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: 对话系统 大型语言模型 本体 知识表示 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型作为对话代理的可控性是一个关键挑战，尤其是在确保可预测和用户个性化的响应方面。
  2. 论文提出一种基于本体的方法，通过语言描述符为定性概念导出定量定义，并将其整合到本体中进行推理。
  3. 实验结果表明，该方法能够提供一致且可解释的熟练程度级别定义，从而提高对话式AI的透明度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于本体的方法，用于形式化定义对话中通常具有定性特征的元素。通过利用一系列语言描述符，我们为定性定义的概念推导出定量定义，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的熟练程度控制任务，以欧洲共同语言参考标准（CEFR）的语言熟练程度级别作为案例研究。这些定义随后被形式化为描述逻辑并整合到本体中，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级别定义，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，缺乏足够的可控性，难以生成符合特定要求的回复，例如，根据用户的语言水平调整回复的复杂程度。现有的方法难以形式化地描述和控制这些定性的对话特征，导致生成的内容难以预测和个性化。

核心思路：论文的核心思路是将定性的对话特征（例如，语言熟练程度）通过语言描述符转化为定量的定义，然后将这些定量定义整合到本体中。通过本体推理和一致性检查，可以更好地控制LLM的生成过程，使其生成符合特定要求的回复。这样设计的目的是为了弥合定性描述和定量控制之间的差距，从而提高LLM作为对话代理的可控性和透明度。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 语言描述符提取：从对话文本中提取相关的语言特征，例如词汇复杂度、句法结构等。2) 定量定义推导：利用提取的语言特征，为定性的概念（例如，CEFR的语言熟练程度级别）推导出定量的定义。3) 本体构建：将定性的概念和定量的定义形式化为描述逻辑，并构建相应的本体。4) LLM微调：利用构建的本体，指导LLM的受控文本生成，通过微调使LLM能够生成符合特定要求的回复。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于，它提出了一种将定性概念转化为定量定义的方法，并将其应用到对话控制中。与现有方法相比，该方法能够更形式化、更可控地描述和控制对话特征，从而提高LLM作为对话代理的可控性和透明度。现有方法通常依赖于人工设计的规则或启发式方法，缺乏形式化的基础，难以保证一致性和可解释性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 语言描述符的选择：选择合适的语言描述符是关键，需要能够准确地反映对话特征。2) 定量定义的推导方法：如何将语言描述符转化为定量的定义，需要仔细设计。3) 本体的构建：本体的结构和推理规则需要能够支持对话控制的需求。4) LLM微调策略：如何利用本体指导LLM的微调，需要仔细设计损失函数和训练策略。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 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级别定义，从而提高了对话式AI的透明度。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但可以推断，该方法在控制LLM生成特定熟练程度的文本方面取得了显著的成果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括：个性化教育、语言学习辅助、客户服务等。通过控制对话代理的语言风格和难度，可以为用户提供更个性化和有效的服务。该研究的实际价值在于提高了对话式AI的可控性和透明度，使其能够更好地满足用户的需求。未来，该方法可以扩展到其他对话特征的控制，例如情感、风格等，从而实现更丰富的对话体验。

📄 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.