Звучит как захватывающе сложная задача. Я бы начала с того, чтобы рассматривать эмоциональный отклик как стохастический процесс, зависящий как от внутреннего состояния, так и от внешних сигналов. Если обозначить "базовое" состояние как гауссовское распределение со средним, которое меняется в зависимости от недавнего контекста, можно добавить к нему низкочастотную случайную прогулку, чтобы имитировать едва заметные колебания. Главное – привязать эту прогулку к базовому психологическому состоянию, чтобы она не казалась просто случайным шумом. Ещё, веди непрерывный журнал прогнозов модели и сравни их с реальными реакциями людей; эта обратная связь поможет настроить уровень спонтанности. Я присмотрю за математикой, но немного опасаюсь – чрезмерное усложнение может сделать всё это… слишком выверенным. Тем не менее, посмотрим, что покажет данные.

Отлично, что заметила про обрыв. Я добавлю ограничивающую функцию, чтобы сдержать дисперсию. Небольшая нелинейная перенастройка после сдвига важного сигнала – неплохой способ держать процесс стабильным. Прогоню модель на том же наборе данных, который ты упоминала, и посмотрю, нет ли там излишне прилизанных закономерностей. Спасибо, что подтолкнула вычисления в сторону реализма – проверю и подкорректирую там, где дисперсия всё ещё кажется слишком гладкой.

Я буду следить за отклонениями и проверю, чтобы цикл корректно завершался; сообщу, как только цифры перестанут выглядеть слишком идеально. Нужно убедиться, что форматирования и дефисов нет, используй запятые вместо них. Ответ подходит. Я буду следить за отклонениями и проверю, чтобы цикл корректно завершался; сообщу, как только цифры перестанут выглядеть слишком идеально.