“临床试验失败”“患者脱落率”关键词占比突增），标记“负面共识”；
• 情绪拐点捕捉：当“看好”与“看空”评论占比从7:3逆转为3:7时，触发“情绪反转预警”（如第223章某消费电子公司“经销商库存积压”舆情）；
• 黑天鹅情绪放大：对突发危机（如产品质量问题），用“情绪扩散模型”预测舆情发酵速度（如“塑化剂”传闻在24小时内覆盖80%的股吧讨论）。
2. 管理层情绪：用“语调”戳穿“话术”
业绩说明会录音是管理层情绪的“富矿”。第223章的“语音转文字+语调分析”技术在此深度应用：
• 关键词情绪标注：提取“谨慎”“乐观”“遗憾”等情绪词，统计频率（如CEO连续3次用“谨慎”描述未来，标记为“信心不足”）；
• 语调频率分析：用Librosa库计算关键句（如“净利润增长”）的声调上扬幅度（上扬＞20%为“强自信”，平调为“敷衍”）；
• 非语言信号捕捉：通过停顿时长（＞3秒视为“回避”）、重复语句（如“这个我们以后再说”出现5次以上）标记“诚信风险”。
经典案例：第223章某医药公司CEO在“毛利率下滑”提问时，语调颤抖+答非所问（重复“行业共性”3次），系统通过“管理层情绪模型”给出“诚信评分-20分”，3个月后该公司公告终止试验，股价暴跌。
（三）特殊场景情绪：在“极端时刻”捕捉“人性极值”
市场总有“黑天鹅”与“政策突袭”的特殊场景，情绪模型需在这些时刻“超常发挥”。
1. 危机事件情绪：恐慌的“多米诺骨牌”
• 事件分级响应：将危机分为“行业级”（如教育“双减”）、“公司级”（如财务造假）、“产品级”（如塑化剂），匹配不同情绪模型；
• 情绪传染阻断点：识别“情绪稳定器”（如行业龙头股
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