情感计算中的泛型交互模型

1/1情感计算中的泛型交互模型第一部分情感计算定义及应用场景 2第二部分泛型交互模型的基本架构 4第三部分对话系统中的情感交互设计 7第四部分认知模型在情感交互中的作用 9第五部分身体语言在情感交互中的体现 11第六部分情感建模中的多模态融合 14第七部分情感交互的伦理考量 17第八部分未来情感交互发展趋势 19

第一部分情感计算定义及应用场景关键词关键要点主题名称：情感计算定义

1.情感计算是一个交互式计算机科学领域，着重于理解、识别、表达和处理人类情感。

2.它通过分析语言、面部表情、生物特征数据和其他信号，来探测情感状态。

3.情感计算算法可以识别复杂的情感，例如幸福、悲伤、愤怒和恐惧。

主题名称：情感计算应用场景

情感计算的定义和应用场景

定义

情感计算是一个跨学科领域，旨在开发能够理解、表达和响应人类情感的计算系统。它融合了心理学、认知科学、计算机科学和工程学方面的技术，使机器能够识别、解释和模拟情感，从而与人类进行更自然、更有效的交互。

应用场景

情感计算拥有广泛的应用场景，包括：

人机交互：

*情感识别：机器能够从面部表情、肢体语言、语调和文字中识别用户的情绪。

*情感表达：机器可以通过面部表情、肢体语言、语音和文本表达情绪，从而与用户建立联系。

*情感响应：机器可以根据用户的情绪调整其行为，例如提供安慰、鼓励或信息。

医疗保健：

*情绪监控：情感计算系统可以监测患者的情绪，以便早期发现抑郁症或焦虑症等心理健康问题。

*情绪调节：机器可以提供基于情绪状态的个性化支持，帮助患者管理情绪和应对压力。

*治疗：情感计算技术可用于开发更有效的治疗工具，例如虚拟现实治疗和会话式人工智能。

教育：

*情感识别：机器能够识别学生的困惑、参与度和理解力水平，从而调整教学策略。

*个性化学习：情感计算系统可以创建个性化的学习体验，根据学生的情绪和学习风格提供量身定制的内容。

*学习评估：机器可以通过情感分析来评估学生的理解力和参与度，提供即时的反馈。

娱乐：

*情感参与：游戏和电影等娱乐体验可以通过情感计算来增强，通过提供情感反馈和定制化内容来提升用户参与度。

*个性化推荐：情感计算系统可以根据用户的兴趣和情绪推荐娱乐内容，提供更个性化的体验。

*情感分析：情感计算技术可用于分析社交媒体数据和评论，以了解公众对娱乐内容的情感反应。

零售：

*情绪追踪：零售商可以使用情感计算来追踪客户的情绪，了解产品和服务的满意度。

*个性化营销：根据客户的情绪和购买历史，情感计算系统可以提供个性化的营销活动。

*情感分析：通过分析在线评论和社交媒体互动，机器可以提取客户对产品的感受和意见。

其他应用场景：

*社交机器人：情感计算赋能了社交机器人，使其能够识别和响应人类的情绪，进行自然的对话。

*情感分析：情感计算技术可用于分析文本和社交媒体数据，以提取情绪信息和了解公众舆论。

*人际关系管理：情感计算系统可以帮助人们管理人际关系，通过提供情感支持和促进理解。第二部分泛型交互模型的基本架构关键词关键要点交互式反馈模块

1.负责收集用户的交互数据，如语音、文本、表情和手势。

2.实时处理和分析这些数据，识别用户的意图、情感和反馈。

3.通过多模态输入和自然语言处理技术，实现人机之间的顺畅沟通。

情感识别模块

泛型交互模型的基本架构

泛型交互模型（GIM）是一种计算框架，旨在为人类和机器之间以及机器和机器之间的交互提供一致的基础。它将交互过程抽象为一系列组件和连接，从而可以设计和实现各种交互系统。

