Towards Ontology-Based Descriptions of Conversations with Qualitatively-Defined Concepts

📄 arXiv: 2509.04926v1 📥 PDF

作者: Barbara Gendron, Gaël Guibon, Mathieu D'aquin

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-05

备注: Accepted at TOTh 2025 (Terminology \& Ontology: Theories and applications)

💡 一句话要点

提出一种基于本体的对话描述方法，以提升大型语言模型作为对话代理的可控性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话控制 大型语言模型 本体 知识表示 文本生成

📋 核心要点

  1. 大型语言模型作为对话代理时，缺乏可控性，难以保证响应的可预测性和用户个性化。
  2. 利用本体方法，将定性对话特征形式化，通过语言描述符导出定量定义，并融入本体进行推理。
  3. 通过微调LLM，利用本体指导受控文本生成，实验表明该方法能提供一致且可解释的熟练程度定义。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于本体的方法，用于正式定义对话中通常具有定性性质的特征。通过利用一组语言描述符，我们推导出定性概念的定量定义，从而能够将它们集成到本体中进行推理和一致性检查。我们将此框架应用于对话中熟练程度控制的任务，以欧洲共同语言参考框架（CEFR）语言熟练程度级别作为案例研究。这些定义随后在描述逻辑中形式化，并合并到本体中，该本体通过微调来指导LLM的受控文本生成。实验结果表明，我们的方法提供了连贯且可解释的熟练程度定义，从而提高了对话式AI的透明度。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在作为对话代理时，其可控性是一个关键问题。尤其是在确保可预测的和用户个性化的响应方面存在挑战。现有的方法难以有效地控制LLM的输出，使其符合特定的对话特征，例如语言熟练程度。

核心思路：本文的核心思路是将通常是定性的对话特征，例如语言熟练程度，通过本体进行形式化定义。通过将定性概念转化为定量定义，并将其整合到本体中，可以利用本体进行推理和一致性检查，从而更好地控制LLM的输出。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 利用语言描述符对定性概念进行定量定义；2) 将这些定义形式化为描述逻辑，并构建本体；3) 使用构建的本体指导LLM的受控文本生成，具体通过微调实现；4) 通过实验验证该方法在控制对话特征方面的有效性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将本体论引入到对话控制中，通过形式化的知识表示和推理，实现了对LLM输出的更精细化控制。与传统的基于规则或数据驱动的方法相比，该方法具有更强的可解释性和可扩展性。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 语言描述符的选择，需要能够准确地反映定性概念的特征；2) 本体的构建，需要保证知识的完整性和一致性；3) LLM的微调策略，需要有效地利用本体中的知识来指导文本生成。论文以CEFR语言熟练程度级别作为案例研究，展示了该方法在实际应用中的效果。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够提供一致且可解释的熟练程度定义，从而提高了对话式AI的透明度。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在提高对话控制方面的有效性，并为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要精确控制对话特征的场景，例如语言学习、客户服务、个性化推荐等。通过该方法，可以构建更加智能、可控和用户友好的对话系统，提升用户体验，并为特定领域的应用提供更可靠的技术支持。

📄 摘要（原文）

The controllability of Large Language Models (LLMs) when used as conversational agents is a key challenge, particularly to ensure predictable and user-personalized responses. This work proposes an ontology-based approach to formally define conversational features that are typically qualitative in nature. By leveraging a set of linguistic descriptors, we derive quantitative definitions for qualitatively-defined concepts, enabling their integration into an ontology for reasoning and consistency checking. We apply this framework to the task of proficiency-level control in conversations, using CEFR language proficiency levels as a case study. These definitions are then formalized in description logic and incorporated into an ontology, which guides controlled text generation of an LLM through fine-tuning. Experimental results demonstrate that our approach provides consistent and explainable proficiency-level definitions, improving transparency in conversational AI.