Scaling Creative Writing Beyond Story-Centric Data with Attribute-Guided Genre Expansion
超越故事中心数据的创意写作扩展：属性引导的体裁扩展
🧭 LLM 数据扩充 · 属性引导体裁生成
Chung-Ang University · LG AI Research
用属性引导解耦主题与体裁形式，构建多体裁创意写作数据提升 LLM 跨体裁能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 可借鉴“主题种子 + 人工属性模板”的解耦思路：用电商搜索词、商品标题、用户评论等作为主题种子，人工维护不同文案体裁的结构/风格/格式属性（如 push 文案的紧迫感、广告标题长度、商品描述格式），批量生成多体裁营销文案训练数据，提升 LLM 在电商文案生成上的指令遵循。
- 质量过滤环节可结合业务规则与强模型打分：先按属性约束生成，再做过滤，能兼顾格式合规与文本质量，适合落地到商品文案、广告创意、消息推送等对格式和风格敏感的场景。
- 消融结论提示：对生成式推荐/文案 Agent，体裁多样性比单纯扩大单一类型样本规模更重要；可以先小规模控制体裁类别数做验证，再决定是否扩充，节省数据预算。
- 对 Agent 多轮任务，可把工具调用/输出 schema 视为“体裁属性”，通过人工属性库让强 LLM 生成符合格式的合成轨迹，用于训练或蒸馏领域 Agent。