本研究提出了一种多目标提示优化方法MOPO，旨在解决情感文本生成中的上下文和领域表达差异。该方法通过优化多个领域特定的情感分类器输出，显著提高生成文本的情感适应性，性能提升可达15个百分点，并降低计算需求。