Buchumschlag

MOPO: Multi-Objective Prompt Optimization for Affective Text Generation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Resendiz, Yarik Menchaca, Klinger, Roman
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

LLM-based Affective Text Generation Quality Based on Different Quantization Values
von: Resendiz, Yarik Menchaca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PARL: Prompt-based Agents for Reinforcement Learning
von: Resendiz, Yarik Menchaca, et al.
Veröffentlicht: (2025)

iPOE: Interpretable Prompt Optimization via Explanations
von: Li, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

What Makes Medical Claims (Un)Verifiable? Analyzing Entity and Relation Properties for Fact Verification
von: Wührl, Amelie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Which Demographics do LLMs Default to During Annotation?
von: Schäfer, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2024)

iPrOp: Interactive Prompt Optimization for Large Language Models with a Human in the Loop
von: Li, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

English Prompts are Better for NLI-based Zero-Shot Emotion Classification than Target-Language Prompts
von: Bareiß, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prompt-based Personality Profiling: Reinforcement Learning for Relevance Filtering
von: Hofmann, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What if Deception Cannot be Detected? A Cross-Linguistic Study on the Limits of Deception Detection from Text
von: Velutharambath, Aswathy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MORL-Prompt: An Empirical Analysis of Multi-Objective Reinforcement Learning for Discrete Prompt Optimization
von: Jafari, Yasaman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fearful Falcons and Angry Llamas: Emotion Category Annotations of Arguments by Humans and LLMs
von: Greschner, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Adaptive Paraphrasing and Preference Learning for Improved Claim Verifiability
von: Wührl, Amelie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Topic Bias in Emotion Classification
von: Wegge, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimizing Prompts for Text-to-Image Generation
von: Hao, Yaru, et al.
Veröffentlicht: (2022)

The Devil is in the Prompts: Retrieval-Augmented Prompt Optimization for Text-to-Video Generation
von: Gao, Bingjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Factual Statements be Deceptive? The DeFaBel Corpus of Belief-based Deception
von: Velutharambath, Aswathy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Entangled is Factuality and Deception in German?
von: Velutharambath, Aswathy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Trust Me, I Can Convince You: The Contextualized Argument Appraisal Framework
von: Greschner, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Universal Prompt Optimizer for Safe Text-to-Image Generation
von: Wu, Zongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are Humans as Brittle as Large Language Models?
von: Li, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disambiguation of Emotion Annotations by Contextualizing Events in Plausible Narratives
von: Schäfer, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evolutionary Multi-Objective Optimization of Large Language Model Prompts for Balancing Sentiments
von: Baumann, Jill, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Prompt Sensitivity of ChatGPT in Affective Computing
von: Amin, Mostafa M., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Safe and Aligned Language Generation: A Multi-Objective GRPO Approach
von: Li, Xuying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Topic Modeling as Multi-Objective Contrastive Optimization
von: Nguyen, Thong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regular-pattern-sensitive CRFs for Distant Label Interactions
von: Papay, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Better LLM Evaluator for Text Generation: The Impact of Prompt Output Sequencing and Optimization
von: Chu, KuanChao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Balancing Rewards in Text Summarization: Multi-Objective Reinforcement Learning via HyperVolume Optimization
von: Song, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

"You are an expert annotator": Automatic Best-Worst-Scaling Annotations for Emotion Intensity Modeling
von: Bagdon, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding Fine-grained Distortions in Reports of Scientific Findings
von: Wührl, Amelie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Entity-Level Sentiment: More than the Sum of Its Parts
von: Rønningstad, Egil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Categorical Emotions or Appraisals - Which Emotion Model Explains Argument Convincingness Better?
von: Greschner, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Donate or Create? Comparing Data Collection Strategies for Emotion-labeled Multimodal Social Media Posts
von: Bagdon, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Aligning Text, Code, and Vision: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Text-to-Visualization
von: Rahman, Mizanur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VPO: Aligning Text-to-Video Generation Models with Prompt Optimization
von: Cheng, Jiale, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CriSPO: Multi-Aspect Critique-Suggestion-guided Automatic Prompt Optimization for Text Generation
von: He, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlocking Decoding-time Controllability: Gradient-Free Multi-Objective Alignment with Contrastive Prompts
von: Fu, Tingchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Rewrite Prompts for Personalized Text Generation
von: Li, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Facts-and-Feelings: Capturing both Objectivity and Subjectivity in Table-to-Text Generation
von: Dey, Tathagata, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Survival of the Safest: Towards Secure Prompt Optimization through Interleaved Multi-Objective Evolution
von: Sinha, Ankita, et al.
Veröffentlicht: (2024)