“关于情感颗粒度词典，”徐卓远的声音忽然响起，打破了沉默，语调依旧平稳，但内容却带着明确的、指向合作的探讨意图，“除了认知心理学的理论支撑，或许可以引入自然语言处理（NLP）的技术路径。文学院提供的剧本文本，以及演员即兴发挥的台词，本身就是一个富含情绪词汇和语境信息的语料库。我们可以尝试构建一个基于此特定领域语料和演员自我报告情绪标签的数据库，再与采集到的生理信号（GSR, HRV, EEG特定频段功率等）进行多模态关联分析，寻找文本特征、主观报告与生理反应之间的映射模式。”
封瑶从屏幕前抬起头，眼中瞬间迸发出惊喜的光芒。这不仅是一个更具体、更具操作性的技术方案，更重要的是，这是徐卓远主动提出的、真正试图将她所代表的文学与情感领域，融入他那严谨理性世界的桥梁。他不再仅仅从冰冷的数学和代码角度俯视，而是开始尝试在数据的土壤中，播种下感性的种子，并愿意用他的工具去培育它。
“这个想法太棒了！”封瑶由衷赞叹，笑容如春风拂过冰面，漾开温暖而明亮的涟漪，“我可以负责系统性地梳理剧本中的核心情绪词汇，建立初步的分类层级和语境关联。同时，我可以设计一套标准化的、包含强度维度的情绪自评量表，在演员排练特定片段和生理数据采集结束后，立刻请他们填写，确保情绪记忆的新鲜度和准确性。这样我们就能获得更贴近‘真实’体验的、带有上下文信息的标签数据，而不仅仅是理论上的扁平分类。”
她顿了顿，脑海中浮现出前世后来在跨学科学术前沿了解到的一些模糊记忆，试探性地补充道：“我好像记得，最近有些前沿研究开始尝试利用预训练的大型语言模型（LLMs）来进行更细粒度的文本情感分析，甚至理解情绪背后的隐含意图和叙事弧光。我们是不是也可以适当关注，甚至尝试借鉴一下这些方法？当然，这可能有点超纲，但作为一个未来的技术储备方向？”
徐卓远镜片后的眼睛微微眯了一下，手指无意识地在桌面上开始有节奏地轻敲，这是他深度思考、内部检索系统高速运转时的标志性动作。“大型语言模型……细粒度情感理解……隐含意图……”他低声重复着这几个关键词，大脑飞速过滤着相关知识和最新论文动态，“目前的主流LLM在开放域的情感分析表现存在噪声，且在特定领域（如文艺作品中的复杂情感、反讽、潜台词）的细粒度分析上仍有显着局限，缺乏可靠的评估基准。但是，”他话锋一转，没有像以往那样直接否定“不成熟”或“不确定”的想法，“作为辅助构建情绪词典、进行初筛和标签预处理的工具，可行性存在。关键在于构建高质量、领域特定的微调数据集。我会跟进ACL、EMNLP等顶会的最新相关论文，评估其迁移学习的潜力。”
他没有关闭这扇窗，而是客观评估了挑战与可能性，并指出了具体的切入点和需要持续投入的学习成本。这对于以前的徐卓远来说，几乎是不可想象的进步。他习惯于给出基于当前知识体系的、确定性的答案，很少会为一个“可能”的、“未来”的方向，留下如此开放的探索接口，并主动承担起追踪前沿的责任。
“嗯！我也会留意一下文学计算和数字人文领域有没有相关的应用研究，看看他们是如何处理文本情感复杂性的。”封瑶从善如流，心中那股微澜荡漾得更加欢快。她清晰地看到，那条原本只遍布代码与逻辑的冰封小径上，真的开始有翠绿的藤蔓悄然探出头，缠绕上冷硬的岩石，带来无法忽视的生机。
两人随后又深入讨论了数据采集的具体流程、设备调试的时间安排、以及可能遇到的技术难点，比如如何同步视频、音频、生理信号和自频数据的时间戳，如何确保在演员移动表演时设备不掉线。封瑶负责的软件接口设计（需要兼容多种设备数据流并提供一个友好的演员自评界面）和与文学院的协调工作脉络逐渐清晰。讨论中，徐卓远甚至主动询问了封瑶关于自评量表设计的一些心理学依据，确保数据收集的科学性。
讨论间隙，封瑶的手机响了，是母亲打来的。
若是前世，在这个全心投入项目的关键时刻接到母亲关心晚归的电话，封瑶心底或许会升起一丝不易察觉的烦躁，觉得家人无法理解她的追觉和压力，这种关心反而成了束缚她的负担。但此刻，重活一世的她，早已懂得这看似平凡的牵挂是多么珍贵，是她在代码和数据的世界里跋涉时，回头就能看见的、温暖港湾的灯塔。她拿起手机，对徐卓远投去一个抱歉的眼神，走到窗边，按下了接听键。
“妈，嗯，我知道的，在实验室和同学讨论项目呢……很快就结束了，您别担心。”她的声音透过话筒，传递出温和而安抚的力量，与刚才讨论技术方案时的清晰冷静判若两人，却同样真实，“您和爸爸也早点休息，不用等我。嗯，我会注意安全的，到了宿舍给您发消息。晚安。”
这章没有结束，请点击下一页继续阅读！