A Graph-to-Text Approach to Knowledge-Grounded Response Generation in Human-Robot Interaction
作者: Nicholas Thomas Walker, Stefan Ultes, Pierre Lison
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2023-11-03 (更新: 2025-04-01)
备注: Submitted to Dialogue & Discourse 2023
💡 一句话要点
提出图到文本方法以提升人机交互中的知识驱动响应生成
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 人机交互 对话生成 图到文本 多模态输入 自然语言处理 机器人技术
📋 核心要点
- 现有方法在情境对话中对知识图谱的应用不足，导致机器人响应的准确性和相关性较低。
- 本文提出了一种基于图形表示的对话状态更新机制，结合多模态输入和空间理解，提升对话的自然性和准确性。
- 用户研究表明，采用图到文本方法的机器人在回答问题的准确性上显著优于基于语义三元组的基线方法。
📝 摘要（中文）
知识图谱通常用于灵活高效地表示结构化信息，但在情境对话中的应用仍然未被充分探索。本文提出了一种新颖的对话模型，基于图形表示对话状态，结合机器人传感器的新观察不断更新知识图谱。该模型通过图到文本机制将对话状态图转换为自然语言形式，并利用大型语言模型生成响应。通过与类人机器人进行用户研究，验证了该方法在响应生成中的有效性，结果显示使用图到文本方法的机器人在回答问题的准确性上显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有知识图谱在情境对话中应用不足的问题，特别是在机器人响应生成中的准确性和相关性不足。现有方法通常依赖于静态的语义三元组，无法有效处理动态对话状态。
核心思路：论文提出了一种基于图到文本的对话生成机制，通过实时更新的知识图谱来表示对话状态，结合多模态输入，增强机器人的响应能力。该设计旨在提高对话的自然性和准确性。
技术框架：整体架构包括知识图谱的构建与更新模块、图到文本转换模块和大型语言模型解码模块。知识图谱通过机器人传感器的输入不断更新，图到文本模块将图形状态转换为自然语言，最后通过语言模型生成响应。
关键创新：最重要的创新在于引入图到文本机制，使得对话状态的动态更新能够直接影响生成的自然语言响应。这与传统的静态语义三元组方法形成鲜明对比，显著提升了响应的相关性和准确性。
关键设计：在参数设置上，使用了一组参数化函数来实现图到文本的转换，参数值通过少量的Wizard-of-Oz交互进行优化。此外，损失函数设计考虑了生成文本的流畅性和准确性，确保最终生成的响应符合自然语言的表达习惯。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用图到文本方法的机器人在回答问题的准确性上显著提升，用户评分显示出统计学上的显著改善。与基线方法相比，使用图到文本机制的机器人在响应的事实性上得分更高，表明该方法有效提升了机器人的对话能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括智能家居助手、服务机器人和教育机器人等领域。通过提升机器人在对话中的知识驱动响应能力，可以增强用户体验，提高人机交互的自然性和有效性，未来可能在各类人机协作场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Knowledge graphs are often used to represent structured information in a flexible and efficient manner, but their use in situated dialogue remains under-explored. This paper presents a novel conversational model for human--robot interaction that rests upon a graph-based representation of the dialogue state. The knowledge graph representing the dialogue state is continuously updated with new observations from the robot sensors, including linguistic, situated and multimodal inputs, and is further enriched by other modules, in particular for spatial understanding. The neural conversational model employed to respond to user utterances relies on a simple but effective graph-to-text mechanism that traverses the dialogue state graph and converts the traversals into a natural language form. This conversion of the state graph into text is performed using a set of parameterized functions, and the values for those parameters are optimized based on a small set of Wizard-of-Oz interactions. After this conversion, the text representation of the dialogue state graph is included as part of the prompt of a large language model used to decode the agent response. The proposed approach is empirically evaluated through a user study with a humanoid robot that acts as conversation partner to evaluate the impact of the graph-to-text mechanism on the response generation. After moving a robot along a tour of an indoor environment, participants interacted with the robot using spoken dialogue and evaluated how well the robot was able to answer questions about what the robot observed during the tour. User scores show a statistically significant improvement in the perceived factuality of the robot responses when the graph-to-text approach is employed, compared to a baseline using inputs structured as semantic triples.