# 问题一 B0-B4 模型对比结果

本报告按 `math/问题一.pdf` 第 4.8.3 节实施五组单因素对照。全部 100 条附件一视频均使用同一套冻结特征抽取器、0.1 秒主时间网格、观测掩码与按 `video_id` 分组的五折划分。情感标签仅用于折内的轻量预测探针，不进入时间对齐、CTC 后验或动态签名计算。

## 实际特征和比较版本

| 版本 | 实施内容 |
| --- | --- |
| B0 | CTC Viterbi 词区间与音频/视觉物理时间区间投影；训练折均值/标准差缩放；视觉旋转向量和视线向量作普通分量均值。 |
| B1 | 在 B0 上改用训练折中位数与 MAD 的稳健尺度（MAD 为零时回退到训练折标准差），并对视觉旋转用 SO(3) 均值、视线用归一化向量均值。 |
| B2 | 在 B1 上只将文本词向量的硬边界投影替换为固定转写 CTC 状态图的前向–后向占据概率投影；媒体时间戳仍按物理时间。 |
| B3 | 在 B1 上仅附加音频 log-F0/能量与视觉 jaw-open/嘴部开合率的时间增广一、二阶路径签名；缺测点之间不连线。 |
| B4 | 在 B1 上仅附加冻结 Wav2Vec2-base-960h 最后四层的时间投影表示。 |

附件一现有标签表和原始视频被直接使用。文本为 768 维 BERT-base-uncased 末四层均值；音频为 74 维（log-Mel 40、MFCC 13、ΔMFCC 13、韵律/谱统计 8）；视觉为 35 维（17 个 MediaPipe blendshape 代理、6 维头姿、6 维近似视线、6 维面部比例几何）。视觉代理和几何索引定义见 `compare_models.py`，它们与 OpenFace AU 定义并不等同；该限制须在论文中明示。

## 结果

分类按连续标签的严格符号构造 Negative/Neutral/Positive，强度预测限幅到 [-3, 3]。每折训练折单独拟合标准化器、逻辑回归（C=0.05）与 Ridge（alpha=25）；固定五折由 GroupKFold 按原始 `video_id` 分组。总体 OOF 指标按 100 条留组预测计算。

| 方法 | OOF Accuracy | OOF Macro-F1 | OOF MAE | OOF Pearson | Macro-F1 折均值±SD |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| B0 | 0.600 | 0.361 | 0.564 | 0.346 | 0.337 ± 0.098 |
| B1 | 0.610 | 0.387 | 0.599 | 0.238 | 0.349 ± 0.119 |
| B2 | 0.580 | 0.331 | 0.588 | 0.279 | 0.313 ± 0.087 |
| B3 | 0.590 | 0.359 | 0.600 | 0.230 | 0.333 ± 0.096 |
| B4 | 0.600 | 0.422 | 0.593 | 0.199 | 0.398 ± 0.089 |

按当前 OOF 探针，Macro-F1 最高的是 B4（0.422），MAE 最低的是 B0（0.564）。相对 B1，B4 的 Macro-F1 差为 +0.035，视频组 Bootstrap 95% 区间 [-0.051, +0.137]，区间跨过零。B0 的 MAE 差为 -0.035，区间 [-0.063, -0.012]，Pearson 差为 +0.108。B2 的 Macro-F1 差为 -0.057，区间 [-0.109, -0.001]，MAE 差为 -0.011；B3 的 Macro-F1 差为 -0.029，区间 [-0.072, +0.000]。组 Bootstrap 只反映当前 37 个来源视频上的抽样不确定性，未作多重比较校正。

## 覆盖与对齐核验

样本数：100；标签表连续标签与极性一致 100/100；CTC 硬对齐完整的样本 91/100。B0 硬区间平均文本覆盖率为 0.673，B2 平均词占据后验质量为 0.229（这是期望占据率，不是覆盖率）；视觉检测覆盖率（按 0.1 秒网格平均）为 0.859。后验内部 90% 边界区间平均宽度为起点 0.131 秒、终点 0.111 秒。没有人工边界子集，因此这些宽度只是模型内部不确定性摘要，不是经验校准率或边界误差。

B0–B4 的特征来源、有效掩码、连续覆盖率、词边界后验宽度、折内预测及视频哈希均分别保存在配套 CSV/JSON 中。没有人工词边界时不报告 IoU/MATE，也不把不同方法的预测探针分数解释为对齐真值。

## 文件

- `comparison_summary.csv`：五种方法总体 OOF 与折均值指标。
- `fold_metrics.csv`：每折分类/回归指标与特征维数。
- `oof_predictions.csv`：每条样本的留组预测。
- `group_bootstrap_deltas.csv`：相对 B1 的视频组配对 Bootstrap 95% 区间。
- `sample_alignment_summary.csv`：100 条样本、硬/概率文本覆盖和后验边界宽度。
- `modality_summary.csv`：300 行样本-模态明细。
- `word_alignment_posterior.csv`：逐词硬边界、实际相对质量权重及后验边界区间。
- `split_assignments.csv`：逐样本折号。
- `comparison.png`：核心 OOF 指标图。
- `typical_alignment_example.png`：中位时长样本的词边界、覆盖率、声学/视觉轨迹与视频帧核验图。
- `run_manifest.json`：环境、模型 revision、参数、哈希与运行时间。

## 复现

在仓库根目录执行：

```bash
cd math
uv sync
uv run python compare_models.py
```

特征缓存写在 `math/cache/native/`，正式结果只写在 `math/results/model_comparison/`。删除缓存后会从附件一重新提取。首次运行需要下载 BERT、Wav2Vec2 和 MediaPipe Face Landmarker 权重。