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本文提出了一种自动提示优化方法,用于以情绪为条件的文本生成。通过迭代优化过程改变提示,实现情感条件。将生成文本中情感条件的实现度量作为目标函数,将该方法应用于以情绪为条件的文本生成,并与手动设计的提示进行比较。优化的提示在实现情感条件方面达到了0.75的宏平均F1,手动设计的提示仅达到了0.22的宏平均F1。

情绪条件下的文本生成通过自动提示优化

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-09T00:00:00Z
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