基于锚定语义约束的多语言开放域对话生成系统跨语言语义一致性研究

【编辑推荐】本研究首创性地提出锚定语义约束(ASC)框架，通过语言无关锚信号(LAS)和两阶段微调技术，有效解决多语言对话系统中跨语言语义差异(Semantic Disparity)问题。在XDailyDialog数据集上的实验表明，ASC能在保持对话质量的同时显著提升语义一致性(SCAL)，为构建稳定可靠的多语言对话系统提供新范式。

　　

Highlight

本研究聚焦多语言开放域对话响应生成，发现现有系统对平行查询会产生语义差异响应。通过引入锚定语义约束(Anchor-based Semantic Constraint, ASC)，采用语言无关锚信号(Language-Independent Anchor Signal, LAS)指导编码器-解码器行为，结合两阶段调优策略，显著提升跨语言语义一致性。

Introduction

开放域对话系统需支持用户自由交流话题。当前主流研究集中于知识驱动对话(Zhou et al. 2022)、共情对话(Cai et al. 2023)等单语言场景。随着互联网全球化发展，构建支持多语言的对话系统成为降低成本、拓展用户基础的关键需求(Lin et al. 2020)。

我们发现现有系统存在跨语言语义差异问题：相同语义的平行查询在不同语言场景下生成响应语义不一致。如图1所示，电商场景中关于退货的咨询，中文响应侧重退货时限，意大利语强调商品状态，德语则关注保修条款。这种差异源于三大因素：

1. 1.

   开放域不确定性(Open-Domain Uncertainty)：对话本质是一对多任务(Li et al. 2016)

2. 2.

   模型不确定性(Model Uncertainty)：深度学习黑箱特性导致微小输入差异引发输出剧变(Yan et al. 2023)

3. 3.

   语言差异(Language Differences)：包括形态学、句法等技术差异和文化差异(Xu et al. 2023)

Section snippets

Multilingual Dialogue

构建多语言系统面临语料短缺挑战。传统方案依赖机器翻译(MT)系统，先在英语等高资源语言训练模型，再通过翻译实现多语言支持。虽然缓解了数据收集压力，但会加剧语义漂移问题。

Problem Definition and Overview

如图2所示，ASC框架通过LAS锚定语义目标，采用编码器锚定前缀(Anchor Prefix)和解码器分布约束(Distribution Constraint)技术，结合两阶段调优（语言无关调优+语言感知调优）来控制系统输出。

Dataset

选用XDailyDialog多语言语料库，包含英(En)、中(Zh)、意(It)、德(De)四语数据。通过严格数据清洗避免训练集与验证/测试集重叠。

Limitations

1. 1.

   ASC目前仅适用于编码器-解码器架构

2. 2.

   只能缓解而非完全消除语义不一致问题

Conclusion

本研究提出的锚定语义约束(ASC)通过锚词约束编解码过程，结合两阶段调优策略，有效提升多语言对话系统的语义一致性，为构建商业级多语言对话系统提供重要技术支撑。