शोधकर्ता मानवीय मूल्य पहचान में सुधार के लिए Schwartz मूल्यों की वृत्ताकार संरचना को एक स्पष्ट आउटपुट-स्पेस ज्यामिति के रूप में उपयोग करने का प्रस्ताव देते हैं, लेबल्स को स्वतंत्र मानने से परे जाते हुए। वे प्रशिक्षण-समय ज्यामिति-जागरूक उद्देश्यों की तुलना एक post-hoc Schwartz-जागरूक ऊर्जा डीकोडर से करते हैं जो DeBERTa-v3-base क्लासिफायर पर पूरे लेबल सेट को संयुक्त रूप से स्कोर करता है।
- डीकोडर सिद्धांत-जागरूक सहसंबंध मापदंडों के साथ सततता के साथ लेबल सेट को अधिक सुसंगत बनाता है, बिना Macro-F1 या Micro-F1 को प्रभावित किए।
- लाभ विशिष्ट रूप से वास्तविक Schwartz क्रम के लिए हैं और यादृच्छिक क्रमपरिवर्तन या अनुभवजन्य सह-घटना ग्राफ़ के लिए नहीं दिखाई देते।
- एक सीमित Qwen2.5-72B-Instruct निदान दिखाता है कि इनफरेंस पर सततता प्रदान करने से व्यवहार में बदलाव आता है, लेकिन सुपरवाइज्ड संरचित पूर्वानुमान से मेल नहीं खाता।
सिद्धांत-जागरूक डीकोडिंग एक हल्के और नियंत्रित तरीका प्रदान करती है ताकि मूल्य पहचान अपने लेबल स्पेस के लिए विश्वसनीय हो सके।