架构组件

GIM的基本架构包括以下组件：

*参与者：交互中的实体，可以是人类或机器。

*交互：参与者之间的信息交换。

*资源：参与者在交互中共享或交换的对象。

*上下文：交互发生的背景信息。

*规则：定义交互中参与者行为的准则。

架构连接

这些组件通过以下连接相互关联：

*参与者连接：定义参与者如何相互交互。

*交互连接：表示参与者之间相互作用及其顺序。

*资源连接：描述参与者如何访问和使用资源。

*上下文连接：将交互与相关背景信息相关联。

*规则连接：强制执行交互规则并限制参与者的行为。

交互过程

在GIM中，交互过程遵循以下步骤：

*启动：由参与者或系统事件启动交互。

*交互：参与者根据定义的交互连接交换信息并共享资源。

*上下文更新：交互中的事件和信息更新交互上下文。

*规则验证：系统检查交互是否符合定义的规则。

*终止：当交互完成后或某些终止条件得到满足时，交互结束。

好处

GIM框架提供了以下好处：

*一致性：为各种交互系统提供共同的基础。

*可重用性：允许在不同系统中重新使用和适应交互组件。

*可扩展性：可以通过添加或修改组件和连接来扩展模型以适应新的交互需求。

*可维护性：通过将交互逻辑与系统其余部分分离开来，提高可维护性。

应用

GIM已应用于各种领域，包括：

*人机交互

*机器对机器交互

*情感计算

*社交计算

*智能代理

总结

泛型交互模型提供了一个强大的框架，用于建模和实现人类和机器之间的交互。其基本架构由参与者、交互、资源、上下文、规则和连接组成，这些组件相互关联以支持交互过程。GIM的好处包括一致性、可重用性、可扩展性和可维护性，使其成为设计和构建交互系统的有价值工具。第三部分对话系统中的情感交互设计情感计算中的泛型交互模型

对话系统中的情感交互设计

情感交互设计旨在创建能够识别、表达和响应用户情感的对话系统。这些系统可以为用户提供更个性化、吸引人和有用的体验。

情感识别

*语音分析：语音特征，如音高、节奏和音量，可以揭示情感状态。

*文本分析：自然语言处理技术可识别文本中的情感词汇和句法模式。

*面部识别：计算机视觉算法可检测面部表情，推断情感。

情感表达

*语音合成：合成语音可以调节语调、速度和强调，以表达不同的情感。

*文本生成：自然语言生成模型可生成包含情感信息的文本。

*非语言线索：肢体语言、目光接触和语音暗示等非语言线索可传达情感。

情感响应

*情感支持：系统可以提供共情和支持，帮助用户应对负面情绪。

*情感调节：系统可以引导用户调节自己的情绪并促进积极的情感体验。

*个性化响应：系统可以根据用户的个人情感状况调整其响应。

交互模型

对话系统中的情感交互模型包括以下关键组件：

*情感引擎：负责情感识别的组件。

*情感产生器：负责情感表达的组件。

*情感响应器：负责情感响应的组件。

交互流程

情感交互模型中的交互流程通常涉及以下步骤：

1.用户输入

2.情感识别

3.情感表达

4.情感响应

应用

情感交互设计在各种应用中都有应用，包括：

*客服聊天机器人：提供情感支持和解决情感问题。

*医疗保健助手：监测患者情绪，提供情感支持并促进自我保健。

*教育工具：帮助学生识别和管理自己的情绪。

*社交机器人：为孤独或有社交障碍的人提供陪伴和情感联系。

评估

情感交互模型的评估对于确保其有效性和用户满意度至关重要。评估指标包括：

*情感识别准确性：系统正确识别用户情感的能力。

*情感表达自然度：系统表达情感的逼真程度。

*情感响应相关性：系统响应与用户情感状态的匹配程度。

*用户满意度：用户对系统情感交互功能的主观体验。

挑战

情感交互设计面临着一些挑战，包括：

*文化差异：情感表达方式因文化而异。

*语境依赖性：情感的意义取决于对话的上下文。

*伦理问题：情感交互系统可能引发有关隐私和控制的伦理问题。

未来趋势

情感交互设计的未来趋势包括：

*多模态交互：利用多种输入和输出模式（例如语音、文本和面部识别）提高情感识别和表达的准确性。

*个性化学习：系统能够随着时间的推移调整其情感交互策略以适应个别用户。

*情感计算的进步：情感识别和表达算法的持续发展将提高情感交互模型的性能。第四部分认知模型在情感交互中的作用认知模型在情感交互中的作用

认知模型是情感计算中至关重要的一部分，它为情感交互提供了基础。认知模型是描述人类认知过程的数学模型，它可以模拟人类对信息的接收、处理和理解方式。在情感交互中，认知模型用于理解用户的情感状态，并做出适当的反应。

