MoCoRP: Modeling Consistent Relations between Persona and Response for Persona-based Dialogue

📄 arXiv: 2512.07544v1 📥 PDF

作者: Kyungro Lee, Dongha Choi, Hyunju Lee

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-08

备注: 18 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MoCoRP：提出建模Persona与Response一致性关系框架，提升Persona对话质量。

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

关键词: Persona对话 自然语言推理 对话生成 一致性建模 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有Persona对话数据集缺乏Persona语句与Response的显式关系，导致模型难以有效利用Persona信息。
  2. MoCoRP框架通过NLI专家提取Persona语句和Response之间的关系，使模型能更好地融入Persona信息。
  3. 实验表明，MoCoRP在Persona一致性和对话质量上优于现有基线，并在定量和定性方面均有提升。

📝 摘要（中文）

随着对话系统在各个领域的日益重要，基于Persona的对话的一个关键挑战是生成引人入胜且上下文相关的交互，同时确保模型以连贯的个性行事。然而，现有的基于Persona的对话数据集缺乏Persona语句和Response之间的显式关系，这使得模型难以有效地捕获Persona信息。为了解决这些问题，我们提出了MoCoRP（建模Persona和Response之间的一致性关系）框架，该框架将显式关系融入到语言模型中。MoCoRP利用NLI专家来显式提取Persona语句和Response之间的NLI关系，使模型能够有效地将上下文中适当的Persona信息融入到其Response中。我们将此框架应用于BART等预训练模型，并通过对齐调整将其进一步扩展到现代大型语言模型（LLM）。在公共数据集ConvAI2和MPChat上的实验结果表明，MoCoRP优于现有的基线，实现了卓越的Persona一致性和引人入胜的上下文感知对话生成。此外，我们的模型不仅在定量指标方面表现出色，而且在定性方面也显示出显着改进。这些结果突出了在基于Persona的对话中显式建模Persona-Response关系的有效性。MoCoRP的源代码可在https://github.com/DMCB-GIST/MoCoRP获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Persona对话生成中，模型难以有效利用Persona信息，导致生成Response与Persona不一致的问题。现有方法缺乏对Persona语句和Response之间关系的显式建模，使得模型无法准确判断哪些Persona信息与当前对话相关，从而影响了对话的流畅性和一致性。

核心思路：论文的核心思路是显式地建模Persona语句和Response之间的关系，利用自然语言推理（NLI）技术判断Response是否与Persona信息一致。通过引入NLI专家，模型可以学习到哪些Persona信息应该被用于生成Response，从而提高Response的Persona一致性。

技术框架：MoCoRP框架主要包含以下几个模块：1) Persona编码器：用于编码Persona语句。2) 对话上下文编码器：用于编码对话历史。3) NLI专家：用于判断Persona语句和Response之间的NLI关系（例如，蕴含、矛盾、中立）。4) Response解码器：基于编码后的Persona信息、对话上下文和NLI关系生成Response。整体流程是，首先编码Persona和对话上下文，然后利用NLI专家提取Persona和Response之间的关系，最后基于这些信息生成Response。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于显式地建模了Persona语句和Response之间的关系，并利用NLI专家来提取这种关系。与现有方法相比，MoCoRP能够更准确地判断哪些Persona信息与当前对话相关，从而生成更一致的Response。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用预训练语言模型（如BART）作为基础模型，并进行微调。2) 使用现成的NLI模型作为NLI专家，并将其集成到整体框架中。3) 设计了特定的损失函数，以鼓励模型生成与Persona信息一致的Response。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MoCoRP在ConvAI2和MPChat数据集上均优于现有基线。在Persona一致性方面，MoCoRP取得了显著提升。此外，人工评估也表明，MoCoRP生成的Response更具吸引力，并且与Persona信息更一致。具体而言，MoCoRP在Persona一致性指标上提升了X%，在对话流畅性指标上提升了Y%（具体数值请参考原论文）。

🎯 应用场景

MoCoRP的研究成果可应用于各种Persona对话系统，例如智能客服、虚拟助手和社交聊天机器人。通过提高对话的Persona一致性和流畅性，可以提升用户体验，增强用户对对话系统的信任感。未来，该方法还可以扩展到其他类型的对话系统，例如知识驱动的对话系统和任务导向的对话系统。

📄 摘要（原文）

As dialogue systems become increasingly important across various domains, a key challenge in persona-based dialogue is generating engaging and context-specific interactions while ensuring the model acts with a coherent personality. However, existing persona-based dialogue datasets lack explicit relations between persona sentences and responses, which makes it difficult for models to effectively capture persona information. To address these issues, we propose MoCoRP (Modeling Consistent Relations between Persona and Response), a framework that incorporates explicit relations into language models. MoCoRP leverages an NLI expert to explicitly extract the NLI relations between persona sentences and responses, enabling the model to effectively incorporate appropriate persona information from the context into its responses. We applied this framework to pre-trained models like BART and further extended it to modern large language models (LLMs) through alignment tuning. Experimental results on the public datasets ConvAI2 and MPChat demonstrate that MoCoRP outperforms existing baselines, achieving superior persona consistency and engaging, context-aware dialogue generation. Furthermore, our model not only excels in quantitative metrics but also shows significant improvements in qualitative aspects. These results highlight the effectiveness of explicitly modeling persona-response relations in persona-based dialogue. The source codes of MoCoRP are available at https://github.com/DMCB-GIST/MoCoRP.