关键在于语料“懂人”、调优“知心”：需构建三层情感语料，保留非结构化情绪线索，采用情感感知损失组合，并实施情绪引导解码。
训练一个真正能生成有层次、有温度的情感文本的模型，关键不在模型结构多炫酷，而在于语料是否“懂人”、调优是否“知心”。下面从语料准备和训练调优两个实操维度，给你一套可落地的方案。
语料不是越多越好，而是要“情感可标注、上下文可感知”
通用语料（如百科、新闻）缺乏细腻情感表达，直接喂给模型容易导致输出空洞或情绪错位。建议按三层结构构建语料集：
- 基础情感对话语料：优先选用带细粒度标签的中文对话数据集，如EmoChat（含7类情绪+强度值）、Chinese-STS-E（含情感倾向与相似度），确保每条样本含原始对话+情绪类别+强度分（0–1）+说话人角色标记；
- 领域增强语料：针对目标场景补充真实语料，比如客服投诉→安抚回复、短视频评论→共情式互动、心理咨询对话→支持性语言，每类不少于2000组高质量人工校验样本；
- 反事实扰动样本：对正向情感句做可控改写（如“太棒了！”→“还行吧…”→“完全不行”），构造同一语境下的情绪梯度序列，帮助模型学习情感连续性而非简单分类。
预处理必须保留“情绪线索”，不能只做tokenize
中文情感高度依赖语气词、标点、重复字、停顿节奏等非结构化线索，粗暴清洗会抹掉关键信号：
- 保留感叹号、问号、省略号、波浪号（～）、叠词（“好开心哦哦哦”）、括号内小动作（“（轻声笑）”）、emoji（统一映射为[EMOJI_joy]等可学习token）；
- 不替换网络用语（如“绝绝子”“emo了”），但需在词表中为其分配独立ID，并在训练时开启subword fallback机制；
- 对长对话截断采用“情感锚点保留法”：优先保留含情绪动词/形容词/语气词的句子，而非简单按长度切分。
训练阶段要用“情感感知损失”替代标准交叉熵
单纯预测下一个词，模型学不会调控情绪浓度。推荐组合三类损失：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 主任务损失：标准语言建模loss（如CE），保持语言流畅性；
- 情绪一致性loss：用轻量情绪判别头（2层MLP）实时预测当前生成片段的情绪分布，约束其与目标情绪标签KL散度 ≤ 0.3；
- 语义-情感对齐loss：引入对比学习，拉近同情绪不同表达的隐表示（如“我好难过”和“心像被掏空了一样”），推远异情绪相似句（如“我好开心”vs“我好兴奋”）。
推理时别只靠top-k采样，试试“情绪引导解码”
训练再好，解码策略不对，输出依然平淡。推荐在生成时注入可调节的情绪控制信号：
- 在输入prompt末尾拼接结构化指令，如“[EMO:joy][INTENSITY:0.8][TONE:warm]”，并在模型embedding层为这类token设计专用门控；
- 解码时动态调整logits：对情绪相关词表子集（如积极动词、语气助词）提升概率权重，衰减中性高频词（“的”“了”“是”）影响；
- 启用nucleus sampling（p=0.85）+ emotion-aware repetition penalty（对同一情绪词连续出现≥2次时，指数级降低其得分）。
基本上就这些。语料要“带情绪呼吸感”，训练要“让损失函数也懂情绪”，生成要“把控制权交还给人——而不是交给随机数”。不复杂，但容易忽略细节。
