情感生成中的“上下文连贯性”保障：基于情节记忆的生成模型？ 热门官方

回答：上下文连贯性指生成内容需与前文情感逻辑一致（如前文“经历挫折”，后文情感应偏向“坚韧”而非突兀的“狂喜”），基于情节记忆的生成模型：①情节记忆模块：用键值对记忆网络存储前文的关键情节（如“挫折事件”“情感转折点”）与对应的情感状态；②记忆检索：生成时根据当前上下文（如“现在要描述克服挫折”）检索记忆中与当前情节相关的情感状态（如“坚韧”），作为生成条件；③连贯性损失：在训练中加入连贯性损失，约束当前生成内容的情感与前文记忆中的情感逻辑一致（如用BERT计算前后文的情感连贯性得分，作为损失的一部分）。在故事情感生成任务中，情节记忆模型使上下文连贯性评分从6.0提升至8.5（10分制），情感逻辑错误率下降60%。