Semantic Anchoring in Agentic Memory: Leveraging Linguistic Structures for Persistent Conversational Context

📄 arXiv: 2508.12630v1 📥 PDF

作者: Maitreyi Chatterjee, Devansh Agarwal

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-18

备注: Paper is currently in peer review

💡 一句话要点

提出语义锚定以解决对话记忆持久性问题

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

关键词: 对话系统 语言模型 记忆持久性 语义锚定 自然语言处理 结构化记忆 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有的对话系统在多会话和长期交互中，记忆持久性不足，导致信息遗失和上下文理解困难。
  2. 本文提出语义锚定，通过结合依赖解析、话语关系标注和指代解析，创建结构化的记忆条目以增强记忆效果。
  3. 实验结果显示，语义锚定在事实回忆和话语连贯性方面比强基线提升了18%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在对话场景中展现了出色的流畅性和任务能力，但在多会话和长期交互中，由于记忆持久性有限，其效果受到制约。现有的检索增强生成（RAG）系统将对话历史存储为密集向量，虽然能够捕捉语义相似性，但忽略了更细致的语言结构，如句法依赖、话语关系和指代链接。本文提出了语义锚定，一种混合代理记忆架构，通过显式的语言线索丰富向量存储，从而改善对细腻、丰富上下文交流的回忆。实验结果表明，语义锚定在事实回忆和话语连贯性方面比强基线提升了多达18%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多会话和长期对话中的记忆持久性不足问题。现有的RAG系统虽然能存储对话历史，但仅依赖密集向量，无法捕捉复杂的语言结构和上下文信息。

核心思路：提出语义锚定，通过引入显式的语言线索（如句法依赖、话语关系和指代解析），增强向量存储的语义表达能力，从而提高对话的上下文理解和记忆回忆。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：依赖解析模块、话语关系标注模块和指代解析模块。首先对输入对话进行解析，提取语言结构信息，然后将这些信息与传统的向量存储结合，形成结构化的记忆条目。

关键创新：最重要的创新在于将语言学结构与向量存储相结合，形成一种新的混合代理记忆架构。这种方法与传统的RAG系统本质上不同，因为它不仅关注语义相似性，还关注语言的细微结构。

关键设计：在设计中，依赖解析和指代解析采用了最新的自然语言处理技术，确保高效和准确的结构提取。同时，损失函数的设计考虑了多种语言特征的权重，以优化模型的整体性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，语义锚定在事实回忆和话语连贯性方面比强基线提升了多达18%。通过消融研究和人类评估，进一步验证了该方法的鲁棒性和可解释性，显示出其在复杂对话场景中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、虚拟助手和社交机器人等需要长期对话记忆的场景。通过提高对话系统的记忆持久性和上下文理解能力，可以显著提升用户体验和交互质量，未来可能在教育、心理咨询等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive fluency and task competence in conversational settings. However, their effectiveness in multi-session and long-term interactions is hindered by limited memory persistence. Typical retrieval-augmented generation (RAG) systems store dialogue history as dense vectors, which capture semantic similarity but neglect finer linguistic structures such as syntactic dependencies, discourse relations, and coreference links. We propose Semantic Anchoring, a hybrid agentic memory architecture that enriches vector-based storage with explicit linguistic cues to improve recall of nuanced, context-rich exchanges. Our approach combines dependency parsing, discourse relation tagging, and coreference resolution to create structured memory entries. Experiments on adapted long-term dialogue datasets show that semantic anchoring improves factual recall and discourse coherence by up to 18% over strong RAG baselines. We further conduct ablation studies, human evaluations, and error analysis to assess robustness and interpretability.