A Fully Automated Pipeline for Conversational Discourse Annotation: Tree Scheme Generation and Labeling with Large Language Models

📄 arXiv: 2504.08961v2 📥 PDF

作者: Kseniia Petukhova, Ekaterina Kochmar

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-11 (更新: 2025-06-03)

💡 一句话要点

提出一种全自动对话语篇标注流程，利用大语言模型生成树形结构并进行标注。

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

关键词: 对话语篇标注 大型语言模型 自动化标注 树形标注方案 决策树

📋 核心要点

  1. 对话语篇标注质量依赖于精心设计的标注体系，但人工设计耗时且需要专家知识。
  2. 利用大语言模型自动构建树形标注方案，并进行语篇标注，实现全自动流程。
  3. 实验表明，频率引导的决策树结合先进LLM，标注性能可媲美甚至超越人工标注。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种全自动的流程，利用大型语言模型（LLMs）构建树形标注方案并执行标注，旨在解决对话语篇标注自动化问题。手动设计树形标注方案可以显著提高人类和模型的标注质量，但其创建过程耗时且需要专业知识。该方法在语音功能（SFs）和Switchboard-DAMSL（SWBD-DAMSL）分类体系上进行了评估。实验比较了各种设计选择，结果表明，频率引导的决策树与先进的LLM相结合，其标注性能可以优于先前手动设计的树形结构，甚至可以匹配或超过人工标注者，同时显著减少标注所需的时间。所有代码、生成的方案和标注结果均已开源，以促进未来对语篇标注的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决对话语篇标注中，人工设计标注体系耗时且需要专家知识的问题。现有方法依赖人工设计的标注方案，效率低且难以推广到不同领域。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大能力，自动生成树形标注方案，并利用LLMs进行标注。通过频率引导的决策树，优化标注方案的生成过程，提高标注的准确性和效率。

技术框架：该流程包含两个主要阶段：1) 树形标注方案生成：利用LLMs生成候选的标注方案，并根据数据集中标签的频率进行优化，构建频率引导的决策树。2) 语篇标注：利用训练好的LLM，根据生成的树形标注方案，对对话语篇进行自动标注。

关键创新：该方法最重要的创新点在于实现了对话语篇标注流程的全自动化，无需人工干预即可生成高质量的标注方案并完成标注。与现有方法相比，该方法显著降低了标注成本和时间，并提高了标注的一致性和可扩展性。

关键设计：在树形标注方案生成阶段，使用频率引导的决策树，优先考虑数据集中出现频率较高的标签，以提高标注的准确性。在语篇标注阶段，选择先进的LLM，并对其进行微调，以提高标注的性能。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，频率引导的决策树与先进的LLM相结合，其标注性能可以优于先前手动设计的树形结构，甚至可以匹配或超过人工标注者，同时显著减少标注所需的时间。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于对话系统、智能客服、语音助手等领域，提升对话理解和生成能力。自动化的语篇标注流程能够降低数据标注成本，加速相关技术的研发和应用。未来，该方法可扩展到其他自然语言处理任务，如情感分析、文本分类等。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have shown promise in automating discourse annotation for conversations. While manually designing tree annotation schemes significantly improves annotation quality for humans and models, their creation remains time-consuming and requires expert knowledge. We propose a fully automated pipeline that uses LLMs to construct such schemes and perform annotation. We evaluate our approach on speech functions (SFs) and the Switchboard-DAMSL (SWBD-DAMSL) taxonomies. Our experiments compare various design choices, and we show that frequency-guided decision trees, paired with an advanced LLM for annotation, can outperform previously manually designed trees and even match or surpass human annotators while significantly reducing the time required for annotation. We release all code and resultant schemes and annotations to facilitate future research on discourse annotation.