論文の概要: An Appraisal-Based Chain-Of-Emotion Architecture for Affective Language Model Game Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05076v1
• Date: Sun, 10 Sep 2023 16:55:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 14:49:11.862813
• Title: An Appraisal-Based Chain-Of-Emotion Architecture for Affective Language Model Game Agents
• Title（参考訳）: 感情型言語モデルゲームエージェントのための評価型連鎖感情アーキテクチャ
• Authors: Maximilian Croissant, Madeleine Frister, Guy Schofield, Cade McCall
• Abstract要約: 本研究では,感情的知性課題の解決と感情のシミュレートを目的とした大規模言語モデルの能力について検討する。 心理学的評価研究に基づいて,ゲーム内の感情シミュレーションのための新たな感情連鎖アーキテクチャを提示し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of believable, natural, and interactive digital artificial agents is a field of growing interest. Theoretical uncertainties and technical barriers present considerable challenges to the field, particularly with regards to developing agents that effectively simulate human emotions. Large language models (LLMs) might address these issues by tapping common patterns in situational appraisal. In three empirical experiments, this study tests the capabilities of LLMs to solve emotional intelligence tasks and to simulate emotions. It presents and evaluates a new chain-of-emotion architecture for emotion simulation within video games, based on psychological appraisal research. Results show that it outperforms standard LLM architectures on a range of user experience and content analysis metrics. This study therefore provides early evidence of how to construct and test affective agents based on cognitive processes represented in language models.
• Abstract（参考訳）: 信じられないほど自然でインタラクティブなデジタルエージェントの開発は、関心が高まっている分野である。 理論的不確実性と技術的な障壁は、特に人間の感情を効果的にシミュレートするエージェントの開発に関して、この分野にかなりの課題をもたらす。 大規模言語モデル(LLM)は、状況評価において共通のパターンをタップすることでこれらの問題に対処する。 本研究は,3つの実験実験において,感情知能課題の解決と感情のシミュレートを行うLLMの能力を検証した。 心理学的評価研究に基づいて,ゲーム内の感情シミュレーションのための新たな感情連鎖アーキテクチャを提示し,評価する。 その結果,標準的なLCMアーキテクチャよりもユーザエクスペリエンスやコンテンツ分析の指標が優れていることがわかった。 そこで本研究では,言語モデルで表される認知過程に基づいた感情的エージェントの構築とテストの方法に関する初期の証拠を提供する。

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