Chain-of-Conceptual-Thought Elicits Daily Conversation in Large Language Models

文章核心总结与翻译

一、主要内容

本文针对传统思维链（CoT）在开放域对话任务中因缺乏明确推理步骤而效果受限的问题，提出一种新的提示范式——概念链思维（Chain of Conceptual Thoughts, CoCT）。该范式借鉴人类分层思考模式，引导大语言模型（LLMs）先生成概念标签（涵盖情感、策略、话题三类核心概念），再基于概念标签生成详细对话内容，实现单轮 utterance 内部的概念过渡。

研究在日常对话（DailyDialogue、MultiWoZ 数据集）和情感支持对话（ESConv、EmpatheticDialogues 数据集）中开展实验，涵盖域内（ID）和域外（OOD）两种概念设置，通过自动评估（BLEU-2、Rouge-L 等）、人类标注和 LLM 辅助评估（GPT-4o 作为裁判），与 Direct inference、Self-Refine、ECoT、SoT、RAG 等基线方法对比。结果表明，CoCT 在响应质量、情感契合度、策略连贯性等维度均表现更优，且对域外概念和动态生成的概念具有较强鲁棒性，同时支持通过微调进一步提升性能。

二、创新点

1. 提出分层提示范式：突破传统 CoT 依赖明确推理步骤的局限，引入情感、策略、话题三类概念标签，构建“概念标签→详细内容”的分层生成逻辑，适配开放域对话的无结构化特性。
2. 支持 utterance 内部概念过渡：首次实现单轮对话中不同概念（如情感→策略→话题）的自然转换，更贴合人类真实对话中的思维流动模式。