MORPHEUS: Modeling Role from Personalized Dialogue History by Exploring and Utilizing Latent Space

📄 arXiv: 2407.02345v1 📥 PDF

作者: Yihong Tang, Bo Wang, Dongming Zhao, Xiaojia Jin, Jijun Zhang, Ruifang He, Yuexian Hou

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-02

💡 一句话要点

提出MORPHEUS框架，通过探索和利用潜在空间建模个性化对话历史中的角色信息。

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

关键词: 个性化对话生成 角色建模 潜在空间 码本学习 对话历史 Transformer 后验分布

📋 核心要点

  1. 现有PDG方法依赖外部角色数据，存在数据稀缺和隐私泄露风险，且难以泛化建模角色。
  2. MORPHEUS框架通过构建角色码本，在潜在空间中表示角色，从而实现跨角色的泛化。
  3. 实验结果表明，MORPHEUS在没有外部角色数据的情况下，提升了角色信息提取和回复生成效果。

📝 摘要（中文）

个性化对话生成（PDG）旨在根据角色或人物设定生成连贯的回复。传统的PDG依赖于外部角色数据，这些数据可能稀缺且存在隐私问题。一些方法试图从对话历史中提取角色信息来解决这些问题，但通常无法在连续空间中泛化地建模角色。为了克服这些限制，我们提出了一个新颖的框架MORPHEUS，即通过探索和利用潜在空间，从个性化对话历史中建模角色，该框架通过一个三阶段的训练过程实现。具体来说，我们创建了一个角色码本，以紧凑地表示潜在空间中的角色，并使用该码本构建角色信息的后验分布。这种方法使模型能够跨角色泛化，即使对于未见过的角色也能生成个性化的对话。在中英文数据集上的实验表明，MORPHEUS增强了角色信息的提取，并在没有外部角色数据的情况下改进了回复生成。此外，MORPHEUS可以被认为是大型语言模型的一种高效微调方法。

🔬 方法详解

问题定义：个性化对话生成任务旨在生成符合特定角色设定的回复。现有方法依赖于外部的角色信息，这不仅限制了应用场景，还可能涉及隐私问题。而从对话历史中提取角色信息的方法，通常难以在连续的潜在空间中对角色进行有效的建模，导致泛化能力不足。

核心思路：MORPHEUS的核心思路是通过构建一个角色码本，将角色信息映射到潜在空间中的离散向量表示。通过学习角色码本，模型能够更好地理解和表示不同的角色，并利用这些角色信息生成个性化的回复。这种方法允许模型在没有外部角色信息的情况下，也能对未见过的角色进行建模。

技术框架：MORPHEUS框架包含三个主要阶段：1) 角色码本构建阶段：利用对话历史数据学习一个角色码本，将不同的角色映射到潜在空间中的离散向量。2) 后验分布构建阶段：利用角色码本构建角色信息的后验分布，从而更好地捕捉角色信息的不确定性。3) 回复生成阶段：利用角色码本和后验分布，生成个性化的回复。整体流程是从对话历史提取角色信息，利用角色码本进行编码，然后解码生成回复。

关键创新：MORPHEUS的关键创新在于使用角色码本在潜在空间中表示角色信息。与以往直接在连续空间中建模角色信息的方法不同，角色码本能够更紧凑、更有效地表示角色，并提高模型的泛化能力。此外，通过构建角色信息的后验分布，模型能够更好地捕捉角色信息的不确定性，从而生成更加自然和个性化的回复。

关键设计：角色码本的大小是一个关键参数，需要根据数据集的大小和角色的多样性进行调整。损失函数包括重构损失、KL散度和码本损失，用于训练角色码本和回复生成模型。网络结构采用Transformer架构，并引入角色码本信息作为输入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MORPHEUS在中文和英文数据集上均取得了显著的性能提升。与基线模型相比，MORPHEUS在角色信息提取和回复生成方面均有明显改善，尤其是在没有外部角色数据的情况下，仍能生成高质量的个性化回复。此外，MORPHEUS还可以作为大型语言模型的一种高效微调方法。

🎯 应用场景

MORPHEUS可应用于智能客服、聊天机器人、虚拟助手等领域，提升对话系统的个性化和智能化水平。该研究有助于在缺乏外部角色信息的情况下，构建更自然、更贴近用户需求的对话系统，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Personalized Dialogue Generation (PDG) aims to create coherent responses according to roles or personas. Traditional PDG relies on external role data, which can be scarce and raise privacy concerns. Approaches address these issues by extracting role information from dialogue history, which often fail to generically model roles in continuous space. To overcome these limitations, we introduce a novel framework \textbf{MO}dels \textbf{R}oles from \textbf{P}ersonalized Dialogue \textbf{H}istory by \textbf{E}xploring and \textbf{U}tilizing Latent \textbf{S}pace (MORPHEUS) through a three-stage training process. Specifically, we create a persona codebook to represent roles in latent space compactly, and this codebook is used to construct a posterior distribution of role information. This method enables the model to generalize across roles, allowing the generation of personalized dialogues even for unseen roles. Experiments on both Chinese and English datasets demonstrate that MORPHEUS enhances the extraction of role information, and improves response generation without external role data. Additionally, MORPHEUS can be considered an efficient fine-tuning for large language models.