面向口语人机对话中词汇对齐的稳定个性化词表构建

词汇对齐是指说话者在对话过程中开始使用相似词汇的现象，已知其有助于实现成功的沟通。然而，其在对话智能体中的实现仍处于探索不足的阶段，特别是考虑到大语言模型（LLM）的最新进展。作为实现人机对话中词汇对齐的第一步，本研究借鉴对话智能体个性化策略，探讨了构建稳定、个性化的词汇特征作为词汇对齐基础的方法。具体而言，我们改变了用于构建特征的转录口语数据量，以及每个词性（POS）类别下特征中包含的条目数量，并使用召回率、覆盖率和余弦相似度指标评估了特征随时间的性能。结果表明，在 10 分钟转录语音后构建的更小、更紧凑的特征（包含 5 个形容词、5 个连词，以及各 10 个副词、名词、代词和动词），在性能和数据效率之间提供了最佳平衡。总之，本研究为构建稳定、个性化的词汇特征提供了实践见解，兼顾了最小数据需求，为对话智能体中的词汇对齐策略奠定了基础。