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本文提出基于拓扑最优传输的损失函数,用于改进语言模型中的结构化食谱生成。该方法通过更好地处理食材组成、数量和程序准确性,克服了标准交叉熵训练的局限。实验结果表明,在食谱特定指标上有显著提升,人类偏好度达到62%,超越基线方法。