論文の概要: Improving Factuality for Dialogue Response Generation via Graph-Based Knowledge Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12496v2
- Date: Thu, 07 Aug 2025 16:23:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 23:24:00.911897
- Title: Improving Factuality for Dialogue Response Generation via Graph-Based Knowledge Augmentation
- Title（参考訳）: グラフベース知識強化による対話応答生成のファクタリティ向上
- Authors: Xiangyan Chen, Yujian Gan, Yimeng Gu, Matthew Purver,
- Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、定型的だが矛盾するテキストを生成する。
本稿では,TG-DRGによる対話応答生成とGA-DRGによる対話応答生成の2つの新しいフレームワークを提案する。
TG-DRGは、推論誘導型対話再構成、対話感覚知識選択、グラフ強調応答生成を組み合わせることで、対話応答の事実性を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.423723358002539
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) succeed in many natural language processing tasks. However, their tendency to hallucinate - generate plausible but inconsistent or factually incorrect text - can cause significant problems in certain tasks, including response generation in dialogue. To mitigate this issue, we propose two novel graph knowledge-augmented frameworks, Dialogue Response Generation via Textualised Graphs (TG-DRG) and Graph-Aware Dialogue Response Generation (GA-DRG), which combine reasoning-guided dialogue reformulation, dialogue sense knowledge selection, and graph-enhanced response generation to improve the factuality of dialogue responses. To evaluate the factuality of generated responses, we propose a dialogue fact score that addresses the limitations of existing fact-score methods in dialogue settings, providing a more reliable assessment of factual consistency. We evaluate our methods using different baselines on the OpendialKG and HybriDialogue datasets. Our methods noticeably improve factuality compared to other graph knowledge-augmentation baselines, including the state-of-the-art G-retriever, achieving improvements of 3.47% on OpendialKG and 3.12% on HybriDialogue in terms of dialogue fact score. The code will be released on GitHub.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理タスクに成功している。
しかし、その幻覚化傾向は、会話における応答生成を含む特定のタスクにおいて重大な問題を引き起こす。
この問題を軽減するために,対話応答の現実性を改善するために,対話誘導型対話再構成,対話感覚の知識選択,グラフ強調型応答生成を併用した対話応答生成(TG-DRG)とグラフ認識型対話応答生成(GA-DRG)の2つの新しいグラフ知識強化フレームワークを提案する。
生成した応答の事実性を評価するために,既存のファクトスコア手法の限界に対処する対話ファクトスコアを提案する。
提案手法はOpendialKGとHybriDialogueのデータセットに基づいて異なるベースラインを用いて評価する。
提案手法は,最先端のGレトリバーを含む他のグラフ知識強化ベースラインと比較して,OpendialKGでは3.47%,HybriDialogueでは3.12%の改善を実現している。
コードはGitHubでリリースされる。
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