Large Language Models Know What To Say But Not When To Speak

📄 arXiv: 2410.16044v1 📥 PDF

作者: Muhammad Umair, Vasanth Sarathy, JP de Ruiter

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-21

备注: EMNLP 2024 (Findings)

💡 一句话要点

提出包含内转折过渡相关位置标注的数据集，评估大语言模型在口语对话中预测时机的能力。

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

关键词: 大型语言模型 口语对话系统 轮流转换 过渡相关位置 非脚本对话

📋 核心要点

  1. 现有口语对话系统在非脚本对话中预测发言机会（TRP）方面存在不足，尤其是在回合内的TRP预测上。
  2. 论文构建了一个包含参与者标注的回合内TRP的新数据集，用于评估LLM在预测发言机会方面的能力。
  3. 实验结果表明，当前LLM在建模非脚本口语交互方面存在局限性，为未来改进方向提供了依据。

📝 摘要（中文）

人际交流中，轮流转换是确保流畅连贯对话的基本机制。大型语言模型（LLM）的最新进展推动了其在口语对话系统（SDS）中轮流转换能力方面的应用，例如在适当的时间做出响应。然而，现有模型通常难以预测自然、非脚本对话中的发言机会（称为过渡相关位置，TRP），仅关注回合结束时的TRP，而忽略了回合内的TRP。为了解决这些局限性，我们引入了一个新的数据集，其中包含参与者标记的回合内TRP，并使用它来评估最先进的LLM在预测发言机会方面的性能。我们的实验揭示了当前LLM在建模非脚本口语交互方面的局限性，突出了需要改进的领域，并为更自然的对话系统铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决口语对话系统中，大型语言模型（LLM）难以准确预测非脚本对话中的发言机会（Transition Relevance Places, TRPs）的问题。现有方法主要关注回合结束时的TRP，忽略了回合内的TRP，导致对话系统在自然对话中无法流畅地进行轮流转换。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含人工标注的回合内TRP的数据集，来评估和提升LLM在预测发言机会方面的能力。通过对LLM进行训练和评估，可以发现其在建模非脚本口语交互方面的不足，并指导未来的模型改进。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据集构建：收集非脚本口语对话数据，并由参与者标注回合内的TRP；2) 模型选择：选择当前最先进的LLM作为评估对象；3) 模型训练（可选）：根据数据集对LLM进行微调，以提升其预测TRP的能力；4) 评估：使用数据集评估LLM在预测TRP方面的性能，并分析其局限性。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于构建了一个包含人工标注的回合内TRP的数据集。该数据集为研究LLM在非脚本口语交互中的轮流转换能力提供了新的资源。与现有方法相比，该数据集更加关注回合内的TRP，能够更全面地评估LLM在预测发言机会方面的能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集标注规范：制定清晰的标注规范，确保标注质量和一致性；2) 模型评估指标：选择合适的评估指标，例如精确率、召回率和F1值，来衡量LLM在预测TRP方面的性能；3) 模型微调策略（如果使用）：设计有效的微调策略，以提升LLM在预测TRP方面的能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了一个新的包含回合内TRP标注的数据集，并使用该数据集评估了当前最先进的LLM。实验结果表明，LLM在预测回合内TRP方面存在明显的局限性，这为未来的研究提供了重要的方向。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进口语对话系统，使其在自然对话中能够更流畅地进行轮流转换。这有助于提升用户体验，使人机交互更加自然和高效。此外，该研究还可以应用于虚拟助手、智能客服等领域，提高其在复杂对话场景中的表现。

📄 摘要（原文）

Turn-taking is a fundamental mechanism in human communication that ensures smooth and coherent verbal interactions. Recent advances in Large Language Models (LLMs) have motivated their use in improving the turn-taking capabilities of Spoken Dialogue Systems (SDS), such as their ability to respond at appropriate times. However, existing models often struggle to predict opportunities for speaking -- called Transition Relevance Places (TRPs) -- in natural, unscripted conversations, focusing only on turn-final TRPs and not within-turn TRPs. To address these limitations, we introduce a novel dataset of participant-labeled within-turn TRPs and use it to evaluate the performance of state-of-the-art LLMs in predicting opportunities for speaking. Our experiments reveal the current limitations of LLMs in modeling unscripted spoken interactions, highlighting areas for improvement and paving the way for more naturalistic dialogue systems.