論文の概要: Fictional Worlds, Real Connections: Developing Community Storytelling Social Chatbots through LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11478v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 17:23:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 15:21:47.110342
• Title: Fictional Worlds, Real Connections: Developing Community Storytelling Social Chatbots through LLMs
• Title（参考訳）: フィクションの世界とリアルコネクト:LLMによるコミュニティストーリーテリング型ソーシャルチャットボットの開発
• Authors: Yuqian Sun, Hanyi Wang, Pok Man Chan, Morteza Tabibi, Yan Zhang, Huan Lu, Yuheng Chen, Chang Hee Lee, Ali Asadipour
• Abstract要約: 社会ストーリーテリング(SSC)を導入し、架空のゲームキャラクターをプレイヤーコミュニティ内の「生きた」社会エンティティに変換する。 私たちのストーリーエンジニアリングプロセスには、キャラクタとストーリー作成、SCのパーソナリティとワールドビューの定義、コミュニティへのライブストーリーの提示という3つのステップが含まれています。 質問紙とコミュニティメンバーへのインタビューをもとにした混合手法分析により,コミュニティ環境におけるSCの関与と信頼度は,ストーリーテリングによって著しく向上することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.81497469617973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the integration of storytelling and Large Language Models (LLMs) to develop engaging and believable Social Chatbots (SCs) in community settings. Motivated by the potential of fictional characters to enhance social interactions, we introduce Storytelling Social Chatbots (SSCs) and the concept of story engineering to transform fictional game characters into "live" social entities within player communities. Our story engineering process includes three steps: (1) Character and story creation, defining the SC's personality and worldview, (2) Presenting Live Stories to the Community, allowing the SC to recount challenges and seek suggestions, and (3) Communication with community members, enabling interaction between the SC and users. We employed the LLM GPT-3 to drive our SSC prototypes, "David" and "Catherine," and evaluated their performance in an online gaming community, "DE (Alias)," on Discord. Our mixed-method analysis, based on questionnaires (N=15) and interviews (N=8) with community members, reveals that storytelling significantly enhances the engagement and believability of SCs in community settings.
• Abstract（参考訳）: ストーリーテリングとLarge Language Models(LLMs)の統合により、コミュニティ環境におけるエンゲージメントと信頼性の高いソーシャルチャットボット(SCs)を開発する。 社会交流を高めるための架空のキャラクターの可能性に触発されて、ストーリーテリング社会チャットボット(SSC)とストーリーエンジニアリングの概念を導入し、架空のゲームキャラクターをプレイヤーコミュニティ内の「生きた」社会エンティティに変換する。 ストーリーエンジニアリングプロセスには,(1)キャラクターとストーリーの創造,(2)SCの性格と世界観,(2)コミュニティへのライブストーリーの提示,(3)SCが課題を振り返り,提案を求めること,(3)コミュニティメンバとのコミュニケーション,SCとユーザとの対話を可能にする3つのステップがある。 我々はLSM GPT-3を用いてSSCのプロトタイプ「David」と「Catherine」を駆動し、オンラインゲームコミュニティ「DE(Alias)」におけるパフォーマンスを評価した。 アンケート調査 (n=15) とインタビュー (n=8) に基づき, ストーリーテリングがコミュニティ設定におけるscsの関与度と信頼度を著しく高めていることが明らかとなった。

関連論文リスト

• SocialGaze: Improving the Integration of Human Social Norms in Large Language Models [28.88929472131529]
  社会的受容を判断する作業を紹介する。 社会的受容は、社会的状況における人々の行動の受容性を判断し、合理化するモデルを必要とする。 大規模言語モデルによる社会的受容に対する理解は、しばしば人間の合意と不一致である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T10:35:58Z)
