Dual Knowledge-Enhanced Two-Stage Reasoner for Multimodal Dialog Systems

📄 arXiv: 2509.07817v1 📥 PDF

作者: Xiaolin Chen, Xuemeng Song, Haokun Wen, Weili Guan, Xiangyu Zhao, Liqiang Nie

分类: cs.CL, cs.MM

发布日期: 2025-09-09

💡 一句话要点

提出DK2R模型，利用双重知识增强多模态对话系统中的文本回复生成。

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

关键词: 多模态对话系统 文本回复生成 双重知识增强 大型语言模型 知识选择 意图解耦 任务型对话

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态对话系统中生成文本回复时，未能充分利用非结构化评论知识和大型语言模型。
  2. DK2R模型通过两阶段推理，动态选择结构化属性知识和非结构化评论知识，并解耦意图和回复。
  3. 实验结果表明，DK2R模型在公共数据集上表现优异，验证了其在文本回复生成方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对多模态任务型对话系统中的文本回复生成问题，旨在基于多模态上下文生成合适的文本回复。现有方法存在两个局限性：一是忽略了非结构化的评论知识，二是大型语言模型（LLMs）的利用不足。受此启发，本文提出利用双重知识（即结构化的属性知识和非结构化的评论知识）并结合LLMs来提升多模态任务型对话系统中的文本回复生成效果。然而，该任务面临两个关键挑战：动态知识类型选择和意图-回复解耦。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的双重知识增强的两阶段推理器DK2R，通过调整LLMs来适应多模态对话系统。具体而言，DK2R首先从外部知识库中提取结构化的属性知识和非结构化的评论知识，然后利用LLM分析LLM生成的临时探测回复来评估每种知识类型的效用。此外，DK2R通过专门的推理过程分别总结面向意图的关键线索，这些线索进一步用作辅助信号来增强基于LLM的文本回复生成。在公共数据集上进行的大量实验验证了DK2R的优越性。代码和参数已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态任务型对话系统中，文本回复生成质量不高的问题。现有方法的痛点在于：1) 忽略了非结构化的评论知识，导致回复不够全面和个性化；2) 对大型语言模型（LLMs）的利用不足，未能充分发挥LLMs的生成能力。

核心思路：论文的核心解决思路是利用双重知识（结构化属性知识和非结构化评论知识）来增强LLMs在文本回复生成中的能力。通过动态选择合适的知识类型，并解耦意图和回复，从而生成更准确、更相关的回复。

技术框架：DK2R模型采用两阶段推理框架。第一阶段是知识提取和选择，从外部知识库中提取结构化属性知识和非结构化评论知识，并利用LLM评估每种知识类型的效用。第二阶段是意图推理和回复生成，通过专门的推理过程总结面向意图的关键线索，并将其作为辅助信号来增强LLM的文本回复生成。

关键创新：DK2R模型的关键创新在于：1) 提出了双重知识增强的方法，同时利用结构化和非结构化知识；2) 提出了动态知识类型选择机制，能够根据对话上下文选择最合适的知识类型；3) 提出了意图-回复解耦策略，通过专门的意图推理过程来指导回复生成。与现有方法相比，DK2R模型能够更全面地利用知识，更准确地把握用户意图，从而生成更高质量的回复。

关键设计：DK2R模型使用LLM（具体型号未知）作为核心生成器。知识类型效用评估通过LLM生成临时探测回复并进行分析实现。意图推理模块的具体网络结构未知，但强调了其对意图关键线索的总结能力。损失函数和参数设置等细节在论文中未详细说明。

📊 实验亮点

实验结果表明，DK2R模型在公共数据集上取得了显著的性能提升。具体数据未知，但论文强调了DK2R模型在文本回复生成质量方面的优越性。与现有基线方法相比，DK2R模型能够生成更准确、更相关的回复，更好地满足用户需求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多模态任务型对话系统，例如智能客服、虚拟助手、电商导购等。通过提升文本回复的质量和相关性，可以改善用户体验，提高对话效率，并为用户提供更个性化的服务。未来，该方法可以进一步扩展到其他模态和任务中，例如语音回复生成、图像描述生成等。

📄 摘要（原文）

Textual response generation is pivotal for multimodal \mbox{task-oriented} dialog systems, which aims to generate proper textual responses based on the multimodal context. While existing efforts have demonstrated remarkable progress, there still exist the following limitations: 1) \textit{neglect of unstructured review knowledge} and 2) \textit{underutilization of large language models (LLMs)}. Inspired by this, we aim to fully utilize dual knowledge (\textit{i.e., } structured attribute and unstructured review knowledge) with LLMs to promote textual response generation in multimodal task-oriented dialog systems. However, this task is non-trivial due to two key challenges: 1) \textit{dynamic knowledge type selection} and 2) \textit{intention-response decoupling}. To address these challenges, we propose a novel dual knowledge-enhanced two-stage reasoner by adapting LLMs for multimodal dialog systems (named DK2R). To be specific, DK2R first extracts both structured attribute and unstructured review knowledge from external knowledge base given the dialog context. Thereafter, DK2R uses an LLM to evaluate each knowledge type's utility by analyzing LLM-generated provisional probe responses. Moreover, DK2R separately summarizes the intention-oriented key clues via dedicated reasoning, which are further used as auxiliary signals to enhance LLM-based textual response generation. Extensive experiments conducted on a public dataset verify the superiority of DK2R. We have released the codes and parameters.