情感交互中的认知模型

在情感交互中，认知模型主要用于以下方面：

*情感识别：认知模型可以分析用户的文本、语音或面部表情等输入，识别其情感状态。

*情感理解：认知模型可以理解用户情感背后的原因，例如用户的信仰、价值观或目标。

*情感预测：认知模型可以预测用户在未来互动中的情感状态。

*情感情感策略：认知模型可以帮助系统拟定情感情感策略，例如如何与用户沟通、如何解决用户的问题或如何满足用户的需求。

认知模型的类型

有各种类型的认知模型用于情感交互，包括：

*规则模型：基于事先定义的规则集，将输入与情感状态相关联。

*统计模型：使用统计技术，例如机器学习和自然语言处理，从数据中学习情感模式。

*神经网络模型：通过层层相互连接的单元学习情感模式，并能够发现数据的非线性关系。

*混合模型：结合不同类型的模型，以提高情感交互的准确性和鲁棒性。

认知模型的评价

认知模型的性能可以通过以下指标进行评估：

*准确性：模型识别和理解情感的能力。

*鲁棒性：模型在不同输入和交互情况下的适应性。

*效率：模型处理输入和生成响应的速度。

*解释性：模型对情感状态和原因的透明度。

认知模型在情感交互中的应用

认知模型在情感交互中具有广泛的应用，包括：

*个性化对话系统：个性化用户的体验，基于情感状态定制响应。

*情感化教育系统：检测和回应学生的困惑和参与度，改善学习成果。

*情感化医疗保健系统：监视患者的情感状态，提供针对其需求的个性化护理。

*情感化机器人技术：赋予机器人识别和理解人类情感的能力，改善人机交互。

认知模型的未来发展

认知模型在情感交互中的应用仍在不断发展，未来有望取得以下进展：

*更准确的情感识别：使用更先进的机器学习算法和多模态输入。

*更深层次的情感理解：了解情感的复杂性和影响因素。

*更个性化的情感情感交互：根据个人的背景和偏好定制情感体验。

*更集成的情感计算系统：将情感交互与其他人工智能技术相结合，例如决策和规划。

随着认知模型在情感交互中的不断发展，它们将继续在改善人机交互、提升用户体验和解决现实世界问题方面发挥至关重要的作用。第五部分身体语言在情感交互中的体现身体语言在情感交互中的体现

