Rafael Wampfler

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Kovacevic等人分析GPT-3在对话中表现的人格特征，揭示大型语言模型在社交交互中的行为模式与个性表达。

Witzig 等人构建包含60人参与的多模态对话数据集并开发实时对话行为分类模型，Macro F1达80.81%超越基线1.24%，发现高声能段落最具预测性，为数字角色动态交互提供新路径。

Kovacevic 等人提出动态人格注入方法，利用专用人格模型和GPT-4调整聊天机器人响应，通过33人对话收集和725人评分调查验证其可增强用户信任和实际适用性。

Wampfler 等人提出基于智能手机触摸与惯性传感器热图的情感分类模型，在82名用户中预测愉悦度（AUC 0.83）、唤醒度（AUC 0.85）、优势感（AUC 0.84），仅用惯性数据即可保护隐私。

Wampfler 等人提出基于智能手机触控数据的半监督深度学习方法，使用变分自编码器通过70名参与者实验成功预测情感状态，AUC均达0.82以上。

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