From What to Respond to When to Respond: Timely Response Generation for Open-domain Dialogue Agents

📄 arXiv: 2506.14285v1 📥 PDF

作者: Seongbo Jang, Minjin Jeon, Jaehoon Lee, Seonghyeon Lee, Dongha Lee, Hwanjo Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-17

备注: Work in progress

💡 一句话要点

提出及时对话响应生成方法以解决对话代理的时间响应问题

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

关键词: 对话生成 时间响应 语言模型 事件驱动对话 智能代理 自然语言处理 时效性

📋 核心要点

  1. 现有对话生成方法主要关注文本上下文，忽视了时间上下文对响应生成的影响，导致响应的时效性不足。
  2. 本文提出了及时对话响应生成任务，设计了Timer对话代理，能够主动预测时间间隔并生成相应的响应。
  3. 实验结果显示，Timer在多个评估指标上超越了现有的基于提示的语言模型和其他微调基线，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

尽管对话响应生成的研究主要集中在基于文本上下文生成连贯的响应，但基于时间上下文的何时响应问题仍未得到充分探讨。为此，本文提出了一项新任务——及时对话响应生成，并引入TimelyChat基准，评估语言模型预测适当时间间隔和生成时间条件响应的能力。此外，利用时间常识知识图谱中的无标签事件知识，构建了大规模训练数据集，并使用大型语言模型合成了55K个事件驱动的对话。我们训练了Timer，一个旨在主动预测时间间隔并生成与这些间隔一致的及时响应的对话代理。实验结果表明，Timer在回合级和对话级评估中均优于基于提示的LLM和其他微调基线。我们公开发布了数据、模型和代码。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对话生成中时间响应的不足，现有方法未能有效考虑时间上下文，导致生成的响应缺乏时效性和相关性。

核心思路：提出及时对话响应生成任务，通过引入时间条件，设计Timer对话代理，主动预测时间间隔并生成相应的响应，以提高对话的自然性和连贯性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要阶段。首先，利用时间常识知识图谱生成事件驱动的对话数据；其次，训练Timer模型以学习时间预测和响应生成；最后，通过TimelyChat基准进行评估。

关键创新：最重要的创新在于引入时间条件生成对话响应的概念，Timer模型能够在对话中主动考虑时间因素，与传统方法相比，显著提升了响应的时效性和相关性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化时间预测的准确性，并结合大型语言模型的能力，确保生成的响应不仅连贯且符合时间上下文。

📊 实验亮点

实验结果表明，Timer在回合级和对话级评估中均优于基于提示的语言模型，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），显示出其在及时响应生成方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、社交机器人和虚拟助手等，能够提升这些系统在对话中的时效性和用户体验。随着对话系统在各行业的广泛应用，及时响应生成将成为提升人机交互质量的重要因素，具有显著的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

While research on dialogue response generation has primarily focused on generating coherent responses conditioning on textual context, the critical question of when to respond grounded on the temporal context remains underexplored. To bridge this gap, we propose a novel task called timely dialogue response generation and introduce the TimelyChat benchmark, which evaluates the capabilities of language models to predict appropriate time intervals and generate time-conditioned responses. Additionally, we construct a large-scale training dataset by leveraging unlabeled event knowledge from a temporal commonsense knowledge graph and employing a large language model (LLM) to synthesize 55K event-driven dialogues. We then train Timer, a dialogue agent designed to proactively predict time intervals and generate timely responses that align with those intervals. Experimental results show that Timer outperforms prompting-based LLMs and other fine-tuned baselines in both turn-level and dialogue-level evaluations. We publicly release our data, model, and code.