身体语言是人类情感表达的重要组成部分，在情感计算中具有重要意义。它可以通过身体姿势、面部表情、手势和目光等非语言信号传递和识别情绪状态。

#身体姿势

身体姿势是身体语言的一个主要方面，它可以反映情绪的强度和类型。例如：

*开放式姿势：双臂张开，双腿分开，表示自信、接纳和开放。

*封闭式姿势：双臂交叉，双腿并拢，表示防卫、紧张和封闭。

*向后靠：身体向后靠，表示放松、舒适或冷漠。

*向前倾：身体向前倾，表示兴趣、参与或侵略性。

*头部位置：头部抬起表示自信，而头部下垂表示顺从或悲伤。

#面部表情

面部表情是表达情感最直接和普遍的方式。人类可以产生丰富的面部表情，每个表情都对应着特定的情绪。例如：

*微笑：表示快乐、兴奋或友善。

*皱眉：表示愤怒、悲伤或困惑。

*惊讶：张大眼睛，眉毛扬起，表示惊讶或恐惧。

*厌恶：皱起鼻子，上唇抬起，表示厌恶或反感。

*恐惧：睁大眼睛，眉毛倒竖，张大嘴巴，表示恐惧或焦虑。

#手势

手势是身体语言的另一个重要组成部分。它们可以用来表达情感、加强语言或作为一种交流方式。例如：

*指向：指向某人或某物，表示命令、指示或强调。

*摸头：抚摸自己的头部，表示沮丧、困惑或不知所措。

*拍手：拍手表示赞赏、鼓励或兴奋。

*握拳：握紧拳头表示愤怒、决心或攻击性。

*竖中指：一种普遍的攻击性手势，表示侮辱或愤怒。

#目光

目光在情感交互中起着至关重要的作用，它可以传达兴趣、关注、亲密或敌意。例如：

*眼神交流：与他人保持眼神交流表示尊重、参与和关注。

*避开目光：避开与他人的目光接触表示不适、害羞或不诚实。

*凝视：长时间凝视某人表示侵略性、支配性或迷恋。

*眼神游移：眼神游移不定的表示焦虑、紧张或不诚实。

*瞳孔放大：瞳孔在看到感兴趣或有魅力的人或事物时会放大。

#身体语言在情感计算中的应用

身体语言在情感计算中具有广泛的应用，包括：

*情感识别：通过分析身体语言信号来识别和分类情绪状态。

*情绪合成：基于预先定义的情感规则或模型，生成逼真的身体语言行为。

*人机交互：通过身体语言信号增强人机交互，使机器能够更好地理解和响应人的情绪。

*情感可视化：使用身体语言信号创建情感的可视化表示，以便通过观察进行直观分析。

*治疗和干预：在治疗和干预措施中，分析身体语言可以帮助识别和解决潜在的情绪问题。

#结论

身体语言在情感交互中扮演着至关重要的角色，它可以传达和识别广泛的情绪状态。在情感计算中，身体语言信号是研究和应用的重要领域，它提供了丰富的信息，可用于改善人机交互、促进情感识别和支持治疗干预。第六部分情感建模中的多模态融合关键词关键要点情感建模中多模式数据的特征融合

