的 词 队 提 取 方 法 并 且 通 过 得
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到了 32 部 构 型 的 词 队 第 四 个 就是 通 过 语 义 差 异 法 和 EP A
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验 证 评 估 了 词 队 提 取 的 优 势
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在 理 论 供 业 方面 就是 把 大 语 言 模 型 引 入 转 型 向 寄 属 的 一个 核
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心 环 境 可以 拓 展 我们 传 统 转 型 工 学 的 研 究 方 法 在 另 一 方面
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就是 将 大 语 言 模 型 参 与 到 汽 车 外 观 射 行 的 核 心 环 境
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也 就是 用 户 的 形 态 挖 掘 的 这 一个 过 程 中 为
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后 续 的 差 异 化 的 一个 外 观 方 案 提 供 指 导 本
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研 究 的 局 限 性 也 有 两 点 首先 一个 就是 我们 可以 看到 前
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期 我在 做 的时候 就是 让 这个 大 语 言 模 型 从 文 本 的 评 念 来 理 解
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用 途 要 改 为 意思 并 且 从 中 提 出 实 际 上 我们 会 做 了 一个 比 较
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快 的 操 作 把 视 频 啊 图 像 啊 还 有一 些 音
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频 啊 我们 转 换 成 文 本 但 这个 过 程 中 实 际 上 是 存 在 很多 问题 的 损 失 比如
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说 从 视 频 全 面 它 里 面 就 会 损 失 掉 用 途 比如 手 势 或者 面
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表 情 在 雨 伞 里 面 它 有一 些 音 乐 参 数 比如 说 音 速 啊 音
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量 啊 音 高 啊 它 其实 上 都是 被 牺 牲 掉 的
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这是 第一 个 局 限 第二 个 呢 就是 car port 它 本 质 是 受 限 于 它的 一个 编
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码 器 的 架 构 它 导 致 在 处 理 长 文 本 之 间 的 连 败 性 的时候 会
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有 一定 的 不 足 那么 所以 说 未 来 呢 我们 的 计 划 是 突 然 使 用 更 多 的
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一个 数 据 员 使 用 原 生 态 的 动 物 态 弹 模 型 去 直接 处 理 这 我们
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之前 写 到 的 三 个 影 头 态 的 数 据 并 且 呢 结 合 我们 的 房 间 的 一些
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生 理 的 测 量 手 段 做 了 进 一 步 的 验 证 以上 就是 我的 汇
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报 感 谢 各位 老 师 的 朋友
ഈ അക്ഷം AI (സ്വയമുണ്ടായി അക്ഷരാനുഗ്രഹം) ഉണ്ടാക്കിയത്. പിശകുകള് ഉള്ക്കൊള്ളാം. അല്ലെങ്കില് മൂല ഓഡിയോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനു് മുന്കൂട്ടിയുള്ള പിശകുകള് സ്ഥിതീകരിക്കാം. ഐഐ നയം
സാരാംശം
ഈ അക്ഷരമാലയുടെ AI സമ്മറി ഉണ്ടാക്കാന് കെസ്റ്റെല് ക്ലിക്ക് ചെയ്യുക.
സഖാവ്...
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