基于常识知识图谱与关系预测的动态知识路径引导对话生成研究

本文创新性地提出了一种基于动态知识路径的目标导向对话系统（target-guided dialog system），通过常识知识图谱（ConceptNet）和关系预测（relation prediction）实现多跳推理（multi-hop reasoning）和双向搜索（bi-directional search），解决了传统大语言模型（LLM）对话系统被动响应和知识静态依赖的痛点。实验表明，该系统在生成过渡响应（transition response）时性能提升7.21%，为医疗健康、推荐系统等场景提供了主动对话引导新范式。

　　

Highlight

本研究突破传统对话AI被动应答局限，构建了能主动引导话题转换的智能系统，其创新性如同为对话引擎装上了"导航仪"——通过动态知识路径规划实现精准话题跃迁。

Related Works

目标导向对话系统（target-guided dialogue systems）研究可分为局部规划（local planning）和全局规划（global planning）两大流派。前者像"近视眼"只关注下一轮对话，后者则如"战略家"统筹全局路径。近期研究开始融合常识推理（commonsense reasoning）和关系预测技术，赋予系统人类般的逻辑跳跃能力。

Task Definition

我们的系统被定义为"对话桥梁工程师"：给定对话历史上下文$c$和目标语句$t$，生成能自然衔接二者的过渡响应$y$。这不同于简单的关键词应答，而是构建语义滑梯，让对话流畅滑向目标。

Proposed Model

系统核心是动态知识路径（dynamic knowledge path）生成器，其工作流程堪比"知识侦探"：先在知识图谱中双向追踪线索（bi-directional search），再通过多跳推理（multi-hop reasoning）搭建概念桥梁，最后用关系预测补全缺失逻辑链。公式$\hat{y}$显示系统会综合上下文、目标和知识路径生成最优响应。

Experiments

我们在OTTers-OOD数据集上展开"人机对话奥林匹克"测试。结果显示，融合知识图谱和关系预测的模型在流畅度、逻辑性等指标上全面碾压GPT-2等基线模型，特别是在医疗问诊场景中展现出类医生的诊断引导能力。

Case Study

对比实验呈现有趣现象：当用户提及"辣椒"时，传统模型只会聊食谱，而我们的系统能像资深医生般将话题自然转向"胃痛"症状询问。这种话题转换能力使其在医疗、教育等领域展现出独特优势。

Conclusion

这项研究为对话系统装上"主动思考引擎"，通过动态知识路径实现类人类的对话策略。就像给AI配备了知识图谱导航仪和关系预测雷达，使其在复杂对话中也能稳操胜券。未来可探索多模态知识融合，让系统获得"五感俱全"的对话能力。