論文の概要: Does Role-Playing Chatbots Capture the Character Personalities?
Assessing Personality Traits for Role-Playing Chatbots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17976v2
- Date: Mon, 30 Oct 2023 03:13:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 11:47:11.338416
- Title: Does Role-Playing Chatbots Capture the Character Personalities?
Assessing Personality Traits for Role-Playing Chatbots
- Title（参考訳）: ロールプレイング・チャットボットはキャラクターの性格を捉えるか?
ロールプレイングチャットボットのパーソナリティ特性評価
- Authors: Xintao Wang, Quan Tu, Yaying Fei, Ziang Leng, Cheng Li
- Abstract要約: 本稿では,ロールプレイングチャットボットにおける個性評価のための,革新的なオープンエンドインタビュースタイルのアプローチを明らかにする。
我々は,ChatHaruhiライブラリが作成した32個のロールプレイングチャットボットに対して,ビッグファイブとMBTIの両次元にわたるパーソナリティ評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.22711759558989
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The emergence of large-scale pretrained language models has revolutionized
the capabilities of new AI application, especially in the realm of crafting
chatbots with distinct personas. Given the "stimulus-response" nature of
chatbots, this paper unveils an innovative open-ended interview-style approach
for personality assessment on role-playing chatbots, which offers a richer
comprehension of their intrinsic personalities. We conduct personality
assessments on 32 role-playing chatbots created by the ChatHaruhi library,
across both the Big Five and MBTI dimensions, and measure their alignment with
human perception. Evaluation results underscore that modern role-playing
chatbots based on LLMs can effectively portray personality traits of
corresponding characters, with an alignment rate of 82.8% compared with
human-perceived personalities. Besides, we also suggest potential strategies
for shaping chatbots' personalities. Hence, this paper serves as a cornerstone
study for role-playing chatbots that intersects computational linguistics and
psychology. Our resources are available at
https://github.com/LC1332/Chat-Haruhi-Suzumiya
- Abstract（参考訳）: 大規模な事前訓練された言語モデルの出現は、新しいAIアプリケーション、特に異なるペルソナを持つチャットボットの領域における能力に革命をもたらした。
本論文は,チャットボットの「刺激応答性」の性質を考慮し,ロールプレイング・チャットボットにおける個性評価のための革新的なオープンエンドインタビュースタイルのアプローチを提示する。
チャットハルヒライブラリーが作成した32種類のロールプレイングチャットボットについて,5次元とmbti次元の両方においてパーソナリティ評価を行い,その人間知覚との整合を計測した。
評価結果は,LLMに基づく現代のロールプレイングチャットボットは,人間よりも82.8%のアライメント率で,対応するキャラクターの性格特性を効果的に表現できることを示した。
また、チャットボットの個性を形作るための潜在的戦略も提案する。
そこで本稿は,計算言語学と心理学を交差するロールプレイングチャットボットの基礎研究である。
リソースはhttps://github.com/LC1332/Chat-Haruhi-Suzumiyaで利用可能です。
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