• SS-GEN: A Social Story Generation Framework with Large Language Models [87.11067593512716]
  自閉症スペクトラム障害(ASD)を持つ子供たちは、しばしば社会的状況を誤解し、日々のルーチンに参加するのに苦労する。 社会物語は伝統的にこれらの課題に対処するために厳格な制約の下で心理学の専門家によって作られた。 幅広い範囲でリアルタイムでソーシャルストーリーを生成するフレームワークである textbfSS-GEN を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-22T00:14:48Z)
• Silver-Tongued and Sundry: Exploring Intersectional Pronouns with ChatGPT [25.5053022752019]
  日本語の1人称代名詞によるアイデンティティシミュレーションの事例について検討した。 代名詞は、性別、年齢、地域、形式性の交点におけるChatGPTにおける社会的アイデンティティの認識を誘発する。 この研究は、社会的アイデンティティシミュレーションにおける代名詞の使用の重要性を強調し、文化に敏感なペルソナ開発のための言語ベースの方法論を提供し、知的エージェントにおける相互同一性の可能性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T23:38:50Z)
• An Empathetic User-Centric Chatbot for Emotional Support [0.9514940899499753]
  乙女志向のゲームは、丁寧に作り上げられた物語構造やキャラクターの発達を通じて、プレイヤーに満足感、協力感、保護感を与える。 本稿では,対話的体験を高めるために,Large Language Models (LLMs) 技術を統合したテミスの涙のケーススタディを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T12:19:34Z)
• SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents [107.4138224020773]
  人工エージェントと人間との複雑な社会的相互作用をシミュレートするオープンエンド環境であるSOTOPIAを提案する。 エージェントは、複雑な社会的目標を達成するために協調し、協力し、交換し、互いに競い合う。 GPT-4は,人間よりも目標達成率が著しく低く,社会的常識的推論や戦略的コミュニケーション能力の発揮に苦慮していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T02:27:01Z)
• Social World Knowledge: Modeling and Applications [2.9417848476446364]
  社会世界の知識は、人間や機械による効果的なコミュニケーションと情報処理の重要な要素である。 ソーシャルネットワークで発生する社会的文脈から低次元の実体埋め込みを抽出するフレームワークであるSocialVecを紹介する。 テキストセマンティクスを含む作業を容易にする単語埋め込みと同様に、学習されたソーシャルエンティティ埋め込みは、複数のソーシャルフレーバーのタスクに利益をもたらすことを期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T15:25:30Z)
• Neural Generation Meets Real People: Building a Social, Informative Open-Domain Dialogue Agent [65.68144111226626]
  Chirpy Cardinalは、情報と会話の両方をねらっている。 ユーザーとボットの両方を交互に会話に駆り立てる。 Chirpy Cardinalは、Alexa Prize Socialbot Grand Challengeで9つのボットのうち2位にランクインした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-25T09:57:23Z)
• Triangular Character Animation Sampling with Motion, Emotion, and Relation [78.80083186208712]
  本稿では,キャラクターの身体の動き,表情,社会的関係を関連づけることで,アニメーションのサンプリングと合成を行う新しい枠組みを提案する。 本手法は,3次元キャラクタアニメーションの自動生成,非プレーヤキャラクタ(NPC)間のインタラクションの合成,バーチャルリアリティ(VR)におけるマシン感情インテリジェンスの向上を支援するアニメーターを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:19:03Z)
• CASS: Towards Building a Social-Support Chatbot for Online Health Community [67.45813419121603]
  CASSアーキテクチャは高度なニューラルネットワークアルゴリズムに基づいている。 ユーザーからの新たな入力を処理し、さまざまなレスポンスを生成することができる。 フォローアップフィールド実験により、CASSは感情的支援を求める個々のメンバーを支援するのに有用であることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-04T05:52:03Z)
• Can You be More Social? Injecting Politeness and Positivity into Task-Oriented Conversational Agents [60.27066549589362]
  人間エージェントが使用する社会言語は、ユーザーの応答性の向上とタスク完了に関連しています。 このモデルは、ソーシャル言語理解要素で拡張されたシーケンスからシーケンスまでのディープラーニングアーキテクチャを使用する。 人的判断と自動言語尺度の両方を用いたコンテンツ保存と社会言語レベルの評価は,エージェントがより社会的に適切な方法でユーザの問題に対処できる応答を生成できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T08:22:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。