Markus Gross

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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。

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。

Watson 等人开发 StoryPrint 可视化工具，将剧本情感、角色和场景信息呈现为径向图，支持差异叠加层对比分析，经100名用户和5名专家验证有效辅助剧本写作与比较。

Marti 等人开发了 Cardinal 电影剧本辅助创作工具，通过自然语言处理技术自动分析剧本并提取动作信息，提供2-D/3-D可视化和时间线视图，用户研究表明其可提升创作者信心与舒适度。

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