Conversational Control with Ontologies for Large Language Models: A Lightweight Framework for Constrained Generation

📄 arXiv: 2604.04450 📥 PDF

作者: Barbara Gendron, Gaël Guibon, Mathieu d'Aquin

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出一种基于本体论的轻量级框架，用于对大型语言模型进行对话控制，实现可控生成。

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

关键词: 大型语言模型 对话控制 本体论 可控生成 人机交互

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在对话Agent中应用广泛，但其黑盒特性导致可预测性和个性化方面存在挑战。
  2. 该论文提出了一种基于本体论的端到端方法，通过建模关键对话方面并将其作为约束，实现对LLM输出的模块化控制。
  3. 实验结果表明，该方法在英语熟练程度和极性控制任务上，优于预训练基线，且框架具有模型无关性、轻量性和可解释性。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型(LLM)的对话Agent已成为强大的人机交互工具。然而，它们的黑盒特性导致了可预测性和个性化方面的挑战，这两者都可以通过可控生成来解决。本文提出了一种端到端方法，通过对话相关方面的本体论定义，实现对LLM输出的模块化和可解释的控制。关键方面被建模并用作约束；然后进一步微调LLM以相应地生成内容。为了验证我们的方法，我们探索了两个任务，分别针对两个关键的对话方面：英语熟练程度和内容的极性特征。通过在七个最先进的、开放权重的对话LLM上使用混合微调程序，我们表明我们的方法始终优于预训练的基线，即使在较小的模型上也是如此。除了量化收益之外，该框架仍然是模型无关的、轻量级的和可解释的，从而实现了可重用的控制策略，这些策略可以扩展到新的领域和交互目标。这种方法增强了与策略指令的对齐，并证明了本体驱动控制在对话系统中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在对话生成方面缺乏可控性和可解释性，难以根据特定需求（如英语水平、情感极性）生成符合要求的文本。黑盒特性使得用户难以理解和调整模型的行为，限制了其在特定场景下的应用。

核心思路：该论文的核心思路是利用本体论对对话的关键方面进行建模，并将这些模型作为约束条件，指导大型语言模型的生成过程。通过这种方式，将复杂的控制目标分解为更小、更易于管理的模块，从而实现对LLM输出的精确控制和解释。

技术框架：该框架包含以下几个主要步骤：1) 定义对话控制的本体论，明确需要控制的关键方面（如英语水平、情感极性等）；2) 将本体论信息转化为约束条件，例如，指定生成的文本必须符合特定的语法规则或情感倾向；3) 使用混合微调程序，在大型语言模型上进行训练，使其能够根据约束条件生成文本；4) 评估生成文本的质量和符合约束条件的程度。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将本体论引入到大型语言模型的控制中。与传统的基于规则或数据驱动的方法相比，本体论提供了一种更结构化、更可解释的方式来表示和管理控制策略。此外，该框架具有模型无关性，可以应用于不同的LLM，并且是轻量级的，易于部署和扩展。

关键设计：论文采用混合微调程序，结合了领域自适应和约束优化。具体来说，首先使用领域相关的数据对LLM进行微调，使其具备生成特定领域文本的能力。然后，引入基于本体论的约束条件，通过调整损失函数或使用特定的解码策略，引导模型生成符合约束条件的文本。具体的参数设置和损失函数选择取决于具体的任务和LLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在七个最先进的开放权重对话LLM上进行了实验，结果表明，所提出的方法在英语熟练程度和极性控制任务上，始终优于预训练基线。即使在较小的模型上，也能观察到显著的性能提升。这表明该框架具有良好的泛化能力和实用价值，能够有效地控制LLM的生成行为。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：教育领域，可以生成适合不同英语水平学习者的对话文本；客服领域，可以控制对话的情感极性，提供更友好、更专业的服务；内容创作领域，可以根据用户需求生成特定风格或主题的文章。该方法有助于提高人机交互的质量和效率，并为个性化内容生成提供更强大的工具。

📄 摘要（原文）

Conversational agents based on Large Language Models (LLMs) have recently emerged as powerful tools for human-computer interaction. Nevertheless, their black-box nature implies challenges in predictability and a lack of personalization, both of which can be addressed by controlled generation. This work proposes an end-to-end method to obtain modular and explainable control over LLM outputs through ontological definitions of aspects related to the conversation. Key aspects are modeled and used as constraints; we then further fine-tune the LLM to generate content accordingly. To validate our approach, we explore two tasks that tackle two key conversational aspects: the English proficiency level and the polarity profile of the content. Using a hybrid fine-tuning procedure on seven state-of-the-art, open-weight conversational LLMs, we show that our method consistently outperforms pre-trained baselines, even on smaller models. Beyond quantitative gains, the framework remains model-agnostic, lightweight, and interpretable, enabling reusable control strategies that can be extended to new domains and interaction goals. This approach enhances alignment with strategy instructions and demonstrates the effectiveness of ontology-driven control in conversational systems.