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語義空間理論（SST）是Hume AI研究的基礎，它使用計算方法和資料驅動的方法來對映人類情感的全譜。SST透過自然資料和先進的統計方法，將情感視為高維語義空間，並揭示了情感的複雜性和細微差別。
需求人群：
"適用於情感科學研究、情感計算、人機互動等領域。"
使用場景示例：
在多文化研究中應用SST來理解不同文化中情感的表達和體驗
使用SST來改進情感識別演演算法，以更準確地捕捉人類情感
在人機互動設計中應用SST理論，以建立更自然和富有同理心的互動體驗
產品特色：
使用自然資料和統計建模來定量描述大型資料集
超越低維情感理論，將情感視為高維語義空間
透過資料驅動的方法捕捉和理解情感的複雜性