本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在情感智能方面的应用，评估其情感理解能力及与人类感知的有效性。研究显示LLMs在情感识别，尤其是模糊情感的识别上具有显著潜力，同时揭示了其能力与局限性，为对话AI的发展提供了重要见解。

本文研究了处理模糊情感的三种方法，通过量化情感分类的不确定性来检测具有模糊情感的话语，将其视为域外样本，并提出以分布形式表示情感。实验结果证明了所提出方法的卓越能力。