Bridging Information Gaps in Dialogues With Grounded Exchanges Using Knowledge Graphs
作者: Phillip Schneider, Nektarios Machner, Kristiina Jokinen, Florian Matthes
分类: cs.CL
发布日期: 2024-08-02 (更新: 2024-08-11)
备注: Accepted to SIGDIAL 2024
💡 一句话要点
提出BridgeKG数据集，利用大语言模型弥合对话系统中知识图谱的信息鸿沟
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 对话系统 知识图谱 大型语言模型 对话接地 上下文学习
📋 核心要点
- 对话系统面临自然语言表达与系统知识表示的语义鸿沟，导致信息传递效率低下。
- 论文提出利用大型语言模型进行对话接地，通过建立共享知识弥合信息差距。
- 构建了BridgeKG数据集，实验评估了大型语言模型在接地行为分类和信息项识别上的能力。
📝 摘要（中文）
知识模型是对话系统实现交互的基础，需要处理领域相关的知识。在提供信息的对话中，有效的沟通需要用户理解与系统知识对齐。然而，对话系统常面临自然语言表达与系统内部知识表示之间的语义不一致挑战。为了解决这个问题，我们研究了大型语言模型在对话接地中的潜力，这是一种通过在对话参与者之间建立共享知识来弥合信息差距的机制。我们的方法包括标注跨五个知识领域的人工对话，创建一个名为BridgeKG的新对话语料库。通过对该数据集进行的一系列实验，我们实证评估了大型语言模型在分类接地行为和识别知识图谱结构中已接地信息项的能力。我们的研究结果深入了解了这些模型如何使用上下文学习进行对话接地任务以及常见的预测错误，我们用具有挑战性的对话示例来说明。我们讨论了这些模型如何将知识图谱作为非结构化对话语句和结构化信息项之间的语义层。
🔬 方法详解
问题定义：对话系统在信息提供型对话中，由于自然语言表达的多样性和知识图谱结构的限制，用户理解与系统知识之间存在信息鸿沟。现有方法难以有效对齐用户意图和系统知识，导致对话效率降低和用户体验不佳。
核心思路：利用大型语言模型的上下文学习能力，将对话历史和知识图谱信息作为输入，使模型能够理解对话中的接地行为，并识别出用户所指代的知识图谱中的具体信息项。通过这种方式，弥合自然语言和知识图谱之间的语义鸿沟，实现更有效的对话。
技术框架：该研究主要依赖于大型语言模型，并构建了一个新的数据集BridgeKG。数据集包含人工对话，并标注了对话中的接地行为和知识图谱中的信息项。实验流程包括：1) 使用BridgeKG数据集训练和评估大型语言模型；2) 设计不同的实验设置，例如不同的上下文长度和知识图谱表示方式；3) 分析模型的预测结果，识别常见的错误类型。
关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于对话接地任务，并利用知识图谱作为语义层，连接非结构化对话语句和结构化信息项。此外，BridgeKG数据集的构建也为该领域的研究提供了新的资源。
关键设计：实验中，使用了不同的Prompt模版来引导大型语言模型进行接地行为分类和信息项识别。模型的输入包括对话历史、当前语句和知识图谱信息。输出是接地行为的类别和知识图谱中的信息项。评估指标包括准确率、召回率和F1值。具体的大型语言模型选择和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含五个知识领域的BridgeKG数据集，并评估了大型语言模型在对话接地任务上的性能。实验结果表明，大型语言模型能够有效地分类接地行为和识别知识图谱中的信息项。论文还分析了模型的预测错误，为进一步改进对话系统提供了有价值的见解。具体的性能数据和提升幅度未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能客服、虚拟助手、教育机器人等领域，提升对话系统的理解能力和信息传递效率。通过更好地理解用户意图并提供相关知识，可以改善用户体验，提高问题解决效率，并促进人机之间的有效沟通。
📄 摘要（原文）
Knowledge models are fundamental to dialogue systems for enabling conversational interactions, which require handling domain-specific knowledge. Ensuring effective communication in information-providing conversations entails aligning user understanding with the knowledge available to the system. However, dialogue systems often face challenges arising from semantic inconsistencies in how information is expressed in natural language compared to how it is represented within the system's internal knowledge. To address this problem, we study the potential of large language models for conversational grounding, a mechanism to bridge information gaps by establishing shared knowledge between dialogue participants. Our approach involves annotating human conversations across five knowledge domains to create a new dialogue corpus called BridgeKG. Through a series of experiments on this dataset, we empirically evaluate the capabilities of large language models in classifying grounding acts and identifying grounded information items within a knowledge graph structure. Our findings offer insights into how these models use in-context learning for conversational grounding tasks and common prediction errors, which we illustrate with examples from challenging dialogues. We discuss how the models handle knowledge graphs as a semantic layer between unstructured dialogue utterances and structured information items.