本研究提出了一种利用大语言模型（LLM）量化情绪状态的新框架。通过分析参与者的开放式回答与标准问卷，发现LLM能有效反映抑郁情绪的多样性，并与问卷结果显著相关。这一方法提高了心理状态评估的可靠性，具有广泛应用潜力。

本文探讨了深度学习与Wasserstein距离在提高图像感知相似度和情绪状态检测中的有效性。研究表明，新的损失函数和算法在多个数据集上显著提升了模型的准确性和泛化能力，尤其在处理不平衡数据时表现优异。