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我们发现模型沿这些向量的激活有时可能受非情感混杂因素影响。为缓解此问题，我们获取了模型在情感中性文本集上的激活，计算该数据集激活的主成分（足够解释50%方差），然后将这些成分从情感向量中投影剔除。我们发现此投影操作能去除情感探测结果中部分标记间波动，但使用原始未投影向量仍保持定性发现。通过检查向量在原始训练故事上的激活，我们发现它们通常在故事中与推断或表达情感相关的部分激活最强，而非均匀激活所有部分（见附录），表明向量主要表征广义情感概念而非训练数据中的特定混杂因素（尽管可能仍受某些数据集混杂影响）。在探索其他情感表征方式前，我们将这些向量作为后续实验的情感向量。在计算模型激活到这些向量的线性投影时，我们有时称其为“情感探针”。
面对一场艰难的技术修行带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。