一种基于欧拉空间的情绪连续空间表示方法

本发明公开一种基于欧拉空间的情绪连续空间表示方法，包括情绪词汇的转换：将情绪相关词汇转换为语言模型可处理的tokens；向量嵌入生成：使用预训练的大语言模型，将情绪词汇转换为高维嵌入向量，表示情绪在语义空间中的分布特征；向量降维处理：使用降维算法将高维嵌入向量映射到二维平面空间；欧拉空间转换与可视化：在降维后的二维空间中，定义唤醒度为半径r，愉悦度为角度θ，并以此构建情绪的欧拉空间表示，通过可视化工具展示情绪点分布，本发明将唤醒度用半径r表示，愉悦度用角度θ表示，同时通过挖掘大语言模型生成的情绪向量间的关系，构建一种更符合人类认知的情绪分布模型，能够更精确地反映不同情绪之间的相关性和分布特性。