通过潜在类别分布和受限解码进行生成性情感分析
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究介绍了一种生成式情感分析模型，通过引入潜在类别分布变量，重构变分自动编码器的输入，学习类别和文本之间的关系强度，从而提高序列生成，同时利用字典树数据结构和约束解码策略，挖掘结构模式，在减小搜索空间和规范化生成过程方面取得了显著的性能提升，实验证明了潜在类别分布和约束解码策略的有效性。
本文介绍了一种在解码过程中控制基于Transformers的大型语言模型生成长文本的方法，避免对模型进行微调。通过使用鉴别器推导所需的限制条件，可以更细致、更动态地应用限制条件。经过评估，基于鉴别器引导的Monte Carlo Tree Search解码方法在两种限制条件和语言中表现出最先进的效果。
