ACL 2025 (The 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)将于2025年7月27日至8月1日于奥地利维也纳举行。ACL是自然语言处理领域最具影响力的国际会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。该会议每年举办一次，由国际计算语言学学会协会（The Association for Computational Linguistics）主办。
论文题目： StructFlowBench: A Structured Flow Benchmark for Multi-turn Instruction Following
第一作者：李晋南（2023级博士）
收录会议：ACL 2025 Findings (CCF-A类)
指导教师：常毅、邬渊、王悦
论文概述：多轮对话指令遵循能力是大语言模型（LLMs）在真实世界应用中的核心能力之一。现有评估基准主要关注细粒度的约束满足和特定领域的能力评估，却忽视了区分多轮对话与单轮交互的关键——对话轮次之间的结构性依赖关系。这种结构依赖不仅体现了用户意图，也为指令遵循的评估提供了除约束满足之外的第二维度。为填补这一空白，我们提出了 StructFlowBench，一个具有结构流程建模能力的多轮指令遵循评估评测基准。该基准创新性地定义了一个结构流程框架，包括六种基本的多轮对话轮次间关系，不仅为模型评估引入了新的结构性约束，还可作为生成参数，用于构建贴合特定场景的定制对话数据。我们采用已有的大模型自动评估方法，对13个主流的开源与闭源大模型进行了系统性评估。实验结果揭示了当前模型在理解多轮对话结构方面存在显著不足。
