Controlling Language Difficulty in Dialogues with Linguistic Features

📄 arXiv: 2509.14545v1 📥 PDF

作者: Shuyao Xu, Wenguang Wang, Handong Gao, Wei Kang, Long Qin, Weizhi Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-18

备注: 15 pages,9 figures

💡 一句话要点

提出基于语言特征控制的对话系统，提升LLM在语言学习中的应用。

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

关键词: 语言难度控制 大型语言模型 教育对话系统 语言特征 可读性 句法分析 词汇复杂度

📋 核心要点

  1. 现有LLM在教育对话中难以精确控制语言难度，无法有效匹配不同水平学习者。
  2. 论文提出利用可读性、句法和词汇特征，训练LLM以实现对语言难度的精确控制。
  3. 实验表明，该方法在语言难度控制方面优于prompt方法，并保持了较高的对话质量。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为支持第二语言习得的强大工具，尤其是在模拟交互式对话以进行口语练习方面。然而，调整LLM生成的回复的语言难度以匹配学习者的熟练程度仍然是一个挑战。本文通过提出一个用于控制教育对话系统中语言熟练程度的框架来解决这个问题。我们的方法利用三类语言特征，即可读性特征（例如，Flesch-Kincaid学年等级）、句法特征（例如，句法树深度）和词汇特征（例如，简单词汇比率），来量化和调节文本复杂度。我们证明，在语言学注释的对话数据上训练LLM能够精确地调节语言熟练程度，在灵活性和稳定性方面优于基于提示的方法。为了评估这一点，我们引入了Dilaprix，一种整合了上述特征的新型指标，该指标与专家对语言难度的判断表现出很强的相关性。经验结果表明，我们的方法在保持高对话质量的同时，实现了对语言熟练程度的卓越可控性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在教育对话系统中，难以根据学习者水平精确控制生成文本语言难度的问题。现有方法，如基于prompt的方法，在灵活性和稳定性方面存在不足，无法有效适应不同学习者的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用语言学特征（可读性、句法和词汇特征）来量化和调节文本复杂度，从而实现对LLM生成文本语言难度的精确控制。通过在带有语言学标注的对话数据上训练LLM，使其能够根据设定的语言难度目标生成合适的回复。

技术框架：整体框架包含数据标注、模型训练和评估三个主要阶段。首先，对对话数据进行语言学特征标注，包括可读性指标（如Flesch-Kincaid等级）、句法特征（如句法树深度）和词汇特征（如简单词汇比例）。然后，利用标注后的数据训练LLM，使其能够根据输入的语言难度目标生成相应的回复。最后，使用Dilaprix指标和人工评估来评估模型的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于语言学特征的语言难度控制方法，并将其应用于教育对话系统。与传统的基于prompt的方法相比，该方法能够更精确、更灵活地控制语言难度，并具有更好的稳定性。此外，论文还提出了Dilaprix指标，用于自动评估语言难度，该指标与人工评估具有很高的相关性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的可读性、句法和词汇特征来量化语言难度；2) 设计合适的训练目标和损失函数，使LLM能够学习到语言难度与生成文本之间的关系；3) 提出Dilaprix指标，用于自动评估语言难度。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在语言难度控制方面优于基于prompt的方法，并且在保持高对话质量的同时，实现了对语言熟练程度的卓越可控性。Dilaprix指标与专家对语言难度的判断表现出很强的相关性，验证了该指标的有效性。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种语言学习App、在线教育平台和智能辅导系统中，为学习者提供个性化的口语练习和对话体验。通过控制对话难度，可以更好地匹配学习者的水平，提高学习效率和学习体验。未来，该技术还可以扩展到其他教育领域，如写作辅导、阅读理解等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have emerged as powerful tools for supporting second language acquisition, particularly in simulating interactive dialogues for speaking practice. However, adapting the language difficulty of LLM-generated responses to match learners' proficiency levels remains a challenge. This work addresses this issue by proposing a framework for controlling language proficiency in educational dialogue systems. Our approach leverages three categories of linguistic features, readability features (e.g., Flesch-Kincaid Grade Level), syntactic features (e.g., syntactic tree depth), and lexical features (e.g., simple word ratio), to quantify and regulate text complexity. We demonstrate that training LLMs on linguistically annotated dialogue data enables precise modulation of language proficiency, outperforming prompt-based methods in both flexibility and stability. To evaluate this, we introduce Dilaprix, a novel metric integrating the aforementioned features, which shows strong correlation with expert judgments of language difficulty. Empirical results reveal that our approach achieves superior controllability of language proficiency while maintaining high dialogue quality.