LLMs syntactically adapt their language use to their conversational partner

📄 arXiv: 2503.07457v2 📥 PDF

作者: Florian Kandra, Vera Demberg, Alexander Koller

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-10 (更新: 2025-07-22)

备注: 5 pages, 1 table, 3 figures, accepted at ACL (main conference) 2025

💡 一句话要点

研究表明大型语言模型在对话中会进行句法层面的语言风格调整以适应对话伙伴。

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

关键词: 大型语言模型 对话适应 句法分析 自然语言处理 对话系统

📋 核心要点

  1. 人类在对话中会相互调整语言风格，但大型语言模型是否具备这种能力尚不明确。
  2. 论文通过构建LLM之间的对话语料库，分析句法选择的相似性变化来研究LLM的对话适应性。
  3. 实验结果表明，随着对话进行，LLM的句法选择趋于一致，证实了LLM具备初步的语言风格适应能力。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）是否表现出与人类相似的对话适应行为，即在对话中调整自身的语言风格以适应对方。我们构建了一个LLM之间对话的语料库，并发现随着对话的进行，两个LLM智能体的句法选择变得越来越相似。这证实了现代LLM至少在初步层面上能够根据对话伙伴调整其语言使用方式。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究较少关注大型语言模型在对话中是否会像人类一样调整自身的语言风格以适应对话伙伴。缺乏对LLM对话适应性的系统性评估，阻碍了我们对LLM对话能力的深入理解。

核心思路：论文的核心思路是通过构建LLM之间的对话语料库，并分析对话过程中LLM句法选择的相似性变化来推断LLM是否具备对话适应能力。如果LLM在对话中逐渐调整其句法选择以更接近对方，则可以认为LLM具备对话适应性。

技术框架：该研究主要包含以下几个阶段：1) 构建LLM对话语料库：使用两个LLM智能体进行多轮对话，记录对话内容。2) 句法分析：对对话文本进行句法分析，提取句法特征。3) 相似性度量：计算对话过程中两个LLM智能体句法特征的相似性。4) 趋势分析：分析相似性随对话轮数的变化趋势，判断是否存在适应行为。

关键创新：该研究的创新之处在于首次系统性地研究了大型语言模型在对话中的句法适应性。通过构建LLM对话语料库并分析句法选择的相似性变化，为评估LLM的对话能力提供了一种新的视角和方法。与以往主要关注语义层面的对话研究不同，该研究关注句法层面，更深入地探讨了LLM的语言理解和生成能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的LLM智能体进行对话。2) 设计合理的对话场景和任务，确保对话内容具有一定的多样性和复杂性。3) 选择合适的句法分析工具和特征，准确提取句法信息。4) 选择合适的相似性度量方法，有效衡量句法选择的相似程度。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，随着对话的进行，两个LLM智能体的句法选择变得越来越相似，证实了现代LLM具备初步的语言风格适应能力。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。该研究为评估LLM的对话能力提供了一种新的视角和方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升对话系统的自然性和流畅性，使对话系统能够更好地理解用户意图并生成更符合用户习惯的回复。此外，该研究也有助于深入理解大型语言模型的语言理解和生成机制，为开发更智能的对话系统提供理论指导。

📄 摘要（原文）

It has been frequently observed that human speakers align their language use with each other during conversations. In this paper, we study empirically whether large language models (LLMs) exhibit the same behavior of conversational adaptation. We construct a corpus of conversations between LLMs and find that two LLM agents end up making more similar syntactic choices as conversations go on, confirming that modern LLMs adapt their language use to their conversational partners in at least a rudimentary way.