基于比较判断的主动实例导航以应对模糊用户查询

针对自然语言实例导航中用户请求模糊导致目标不明确的问题，本文提出 ProCompNav 框架。该方法摒弃传统被动等待详细描述或基于单一候选提问的模式，转而采用两阶段策略：首先构建候选池，随后通过比较判断主动识别目标。在每轮交互中，系统提取能分割当前候选池的属性 - 值对，提出二元是非问题，一次性剪枝所有不一致候选。实验表明，该方法在 CoIN-Bench 和 TextNav 基准上显著提升了成功率并缩短了回复长度，证明了比较判断在处理相似干扰项时的有效性。