面向个性化对话生成的 Persona-Aware 对齐框架
计算与语言
2025-11-14 v1 人工智能
摘要
个性化对话生成旨在利用人物画像（persona profiles）和对话历史，以生成与人物相关且一致的响应。主流模型通常依赖基于人物对话数据的 token 级语言模型训练，如下一词预测，以隐式实现个性化，这类方法倾向于忽视给定的人物画像，生成通用响应。为此，我们提出一种新型 Persona-Aware 对齐框架（PAL），直接将人物对齐作为对话生成的训练目标。具体而言，PAL采用包括 Persona-aware 学习与 Persona 对齐的双阶段训练方法，并配备易用的推理策略“Select then Generate”，以提升人物敏感性，生成更贴合人物的响应。通过大量实验，我们展示了该框架在诸多前沿个性化对话方法和大语言模型方面均表现出色。
引用
@article{arxiv.2511.10215,
title = {Persona-Aware Alignment Framework for Personalized Dialogue Generation},
author = {Guanrong Li and Xinyu Liu and Zhen Wu and Xinyu Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.10215},
year = {2025}
}
备注
Pre-MIT Press publication version