情感生成模型的“情感漂移”问题：成因与抑制方法？ 热门官方

回答：情感漂移指生成内容的情感随时间/语境延续逐渐偏离初始目标情感（如初始目标“喜悦”，生成文本从“开心”逐渐变为“平淡”）。成因：①模型训练目标的短视性：标准训练目标（如交叉熵损失）仅优化单步生成，未考虑长程情感一致性；②上下文遗忘：长文本生成中，模型对初始情感目标的记忆衰减；③采样随机性：贪心采样或随机采样导致后续token情感偏离。抑制方法：①长程情感一致性损失：在训练中增加“情感状态跟踪损失”，约束生成内容的累计情感与目标情感的偏差（如用LSTM跟踪已生成文本的情感状态，与初始目标情感计算MSE）；②情感记忆机制：在模型中添加“情感记忆模块”（如键值对记忆网络），存储初始情感目标，生成时动态检索记忆调整token概率；③受控采样：使用“情感引导采样”（如Top-K采样时优先选择与当前情感一致的token），减少随机性。实验显示，情感记忆机制可使长文本（>100字）的情感漂移率从40%降至8%。