情感生成模型的“反事实情感生成”能力：基于因果模型的干预式生成？ 热门官方

回答：反事实情感生成指生成“若某条件改变，情感会如何”的内容（如“若他当时道歉，她会是喜悦而非悲伤”），基于因果模型的实现：①因果图构建：定义变量（如“道歉行为”“她的情感”），构建因果关系（“道歉→喜悦”“不道歉→悲伤”）；②干预式生成：用Do-Calculus对因果图中的“道歉行为”变量进行干预（设do(道歉=是)），生成对应“喜悦”情感的文本/语音；③因果引导解码：在生成模型中加入因果约束（如干预后的情感标签作为强条件），确保生成内容与反事实情感一致。实验显示，因果模型引导的反事实生成，情感一致性达88%，较普通生成（仅基于条件描述）提升40%，可解释性评分达9.0/10。