一种用于一致性危机响应的动态融合模型

为应对与受危机影响人群进行有效沟通的迫切需求，已有研究提出利用语言模型驱动的自动回复来辅助危机沟通。一个关键但常被忽视的因素是回复风格的一致性，这可能影响受影响个体对响应者的信任。尽管其重要性不言而喻，但很少有研究探索在生成的回复中保持风格一致性的方法。为弥补这一空白，我们提出了一种评估风格一致性的新颖指标，并引入了一种基于该指标的融合式生成方法。我们的方法采用两阶段过程：首先评估候选回复的风格，然后通过融合过程在实例层面进行优化和整合。这使得在生成高质量回复的同时，显著减少了实例间的风格差异。在多个数据集上的实验结果表明，我们的方法在回复质量和风格统一性上均持续优于基线模型。