論文の概要: Unveiling the Secrets of Engaging Conversations: Factors that Keep Users Hooked on Role-Playing Dialog Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11522v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 02:40:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:27:34.191127
• Title: Unveiling the Secrets of Engaging Conversations: Factors that Keep Users Hooked on Role-Playing Dialog Agents
• Title（参考訳）: 会話の秘密を暴露する: ユーザーを維持する要因 ロールプレイングダイアログエージェントについて
• Authors: Shuai Zhang, Yu Lu, Junwen Liu, Jia Yu, Huachuan Qiu, Yuming Yan, Zhenzhong Lan
• Abstract要約: ボットが果たす役割を具現化する程度は保持率に限られた影響を与え、各ターンの長さは保持率に大きく影響する。 本研究は,ロールプレイングモデルによるユーザエンゲージメントの重要な側面を明らかにし,ロールプレイング目的の大規模言語モデルの開発において,今後の改善に向けた貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.791787477586574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the growing humanlike nature of dialog agents, people are now engaging in extended conversations that can stretch from brief moments to substantial periods of time. Understanding the factors that contribute to sustaining these interactions is crucial, yet existing studies primarily focusing on short-term simulations that rarely explore such prolonged and real conversations. In this paper, we investigate the factors influencing retention rates in real interactions with roleplaying models. By analyzing a large dataset of interactions between real users and thousands of characters, we systematically examine multiple factors and assess their impact on user retention rate. Surprisingly, we find that the degree to which the bot embodies the roles it plays has limited influence on retention rates, while the length of each turn it speaks significantly affects retention rates. This study sheds light on the critical aspects of user engagement with role-playing models and provides valuable insights for future improvements in the development of large language models for role-playing purposes.
• Abstract（参考訳）: ダイアログエージェントの人間的な性質が増すにつれ、人々は短い時間から相当な時間にまたがる会話に従事している。 これらの相互作用の持続に寄与する要因を理解することは重要であるが、既存の研究は主にこのような長く実際の会話をほとんど探索しない短期的なシミュレーションに焦点を当てている。 本稿では,ロールプレイングモデルとの実際の相互作用における保持率に影響を与える要因について検討する。 実際のユーザと何千ものキャラクタ間のインタラクションの大規模なデータセットを解析することにより,複数の要因を体系的に検討し,ユーザ保持率への影響を評価する。 驚くべきことに、ボットが果たす役割を具現化する程度は保持率に限られた影響を与え、各ターンの長さは保持率に大きな影響を及ぼす。 本研究は,ロールプレイングモデルによるユーザエンゲージメントの重要な側面を明らかにし,ロールプレイング目的の大規模言語モデルの開発において,今後の改善に向けた貴重な洞察を提供する。

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