面向意见表达时机识别的生成器辅助决策导向方法：GADFA

文本生成模型的发展赋予我们按需生成连贯且令人信服文本的能力。然而，在现实情境中，个体并不持续生成文本或表达意见。例如，消费者在权衡产品的优缺点后再编写产品评论，专业分析师在重大新闻发布后才发布报告。归根结底，意见表达通常是由特定原因或信号所触发。尽管在意见挖掘领域已有长期发展，意见表达的适当时机问题仍基本未被探讨。为此，我们本文引入一种新任务——新闻触发的意见表达时机识别。我们以专业股份分析师的行为为基础，构建了一个用于研究的新型数据集。我们的做法是决策导向的，利用文本生成模型引导分类模型，从而提升整体性能。我们的实验结果表明，我们模型生成的文本从多个角度提供了新的见解，有效辅助了识别意见表达的最佳时机。