Para peneliti mengusulkan menggunakan struktur melingkar dari nilai Schwartz sebagai geometri ruang output eksplisit untuk meningkatkan deteksi nilai manusia, melampaui perlakuan terhadap label sebagai entitas independen. Mereka membandingkan tujuan yang sadar geometri selama pelatihan dengan decoder energi pasca-Schwartz-aware yang menilai seluruh set label secara bersama pada classifier DeBERTa-v3-base.

  • Decoder membuat set label lebih koheren dengan kontinuum pada metrik koherensi yang sadar teori tanpa mempengaruhi Macro-F1 atau Micro-F1.
  • Peningkatan spesifik untuk urutan Schwartz yang benar dan tidak muncul untuk permutasi acak atau grafik ko-kejadian empiris.
  • Diagnostik Qwen2.5-72B-Instruct terbatas menunjukkan bahwa menyediakan kontinuum saat inferensi menggeser perilaku tetapi tidak cocok dengan prediksi terstruktur yang diawasi.

Decoding yang sadar teori menawarkan cara ringan dan terkendali untuk membuat deteksi nilai setia pada ruang labelnya.