STREAM: A Data-Centric Framework for Mining High-Value Task-Oriented Dialogues from Streaming Media
STREAM：基于流媒体挖掘高价值任务型对话的数据中心框架
🧭 任务型对话数据合成 · 流媒体挖掘 ★ 深度解读
Harbin Institute of Technology · Byering Technology
从公开直播/短视频中提取真实交互信号，合成大规模富含策略的任务型对话数据StreamDial
📌 工作参考价值（4 点）
- 利用公开流媒体替代人工标注：直播、短视频中的客服咨询与用户弹幕可提取为（问、答、策略）三元组，低成本构建垂直领域对话语料。
- 对话蓝图（Conversational Blueprint）显式规划对话节奏：将对话阶段、关键节点、应对策略结构化，可借鉴到电商售前咨询场景，提升多轮谈判、需求挖掘的连贯性。
- RAG增强的对话生成模式：结合知识库与历史对话样本检索，生成知识密集型回复，适用于商品推荐、库存查询等需实时信息注入的对话。
- 四元组数据格式提供丰富监督信号：<用户人设，客服人设，对话蓝图，历史>的结构可同时训练角色扮演和策略跟随能力，有利于构建可控的对话推荐Agent。