具有多级感知的对话行为建模基础模型

人类对话通过隐式的思维链组织，表现为定时的语言行为。捕捉这一感知路径是构建自然全双工交互系统的关键。本文提出一种框架，将该过程建模为多级感知，并通过思维图（GoT）进行对话行为推理。该方法通过分层标注方案形式化意图到行为的路径，预测高层沟通意图和低层语言行为以学习其因果和时间依赖关系。为训练该系统，我们开发了一个高质量语料库，包含可控且事件丰富的对话数据及人工标注标签。GoT框架将流式预测结构化为一个动态演化图，使Transformer能够预测下一个语言行为、生成简洁的决策依据并动态优化推理。在合成和真实全双工对话上的实验表明，该框架实现了稳健的行为检测，产生可解释的推理链，并为全双工语音对话系统的对话推理基准测试奠定了基础。