1.多模式数据融合：通过结合文本、图像、语音等不同模态的数据，可以更全面地描述情感。

2.特征提取与融合：采用自然语言处理技术提取文本特征，使用计算机视觉模型提取图像特征，并通过深度学习算法融合特征。

3.数据融合策略：基于特征相似性、相关性或互补性，采用联合建模、特征级融合、决策级融合等策略进行数据融合。

情感建模中多模式数据的动态融合

1.时序数据融合：考虑情感随时间推移的变化，通过时序模型融合连续的多模式数据，捕获情感流变。

2.动态特征选择：根据情感分析任务和模型需要，采用动态特征选择方法，选择最具区分性和时效性的特征。

3.注意力机制：使用注意力机制分配不同模式数据权重，自动关注最相关的信息，提升情感建模的准确性和鲁棒性。

情感建模中多模式数据的异构融合

1.异构数据类型：涉及不同数据格式和结构（如文本、图像、传感器数据），对数据融合提出了挑战。

2.数据转换与对齐：通过数据类型转换、特征映射等技术，将异构数据统一到同一表示空间。

3.元学习：利用元学习方法，学习跨不同数据模式的相似性度量，实现高效且通用的情感建模。

情感建模中多模式数据的知识融合

1.外部知识库：融入外部知识库，如情感词典、情感本体和百科知识，丰富情感建模的语义表示。

2.半监督学习：利用外部知识引导情感预测，提升模型对未知或稀疏数据的泛化能力。

3.知识图谱：构建多模式情感知识图谱，表示情感概念之间的联系，增强情感推理和预测的能力。

情感建模中多模式数据的因果融合

1.因果关系建模：识别和建模不同模式数据之间的因果关系，探索情感的产生、发展和演变。

2.贝叶斯网络：采用贝叶斯网络或结构方程模型等方法，构建因果关系模型，估计模式数据之间的条件概率。

3.干预分析：基于因果模型，进行假设性干预，分析不同模式数据的变化对情感的影响。

情感建模中多模式数据的隐私保护融合

1.差分隐私：采用差分隐私技术，确保在数据融合过程中保护用户隐私，防止敏感信息泄露。

2.联邦学习：利用联邦学习框架，多方合作参与情感建模，避免数据集中化，保障用户数据安全。

3.同态加密：采用同态加密技术，对数据进行加密处理，在加密状态下实现多模式数据融合，保护隐私的同时发挥数据价值。情感建模中的多模态融合

在情感计算领域，多模态融合已成为一种重要的技术，它通过将来自不同模态（例如文本、语音和面部表情）的输入数据融合，增强了情感建模的准确性和全面性。

多模态融合方法

多模态融合的方法通常涉及以下步骤：

1.特征提取：从每个模态中提取相关的特征，这些特征代表情感相关的维度。

2.特征融合：将不同模态的特征组合成一个统一的表示形式，以捕捉情感的全面视角。

3.情感识别：使用融合后的特征来识别并分类情感状态。

融合方法

常用的多模态融合方法包括：

*特征级融合：在特征提取步骤后将不同模态的特征直接连接或拼接。

*决策级融合：分别对每个模态进行情感识别，然后将结果组合成一个最终预测。

*模型级融合：训练多个模态特定的模型，然后将它们的输出进行融合。

优势

多模态融合在情感建模中具有以下优势：

*增强的准确性：不同的模态可以提供互补的信息，从而提高情感识别的准确性。

*鲁棒性：多模态输入可以弥补单个模态的不足之处，使模型对噪声和异常值更具鲁棒性。

*全面性：融合不同模态可以捕捉情感表达的多个方面，从而获得更全面的情感理解。

应用

多模态融合在各种情感计算应用中得到广泛应用，包括：

*情感分析：从文本、语音或视频数据中自动检测和分类情感。

*情感识别：识别个人的当前情感状态，例如在人机交互系统中。

*情感表达：生成自然且富有情感的文本或语音输出。

*情感计算：开发基于情感理解的应用程序，例如情感辅助机器人。

挑战

多模态融合也面临着一些挑战：

*数据对齐：确保来自不同模态的数据在时间和语义上对齐。

*特征选择：确定最相关的特征，以有效融合和提高性能。

*模型选择：选择最佳的融合方法，以满足特定应用的要求。

结论

多模态融合在情感计算中发挥着至关重要的作用，它通过增强准确性、鲁棒性和全面性，极大地提升了情感建模的性能。随着多模态数据和技术的不断发展，多模态融合将继续在情感计算领域发挥越来越重要的作用。第七部分情感交互的伦理考量关键词关键要点【透明度和问责制】：

1.明确揭示情感交互系统的功能和限制，确保用户知情同意。

2.建立问责机制，明确责任人，以便在出现问题时追究责任。

3.提供用户访问其数据和交互历史的途径，增强信任和透明度。

【隐私和保密】：

情感交互的伦理考量

情感计算系统中的情感交互功能引起了对伦理影响的担忧。这些考量包括：

1.隐私侵犯

情感计算系统能够收集和分析个人的情感数据，这引发了隐私泄露的担忧。这些数据可能会被用于针对性的广告、操纵行为或歧视。

2.偏见和歧视

情感计算算法可能受训练数据中的偏见影响。这可能会导致系统对某些群体作出不公平或歧视性的反应，例如基于种族、性别或社会经济地位。

3.自主性和真实性

情感计算系统能够模拟情感反应，这可能会让人们质疑人机交互的真实性和自主性。过度依赖情感计算系统可能会削弱人类的社交技能和情感表达能力。

4.情感操纵

情感计算系统可以用于操纵他人的情感，例如通过定制信息或建议来影响他们的行为。这可能会引发对自主权的担忧，并损害人际关系。

5.欺骗和冒名顶替

情感计算系统能够产生逼真的情感反应，这可能会被利用来欺骗他人。例如，诈骗者可以使用情感聊天机器人引诱受害者泄露个人信息。

解决伦理考量的框架

为了解决这些伦理考量，提出了以下框架：

1.透明度和同意

用户应完全了解情感计算系统如何收集和使用他们的数据。在收集和分析情感数据之前，应获得用户的明确同意。

2.公平性和包容性

情感计算算法应经过训练，以避免因种族、性别或其他因素而产生偏见或歧视。

3.人类监督

情感计算系统应受到人类的监督，以确保它们不会以不道德或有害的方式被使用。

4.限制操纵

情感计算系统不得用于操纵他人或侵犯其自主权。

5.教育和意识

用户应接受有关情感计算的伦理影响的教育，以做出明智的决策并保护自己的隐私。

结论

情感交互在情感计算中具有巨大的潜力，但它也引发了伦理考量。通过实施透明度、公平性、人类监督和教育等适当的框架，可以减轻这些担忧，同时释放情感交互的益处。第八部分未来情感交互发展趋势关键词关键要点跨模态交互

