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 知识增强 大型语言模型 意图推理 双重知识 任务导向对话

📋 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，忽略了非结构化评论知识，且对大型语言模型的利用不足。
  2. 提出DK2R模型，通过双重知识（结构化属性和非结构化评论）增强，并利用LLM进行动态知识选择和意图解耦。
  3. 在公共数据集上的实验表明，DK2R模型优于现有方法，证明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导向对话系统中基于多模态上下文生成合适的文本回复这一关键问题，指出现有方法忽略了非结构化评论知识且对大型语言模型（LLMs）利用不足的局限性。受此启发，本文旨在利用双重知识（即结构化属性知识和非结构化评论知识）并结合LLMs来促进多模态任务导向对话系统中的文本回复生成。然而，该任务面临动态知识类型选择和意图-回复解耦两大挑战。为了解决这些挑战，本文提出了一种新颖的双重知识增强两阶段推理器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属性知识和非结构化评论知识，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导向对话系统中，如何更有效地利用外部知识（特别是结构化属性知识和非结构化评论知识）来生成更准确、更相关的文本回复的问题。现有方法的痛点在于对非结构化知识的利用不足，以及未能充分发挥大型语言模型在知识选择和意图理解方面的潜力。

核心思路：论文的核心思路是设计一个两阶段的推理器，首先从外部知识库中提取相关知识，然后利用大型语言模型评估不同知识类型的效用，并结合意图推理的结果，最终生成文本回复。这种设计旨在解决动态知识类型选择和意图-回复解耦的挑战。

技术框架：DK2R模型包含两个主要阶段：知识提取与评估阶段和回复生成阶段。在知识提取与评估阶段，模型首先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。然后，利用LLM生成临时探测回复，并根据这些回复评估每种知识类型的效用。在回复生成阶段，模型通过专门的推理过程总结面向意图的关键线索，并将这些线索作为辅助信号，增强基于LLM的文本回复生成。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个双重知识增强的两阶段推理器，能够动态地选择和利用不同类型的知识，并结合意图推理的结果来生成文本回复。与现有方法相比，DK2R模型更有效地利用了非结构化知识，并充分发挥了大型语言模型在知识选择和意图理解方面的潜力。

关键设计：DK2R的关键设计包括：1) 使用LLM生成临时探测回复来评估知识效用；2) 通过专门的推理过程总结面向意图的关键线索；3) 将意图线索作为辅助信号，增强基于LLM的文本回复生成。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述（具体数值未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 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。具体而言，DK2R模型在多个指标上优于现有基线模型，证明了其在文本回复生成方面的优越性。论文中提供了具体的性能数据和提升幅度（具体数值未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多模态任务导向对话系统，例如智能客服、虚拟助手和电商导购等。通过更有效地利用外部知识，可以生成更准确、更相关的回复，提升用户体验，并提高对话系统的效率。未来，该方法可以扩展到其他类型的知识和模态，进一步提升对话系统的性能。

📄 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.