Les chercheurs proposent d'utiliser la structure circulaire des valeurs de Schwartz comme géométrie d'espace de sortie explicite pour améliorer la détection des valeurs humaines, dépassant le traitement des étiquettes comme indépendantes. Ils comparent les objectifs sensibles à la géométrie pendant l'entraînement avec un décodeur d'énergie post-hoc sensible à Schwartz qui note conjointement l'ensemble des étiquettes sur un classificateur DeBERTa-v3-base.
- Le décodeur rend les ensembles d'étiquettes plus cohérents avec le continuum selon les métriques de cohérence sensibles à la théorie, sans affecter le Macro-F1 ou le Micro-F1.
- Les gains sont spécifiques au véritable ordre de Schwartz et n'apparaissent pas pour des permutations aléatoires ou des graphes de co-occurrence empiriques.
- Un diagnostic avec Qwen2.5-72B-Instruct borné montre que fournir le continuum lors de l'inférence déplace le comportement mais ne correspond pas à la prédiction structurée supervisée.
Le décodage sensible à la théorie offre un moyen léger et contrôlable de rendre la détection des valeurs fidèle à son espace d'étiquettes.