1.整合不同感官通道的信息，实现情感交互的全面感知和响应。

2.探索多模态融合技术，如视觉、听觉、触觉和文本的无缝连接。

3.构建跨模态情感模型，以理解和响应用户的情感状态，并提供个性化的交互体验。

情感可视化

1.开发高级可视化技术，通过图形、动画和交互式元素展示情感信息。

2.利用情感映射和算法来识别和提取情感数据，并将其转化为直观的视觉表现形式。

3.促进情感的可视化沟通，增强人际互动和情感理解。

情感增强现实

1.将情感数据与增强现实(AR)体验相结合，创造更加身临其境的交互体验。

2.实时监测用户的情感状态，并根据情绪调整AR内容和交互。

3.探索情感增强现实在情感治疗、教育和娱乐等领域的应用。

情感人工智能

1.优化人工智能(AI)系统的情感感知和响应能力，增强其与用户建立情感联系的可能性。

2.研究情感学习算法和深度神经网络，以提高AI对情绪的理解和预测能力。

3.探索情感人工智能在情感伴侣、虚拟助理和医疗保健领域的潜力。

情感计算在教育

1.利用情感计算技术监测和分析学生的学习状态和情绪。

2.开发情感适应性学习系统，根据学生的情感和认知需求定制学习内容和反馈。

3.促进基于情感的有意义学习体验，提高学生参与度和学习成果。

情感计算在医疗保健

1.利用情感计算技术监测和诊断患者的情绪状态，改善患者护理。

2.开发情感支持工具和治疗干预措施，帮助患者应对心理健康问题。

3.探索情感计算在慢性疾病管理、远程医疗和患者参与方面的应用。未来情感交互发展趋势

1.情感人工智能（EmotionAI）的普遍应用

*情感AI技术将更加普及，从情感识别和分析扩展到情感合成和交互。

*聊天机器人、虚拟助手和智能设备将变得更加情感化，能够理解和应对复杂的情绪。

2.自然语言处理（NLP）在情感交互中的重要性增强

*NLP的进步将使系统能够更准确地识别和理解人类语言中的情感细微差别。

*这种能力将增强情感交互的自然和直观性，提供更加个性化和有意义的体验。

3.多模态情感交互

*情感交互将从传统的文本和语音输入扩展到多种模式，包括面部表情、手势和生理信号。

*多模态交互将提供更全面的情感理解，并为情感表达提供更多的方式。

4.情感反馈环路的建立

*未来情感交互系统将能够监测和分析用户的实时情感反馈。

*这将允许系统调整其响应，根据用户的当前情绪提供更合适和有效的情感支持。

5.情感交互的个性化

*情感交互系统将变得更加个性化，通过机器学习和用户数据来定制情感响应。

*这种个性化将增强系统与用户的联系，提供量身定制的情感体验。

6.情感交互在医疗保健中的应用

*情感交互在医疗保健中的应用将继续增长，用于情绪检测、治疗和康复。

*情感交互技术将帮助医疗专业人员更好地了解患者的情绪状态，提供针对性的干预措施并提高治疗效果。

7.情感交互在教育中的应用

*情感交互将被纳入教育环境，以支持学生的情感和社会发展。

*情感交互系统将为学生提供一个安全的空间来表达和探索他们的情绪，同时促进批判性思维和同理心。

8.情感交互的可解释性

*未来情感交互系统将更加可解释，用户能够了解和信任系统的情感响应。

*这将增强系统与用户的透明度，促进对情感交互技术的更广泛接受。

9.社会情感交互

*情感交互将超越个人互动，扩展到社会群体。

*情感交互系统将能够促进群体之间的情感连结和协作，解决社会情感问题并营造更具包容性和支持性的环境。

10.情感交互伦理的不断发展

*随着情感交互技术的发展，对伦理影响的关注将持续增长。

*伦理指南和法规将制定，以确保情感交互系统负责任地使用，尊重用户隐私并促进社会福祉。关键词关键要点主题名称：自然语言理解

关键要点：

*使用自然语言处理(NLP)技术分析和理解用户输入的文本。

*识别用户表达的情绪、意图和目标。

*应用机器学习算法对交互进行分类并做出适当的响应。

主题名称：情感表达

关键要点：

*开发多种情感表达方式，包括文本、语音和非语言线索。

*利用自然语言生成(NLG)创建真实而富有吸引力的对话。

*根据用户的当前情感状态调整响应的语调和内容。

主题名称：情感识别

关键要点：

*集成情感分析工具，从用户输入中提取情绪指标。

*应用机器学习和深度学习技术识别和分类情绪。

*使用多模态数据（例