Enhancing Consistency in Multimodal Dialogue System Using LLM with Dialogue Scenario

📄 arXiv: 2312.12808v1 📥 PDF

作者: Hiroki Onozeki, Zhiyang Qi, Kazuma Akiyama, Ryutaro Asahara, Takumasa Kaneko, Michimasa Inaba

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-20

备注: This paper is part of the proceedings of the Dialogue Robot Competition 2023

💡 一句话要点

利用对话场景和LLM增强多模态对话系统的一致性，应用于旅游咨询。

🎯 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 大型语言模型 对话场景 旅游咨询 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有对话系统在处理复杂用户需求和保持对话一致性方面存在挑战，尤其是在多模态交互中。
  2. 该系统利用大型语言模型（LLM）结合对话场景信息，控制对话流程，从而更有效地响应用户需求。
  3. 实验结果表明，该系统在对话机器人竞赛中取得了较好的名次，证明了其在旅游咨询场景中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个参加2023年对话机器人竞赛的对话系统。该系统的任务是帮助旅行社的用户制定在京都市参观两个景点的行程计划，并满足用户的需求。我们的对话系统具有灵活性和稳定性，通过根据对话场景控制对话流程来响应用户需求。我们还通过引入基于系统话语和用户情况的动作和语音控制来提高用户满意度。在预赛中，我们的系统在所有12支队伍中，印象评估排名第五，计划评估排名第六。

🔬 方法详解

问题定义：现有对话系统在多模态旅游咨询场景中，难以保证对话的一致性和流畅性，无法有效地理解用户需求并提供个性化的行程建议。痛点在于缺乏对对话场景的有效建模和利用，以及对用户意图的精准把握。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，结合预定义的对话场景，来引导对话流程，从而提高对话的一致性和用户满意度。通过动作和语音控制，增强多模态交互体验。

技术框架：该对话系统包含以下主要模块：1) 对话场景管理模块：负责维护和更新当前对话的场景状态。2) LLM驱动的对话生成模块：利用LLM根据当前场景状态和用户输入生成系统回复。3) 多模态控制模块：根据系统回复和用户状态，控制机器人的动作和语音输出。整体流程是：用户输入 -> 对话场景更新 -> LLM生成回复 -> 多模态控制 -> 机器人输出。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM与对话场景相结合，用于控制对话流程。传统方法通常依赖于预定义的规则或有限状态机，难以处理复杂的用户需求和保持对话的灵活性。而该方法利用LLM的泛化能力，可以更好地理解用户意图，并生成更自然、更符合场景的回复。

关键设计：论文中未明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的详细信息。但可以推测，LLM的选择和微调策略，以及对话场景的定义和表示方式，是影响系统性能的关键因素。此外，多模态控制模块的设计，例如动作和语音的映射关系，也会影响用户体验。

📊 实验亮点

该系统在2023年对话机器人竞赛的预赛中，在所有12支队伍中，印象评估排名第五，计划评估排名第六。这表明该系统在对话的流畅性、信息的准确性和用户满意度方面具有一定的竞争力。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能旅游咨询、虚拟助手、客户服务等领域。通过结合LLM和对话场景，可以构建更智能、更个性化的对话系统，提升用户体验，并降低人工客服的成本。未来，该技术有望应用于更广泛的多模态交互场景。

📄 摘要（原文）

This paper describes our dialogue system submitted to Dialogue Robot Competition 2023. The system's task is to help a user at a travel agency decide on a plan for visiting two sightseeing spots in Kyoto City that satisfy the user. Our dialogue system is flexible and stable and responds to user requirements by controlling dialogue flow according to dialogue scenarios. We also improved user satisfaction by introducing motion and speech control based on system utterances and user situations. In the preliminary round, our system was ranked fifth in the impression evaluation and sixth in the plan evaluation among all 12 teams.