Don't Stop the Multi-Party! On Generating Synthetic Multi-Party Conversations with Constraints

📄 arXiv: 2502.13592v1 📥 PDF

作者: Nicolò Penzo, Marco Guerini, Bruno Lepri, Goran Glavaš, Sara Tonelli

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

提出基于指令微调LLM的受约束多方对话生成方法，解决现有数据集隐私和平台局限性问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多方对话生成 大型语言模型 指令微调 对话约束 社交媒体分析

📋 核心要点

  1. 现有社交媒体多方对话数据集存在隐私问题，且受平台结构限制，交互模式过于简单。
  2. 提出利用指令微调的LLM，通过施加对话结构和参与者立场等约束，生成更真实多样的多方对话。
  3. 实验表明，逐轮生成策略在约束符合性和语言多样性方面优于一次性生成，但两种策略均可生成高质量对话。

📝 摘要（中文）

多方对话（MPC）在各个学科中被广泛研究，社交媒体因其可访问性而成为主要数据来源。然而，这些数据集引发了隐私问题，并且通常反映了特定平台的属性。例如，由于严格的平台结构（例如，线程、树状讨论），发言者之间的互动可能受到限制，这导致过于简单的互动模式（例如，由于“回复”链接）。本文探讨了通过提供确定性约束（如对话结构和参与者立场）利用指令微调的大型语言模型（LLM）生成多样化MPC的可行性。我们研究了在此背景下利用LLM的两种互补策略：（i.）LLM作为MPC生成器，我们要求LLM一次性生成整个MPC；（ii.）LLM作为MPC参与者，在提供对话历史的情况下，LLM一次生成对话的一个回合。接下来，我们引入了一个分析框架，以评估两种策略在约束合规性、内容质量和交互复杂性方面的表现。最后，我们通过人工标注和LLM-as-a-judge评估来评估获得的MPC的质量。我们发现LLM之间存在明显差异，只有少数能够生成高质量的MPC。我们还发现，逐轮生成比一次性生成MPC更能符合约束，并产生更高的语言变异性。尽管如此，我们的结构和质量评估表明，两种生成策略都可以产生高质量的MPC。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有社交媒体多方对话数据集的局限性问题。这些数据集通常存在隐私泄露风险，并且由于平台自身的结构限制（如回复链），导致对话交互模式过于简单，缺乏真实性和多样性。现有方法难以生成具有复杂交互模式和符合特定约束的多方对话。

核心思路：论文的核心思路是利用指令微调的大型语言模型（LLM）来生成多方对话，并通过施加确定性的约束条件（如对话结构、参与者立场）来控制生成过程，从而提高生成对话的质量和多样性。通过指令微调，LLM能够更好地理解和执行生成多方对话的任务。

技术框架：论文提出了两种利用LLM生成多方对话的策略：(1) LLM作为MPC生成器：LLM一次性生成整个多方对话。(2) LLM作为MPC参与者：LLM根据对话历史，逐轮生成对话。论文还引入了一个分析框架，用于评估生成对话的约束符合性、内容质量和交互复杂性。评估方法包括人工标注和LLM-as-a-judge。

关键创新：论文的关键创新在于探索了利用指令微调的LLM生成受约束的多方对话的可能性，并提出了两种不同的生成策略。与现有方法相比，该方法能够更好地控制生成过程，生成更符合约束、更具多样性和更高质量的多方对话。此外，论文还提出了一个用于评估生成对话质量的分析框架。

关键设计：论文中，指令微调的具体实现细节未知。约束条件的具体形式包括对话结构（例如，对话的长度、参与者数量、发言顺序）和参与者立场（例如，支持、反对、中立）。评估指标包括约束符合性（例如，生成的对话是否符合预设的结构和立场）、内容质量（例如，对话的流畅性、连贯性、信息量）和交互复杂性（例如，对话的转折、冲突、合作）。具体参数设置和损失函数等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同的LLM在生成多方对话方面的表现存在显著差异，只有部分LLM能够生成高质量的对话。逐轮生成策略在约束符合性和语言多样性方面优于一次性生成策略。人工评估和LLM-as-a-judge评估均表明，两种生成策略均可生成高质量的MPC，但具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于生成用于训练对话系统的数据集，模拟社交媒体环境进行舆情分析，以及创建更逼真的虚拟社交互动场景。通过控制对话结构和参与者立场，可以生成特定类型的对话，用于研究不同社会群体的互动模式和观点表达，具有重要的社会学研究价值。

📄 摘要（原文）

Multi-Party Conversations (MPCs) are widely studied across disciplines, with social media as a primary data source due to their accessibility. However, these datasets raise privacy concerns and often reflect platform-specific properties. For example, interactions between speakers may be limited due to rigid platform structures (e.g., threads, tree-like discussions), which yield overly simplistic interaction patterns (e.g., as a consequence of ``reply-to'' links). This work explores the feasibility of generating diverse MPCs with instruction-tuned Large Language Models (LLMs) by providing deterministic constraints such as dialogue structure and participants' stance. We investigate two complementary strategies of leveraging LLMs in this context: (i.) LLMs as MPC generators, where we task the LLM to generate a whole MPC at once and (ii.) LLMs as MPC parties, where the LLM generates one turn of the conversation at a time, provided the conversation history. We next introduce an analytical framework to evaluate compliance with the constraints, content quality, and interaction complexity for both strategies. Finally, we assess the quality of obtained MPCs via human annotation and LLM-as-a-judge evaluations. We find stark differences among LLMs, with only some being able to generate high-quality MPCs. We also find that turn-by-turn generation yields better conformance to constraints and higher linguistic variability than generating MPCs in one pass. Nonetheless, our structural and qualitative evaluation indicates that both generation strategies can yield high-quality MPCs.