Contrastive Speaker-Aware Learning for Multi-party Dialogue Generation with LLMs

📄 arXiv: 2503.08842v1 📥 PDF

作者: Tianyu Sun, Kun Qian, Wenhong Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-11

💡 一句话要点

提出Speaker-Attentive LLM，通过对比学习提升多方对话生成质量。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多方对话生成 对比学习 大型语言模型 说话人感知 上下文建模

📋 核心要点

  1. 多方对话生成面临说话人交互复杂、上下文关系难以建模的挑战，传统方法依赖人工标注，成本高昂。
  2. SA-LLM通过说话人感知的对比学习，使LLM能够隐式学习上下文连贯性和说话人角色，无需人工标注。
  3. 实验表明，SA-LLM在多个数据集上显著优于现有方法，在流畅性、连贯性、信息性和多样性方面均有提升。

📝 摘要（中文）

多方对话生成由于多说话人的复杂交互和交织的对话线程而面临巨大挑战。传统方法通常难以捕捉这些复杂性，尤其是在依赖手动标注的对话关系时。本文提出了一种新的生成模型Speaker-Attentive LLM (SA-LLM)，它利用预训练的大型语言模型（LLM）和说话人感知的对比学习策略来应对这些挑战。SA-LLM结合了说话人属性的输入编码和对比学习目标，以隐式地学习上下文连贯性和说话人角色，而无需显式的关系标注。在Ubuntu IRC和Movie Dialogues数据集上的大量实验表明，SA-LLM在自动和人工评估中显著优于最先进的基线，在流畅性、连贯性、信息性和响应多样性方面取得了卓越的性能。消融研究和详细的错误分析进一步验证了所提出的说话人感知训练方法的有效性，突出了其在不同说话人角色和上下文长度上的鲁棒性。结果表明，SA-LLM有潜力成为高质量多方对话生成的一种强大且无需标注的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：多方对话生成任务旨在根据对话历史生成合理的回复，难点在于如何建模不同说话人之间的关系以及保持对话的上下文连贯性。现有方法通常依赖于人工标注的对话关系，成本高昂且难以泛化。此外，传统模型难以有效捕捉长程依赖和复杂的多方交互。

核心思路：SA-LLM的核心思路是利用对比学习，使模型能够区分正样本（同一对话上下文中的回复）和负样本（不同对话上下文中的回复）。通过这种方式，模型可以隐式地学习说话人角色和上下文信息，从而生成更连贯、更相关的回复。说话人属性的输入编码增强了模型对说话人信息的感知。

技术框架：SA-LLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 说话人属性编码：将说话人信息嵌入到输入表示中。2) LLM backbone：使用预训练的LLM作为生成模型的主干。3) 对比学习模块：计算正负样本之间的相似度，并使用对比损失进行训练。4) 生成模块：根据编码后的输入和学习到的上下文信息生成回复。

关键创新：SA-LLM的关键创新在于将对比学习引入到多方对话生成任务中，并结合说话人属性编码，实现了无需人工标注的上下文建模和说话人角色学习。这与传统方法依赖于显式关系标注形成了鲜明对比，降低了标注成本，提高了模型的泛化能力。

关键设计：SA-LLM的关键设计包括：1) 说话人属性编码方式，例如使用one-hot编码或embedding。2) 对比损失函数的选择，例如InfoNCE损失。3) 负样本的选择策略，例如随机选择或基于相似度的选择。4) LLM backbone的选择和微调策略。具体的参数设置和网络结构会根据不同的数据集和实验进行调整。

📊 实验亮点

SA-LLM在Ubuntu IRC和Movie Dialogues数据集上取得了显著的性能提升。在自动评估指标上，SA-LLM在流畅性、连贯性、信息性和响应多样性方面均优于现有方法。人工评估结果也表明，SA-LLM生成的回复更符合人类对话习惯，更具信息量和趣味性。消融实验验证了对比学习和说话人属性编码的有效性。

🎯 应用场景

SA-LLM可应用于智能客服、社交聊天机器人、在线会议助手等领域，提升多方对话场景下的用户体验。该研究成果有助于构建更自然、更智能的对话系统，促进人机交互的进一步发展，并为未来的多方对话生成研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Multi-party dialogue generation presents significant challenges due to the complex interplay of multiple speakers and interwoven conversational threads. Traditional approaches often fall short in capturing these complexities, particularly when relying on manually annotated dialogue relations. This paper introduces Speaker-Attentive LLM (SA-LLM), a novel generative model that leverages pre-trained Large Language Models (LLMs) and a speaker-aware contrastive learning strategy to address these challenges. SA-LLM incorporates a speaker-attributed input encoding and a contrastive learning objective to implicitly learn contextual coherence and speaker roles without explicit relation annotations. Extensive experiments on the Ubuntu IRC and Movie Dialogues datasets demonstrate that SA-LLM significantly outperforms state-of-the-art baselines in automatic and human evaluations, achieving superior performance in fluency, coherence, informativeness, and response diversity. Ablation studies and detailed error analyses further validate the effectiveness of the proposed speaker-attentive training approach, highlighting its robustness across different speaker roles and context lengths. The results underscore the potential of SA-LLM as a powerful and annotation-free solution for high-quality multi-party dialogue generation.