LLMberjack: Guided Trimming of Debate Trees for Multi-Party Conversation Creation

📄 arXiv: 2601.04135v1 📥 PDF

作者: Leonardo Bottona, Nicolò Penzo, Bruno Lepri, Marco Guerini, Sara Tonelli

分类: cs.CL, cs.HC

发布日期: 2026-01-07

备注: 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

LLMberjack：引导式辩论树修剪平台，用于创建多方对话

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

关键词: 多方对话生成 辩论树 大型语言模型 人机交互 对话系统

📋 核心要点

  1. 现有对话生成方法难以从辩论树结构中提取连贯的多方对话，缺乏有效的工具支持。
  2. LLMberjack平台通过可视化辩论树和LLM辅助编辑，引导用户创建连贯且有意义的多方对话。
  3. 实验表明，LLMberjack平台能够有效提高对话质量，并显著减少人工编辑工作量。

📝 摘要（中文）

本文介绍LLMberjack，一个用于从现有辩论创建多方对话的平台，这些辩论最初被构建为回复树。该系统提供了一个交互式界面，可视化讨论树，并使用户能够在保持参与者身份和话语关系的同时，构建连贯的线性化对话序列。它集成了可选的大型语言模型（LLM）辅助功能，以支持自动编辑消息和发言者描述。我们通过展示树可视化如何促进连贯、有意义的对话线程的创建，以及LLM支持如何提高输出质量并减少人工工作量，来证明该平台的实用性。该工具是开源的，旨在促进创建多方对话的透明和可重复的工作流程，从而解决此类资源的缺乏问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从辩论树结构中生成连贯多方对话的问题。现有方法通常缺乏有效的工具来支持用户从复杂的辩论树中选择和编辑对话片段，难以保证生成对话的连贯性和参与者身份的一致性。此外，人工编辑工作量大，效率低。

核心思路：论文的核心思路是提供一个交互式平台，通过可视化辩论树结构，引导用户选择和编辑对话片段，并利用大型语言模型（LLM）辅助用户进行自动编辑和润色，从而降低人工工作量，提高对话质量。

技术框架：LLMberjack平台包含以下主要模块：1) 辩论树可视化模块：将辩论结构以树状图的形式呈现，方便用户浏览和选择对话片段。2) 对话序列构建模块：允许用户通过交互式操作，从辩论树中选择节点，构建线性化的对话序列。3) LLM辅助编辑模块：利用LLM对选定的对话片段进行自动编辑和润色，例如修改语法错误、调整语气等。4) 参与者信息管理模块：维护参与者的身份信息，确保对话中参与者身份的一致性。

关键创新：该平台的主要创新在于将辩论树可视化与LLM辅助编辑相结合，提供了一个交互式的多方对话生成流程。与传统方法相比，该平台能够更有效地利用辩论树的结构信息，并借助LLM的能力提高对话质量，同时降低人工工作量。

关键设计：平台采用开源设计，方便用户进行定制和扩展。LLM辅助编辑模块可以灵活配置不同的LLM模型，以满足不同的编辑需求。用户界面设计简洁直观，易于上手。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，LLMberjack平台能够有效提高多方对话的质量，并显著减少人工编辑工作量。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但平台通过可视化和LLM辅助，提升了对话的连贯性和流畅性，降低了人工成本。

🎯 应用场景

LLMberjack平台可应用于多种场景，例如：创建用于训练对话模型的对话数据集、生成用于社交媒体分析的多方对话、辅助新闻报道的撰写等。该平台能够提高多方对话生成的效率和质量，具有广泛的应用前景和实际价值。未来，可以进一步探索LLM在对话生成中的应用，例如自动生成对话内容、自动识别参与者身份等。

📄 摘要（原文）

We present LLMberjack, a platform for creating multi-party conversations starting from existing debates, originally structured as reply trees. The system offers an interactive interface that visualizes discussion trees and enables users to construct coherent linearized dialogue sequences while preserving participant identity and discourse relations. It integrates optional large language model (LLM) assistance to support automatic editing of the messages and speakers' descriptions. We demonstrate the platform's utility by showing how tree visualization facilitates the creation of coherent, meaningful conversation threads and how LLM support enhances output quality while reducing human effort. The tool is open-source and designed to promote transparent and reproducible workflows to create multi-party conversations, addressing a lack of resources of this type.