Toward Multi-Session Personalized Conversation: A Large-Scale Dataset and Hierarchical Tree Framework for Implicit Reasoning

📄 arXiv: 2503.07018v1 📥 PDF

作者: Xintong Li, Jalend Bantupalli, Ria Dharmani, Yuwei Zhang, Jingbo Shang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-10

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出ImplexConv数据集和TaciTree框架，用于解决多轮个性化对话中的隐式推理问题。

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

关键词: 多轮对话 个性化对话 隐式推理 分层检索 长期上下文建模

📋 核心要点

  1. 现有开放域对话数据集缺乏真实个性化信息，难以捕捉对话中的隐式推理关系。
  2. 论文提出TaciTree框架，通过分层摘要结构化对话历史，实现高效的上下文检索。
  3. 实验证明TaciTree能显著提升LLM在长期对话中基于隐式上下文依赖进行推理的能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）对话代理在生成基于多轮会话长期历史的回复方面应用日益广泛。然而，现有的长期开放域对话数据集缺乏复杂的、真实的个性化信息，并且无法捕捉隐式推理——即相关信息嵌入在微妙的、句法的或语义上遥远的连接中，而不是显式陈述中。在这种情况下，传统的检索方法无法捕捉相关上下文，并且由于大量复杂的与角色相关细节，长上下文建模也变得效率低下。为了解决这一差距，我们引入了ImplexConv，一个包含2500个样本的大规模长期数据集，每个样本包含大约100个会话，旨在研究个性化对话中的隐式推理。此外，我们提出TaciTree，一种新颖的分层树框架，将对话历史结构化为多个级别的摘要。TaciTree并非暴力搜索所有数据，而是实现了一种高效的、基于级别的检索过程，模型通过逐步选择相关细节来改进其搜索。实验表明，TaciTree显著提高了LLM在具有隐式上下文依赖的长期对话中进行推理的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多轮个性化对话中，由于隐式推理关系难以捕捉，导致传统检索方法失效，长上下文建模效率低下的问题。现有方法难以处理嵌入在微妙语义连接中的相关信息，无法有效利用长期对话历史进行个性化回复。

核心思路：论文的核心思路是将对话历史构建成分层树结构，通过多层摘要逐步筛选相关信息。这种方法避免了对所有数据进行暴力搜索，提高了检索效率，并能更好地捕捉隐式上下文依赖。

技术框架：TaciTree框架包含以下主要阶段：1) 对话历史构建：将多轮对话会话组织成树状结构，每个节点代表一个对话摘要。2) 分层摘要：在树的每一层生成对话摘要，从细粒度到粗粒度概括对话内容。3) 级别检索：从树的顶层开始，逐步向下选择相关节点，缩小搜索范围。4) 上下文融合：将检索到的相关上下文信息融入到LLM中，用于生成个性化回复。

关键创新：TaciTree的关键创新在于其分层树结构，它允许模型以一种高效的方式检索和利用长期对话历史中的隐式信息。与传统方法相比，TaciTree避免了对所有对话历史进行建模，从而降低了计算复杂度，并提高了检索精度。

关键设计：TaciTree的具体实现细节包括：1) 摘要生成方法：可以使用各种文本摘要技术，如抽取式或生成式摘要。2) 节点选择策略：可以使用基于相似度或相关性的评分函数来选择树中的相关节点。3) 上下文融合方法：可以使用注意力机制或拼接等方法将检索到的上下文信息融入到LLM中。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM和摘要生成方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了ImplexConv数据集和TaciTree框架，实验结果表明，TaciTree显著提高了LLM在长期对话中进行推理的能力。具体性能提升数据未知，但论文强调TaciTree在处理具有隐式上下文依赖的对话时，优于传统的检索方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、虚拟助手、社交聊天机器人等领域，提升对话系统的个性化和智能化水平。通过有效利用长期对话历史中的隐式信息，可以使对话系统更好地理解用户意图，提供更贴合用户需求的回复，从而改善用户体验。

📄 摘要（原文）

There has been a surge in the use of large language models (LLM) conversational agents to generate responses based on long-term history from multiple sessions. However, existing long-term open-domain dialogue datasets lack complex, real-world personalization and fail to capture implicit reasoning-where relevant information is embedded in subtle, syntactic, or semantically distant connections rather than explicit statements. In such cases, traditional retrieval methods fail to capture relevant context, and long-context modeling also becomes inefficient due to numerous complicated persona-related details. To address this gap, we introduce ImplexConv, a large-scale long-term dataset with 2,500 examples, each containing approximately 100 conversation sessions, designed to study implicit reasoning in personalized dialogues. Additionally, we propose TaciTree, a novel hierarchical tree framework that structures conversation history into multiple levels of summarization. Instead of brute-force searching all data, TaciTree enables an efficient, level-based retrieval process where models refine their search by progressively selecting relevant details. Our experiments demonstrate that TaciTree significantly improves the ability of LLMs to reason over long-term conversations with implicit contextual dependencies.