Do Large Language Models Need Intent? Revisiting Response Generation Strategies for Service Assistant

📄 arXiv: 2509.05006v1 📥 PDF

作者: Inbal Bolshinsky, Shani Kupiec, Almog Sasson, Yehudit Aperstein, Alexander Apartsin

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-05

备注: 7 pages, 1 figure

💡 一句话要点

探讨服务型AI中意图识别的必要性，对比直接生成与意图优先两种策略。

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

关键词: 对话系统 服务型AI 意图识别 回复生成 语言模型 T5模型 直接生成

📋 核心要点

  1. 现有服务型AI系统依赖显式意图识别，但其必要性有待考量，可能增加系统复杂性。
  2. 论文对比“意图优先”和“直接生成”两种策略，评估语言模型在服务回复生成中的表现。
  3. 实验结果挑战了传统假设，为设计更高效的对话系统提供了新的设计思路和指导。

📝 摘要（中文）

在对话式AI时代，生成准确且符合上下文的服务回复仍然是一项关键挑战。一个核心问题是：显式意图识别是否是生成高质量服务回复的先决条件，或者模型是否可以绕过这一步骤并直接生成有效的回复？本文进行了一项严格的比较研究，以解决这一根本性的设计难题。利用两个公开的服务交互数据集，我们对几种最先进的语言模型（包括微调的T5变体）在两种范式（意图优先回复生成和直接回复生成）上进行了基准测试。评估指标包括语言质量和任务成功率，揭示了关于显式意图建模的必要性或冗余性的令人惊讶的见解。我们的发现挑战了对话式AI管道中的传统假设，为设计更高效和有效的回复生成系统提供了可操作的指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决服务型对话系统中，是否必须进行显式意图识别才能生成高质量回复的问题。现有方法通常采用“意图优先”的策略，即先识别用户意图，再根据意图生成回复。这种方法的痛点在于增加了系统的复杂性，且意图识别的错误会影响最终回复的质量。

核心思路：论文的核心思路是对比“意图优先”和“直接生成”两种策略，评估它们在服务回复生成中的性能。直接生成策略绕过显式意图识别，直接从上下文生成回复。通过对比两种策略，探究意图识别对于服务回复生成的必要性。这样设计的目的是为了简化系统流程，提高生成效率，并降低错误传播的风险。

技术框架：论文的技术框架主要包括数据准备、模型选择与微调、以及评估指标的设计。首先，使用两个公开的服务交互数据集。然后，选择T5等先进语言模型，并针对服务回复生成任务进行微调。最后，采用语言质量和任务成功率等指标，对不同策略生成的回复进行评估。整体流程包括：数据预处理 -> 模型微调 -> 回复生成 -> 性能评估。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于对“意图优先”策略的重新审视，并提出了直接生成策略作为一种替代方案。与现有方法相比，直接生成策略避免了显式意图识别，从而简化了系统流程，降低了错误传播的风险。这种创新挑战了对话式AI领域长期以来的传统假设。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的选择，选择了两个公开的服务交互数据集，保证了实验的可重复性和可比性；2) 模型的选择，选择了T5等先进语言模型，保证了生成回复的质量；3) 评估指标的设计，采用了语言质量和任务成功率等综合指标，全面评估了不同策略的性能。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在某些情况下，直接生成策略可以达到与意图优先策略相当甚至更好的性能。这挑战了传统对话系统设计中对显式意图识别的依赖。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、虚拟助手等领域，帮助企业构建更高效、更简洁的对话系统。通过优化回复生成策略，可以降低系统开发和维护成本，提升用户体验。未来的研究可以进一步探索直接生成策略在更复杂场景下的应用，并结合外部知识库等资源，提高回复的准确性和相关性。

📄 摘要（原文）

In the era of conversational AI, generating accurate and contextually appropriate service responses remains a critical challenge. A central question remains: Is explicit intent recognition a prerequisite for generating high-quality service responses, or can models bypass this step and produce effective replies directly? This paper conducts a rigorous comparative study to address this fundamental design dilemma. Leveraging two publicly available service interaction datasets, we benchmark several state-of-the-art language models, including a fine-tuned T5 variant, across both paradigms: Intent-First Response Generation and Direct Response Generation. Evaluation metrics encompass both linguistic quality and task success rates, revealing surprising insights into the necessity or redundancy of explicit intent modelling. Our findings challenge conventional assumptions in conversational AI pipelines, offering actionable guidelines for designing more efficient and effective response generation systems.