論文の概要: Modelling Political Coalition Negotiations Using LLM-based Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11712v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 21:28:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 19:18:50.163539
• Title: Modelling Political Coalition Negotiations Using LLM-based Agents
• Title（参考訳）: LLMエージェントを用いた政治連携交渉のモデル化
• Authors: Farhad Moghimifar, Yuan-Fang Li, Robert Thomson, Gholamreza Haffari
• Abstract要約: 我々は、新しいNLPタスクとして連立交渉を導入し、それを大規模言語モデルに基づくエージェント間の交渉としてモデル化する。 我々は、欧州政党の宣言とこれらの国における多数の選挙に関する連立協定を含む多言語データセット「POLCA」を導入する。 本稿では、政党間の連立交渉の過程をシミュレートし、その結果を予測するために、階層的なマルコフ決定プロセスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.934372246390495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coalition negotiations are a cornerstone of parliamentary democracies, characterised by complex interactions and strategic communications among political parties. Despite its significance, the modelling of these negotiations has remained unexplored with the domain of Natural Language Processing (NLP), mostly due to lack of proper data. In this paper, we introduce coalition negotiations as a novel NLP task, and model it as a negotiation between large language model-based agents. We introduce a multilingual dataset, POLCA, comprising manifestos of European political parties and coalition agreements over a number of elections in these countries. This dataset addresses the challenge of the current scope limitations in political negotiation modelling by providing a diverse, real-world basis for simulation. Additionally, we propose a hierarchical Markov decision process designed to simulate the process of coalition negotiation between political parties and predict the outcomes. We evaluate the performance of state-of-the-art large language models (LLMs) as agents in handling coalition negotiations, offering insights into their capabilities and paving the way for future advancements in political modelling.
• Abstract（参考訳）: 連立交渉は議会の民主主義の基礎であり、複雑な相互作用と政党間の戦略的コミュニケーションが特徴である。 その重要性にもかかわらず、これらの交渉のモデル化は、主に適切なデータがないために、自然言語処理(NLP)の領域で未検討のままである。 本稿では,新しいnlpタスクとして連立交渉を導入し,大規模言語モデルに基づくエージェント間の交渉としてモデル化する。 我々は、欧州政党の宣言とこれらの国における多数の選挙に関する連立協定を含む多言語データセット POLCA を導入する。 このデータセットは、様々な実世界のシミュレーション基盤を提供することによって、政治交渉モデリングにおける現在の範囲制限の課題に対処する。 さらに,政党間の連立交渉の過程をシミュレートし,結果を予測する階層的マルコフ決定プロセスを提案する。 我々は,現在最先端の大規模言語モデル(LLM)の性能を,連立交渉に対処するエージェントとして評価し,その能力に関する洞察を提供し,今後の政治モデリングの発展への道を開く。

関連論文リスト

• Conditional Language Policy: A General Framework for Steerable Multi-Objective Finetuning [72.46388818127105]
  Conditional Language Policy (CLP) は、複数の目的に対して言語モデルを微調整するためのフレームワークである。 CLPは、推論時に競合する目的を効果的にトレードオフするステアブルモデルを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T16:13:38Z)
• Llama meets EU: Investigating the European Political Spectrum through the Lens of LLMs [18.836470390824633]
  我々は、Llama ChatをEU政治の文脈で監査し、モデルの政治的知識と文脈における推論能力を分析する。 我々は、欧州議会で議論された個々のユーロ党の演説に対して、さらなる微調整、すなわちラマ・チャット(Llama Chat)を適用して、その政治的傾向を再評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T13:42:57Z)
• Assistive Large Language Model Agents for Socially-Aware Negotiation Dialogues [47.977032883078664]
  我々はLarge Language Models(LLM)に基づく支援エージェントを開発する。 2つのLLMエージェントをロールプレイに参加させることで、ビジネス交渉をシミュレートする。 第3のLLMは、交渉結果を改善するための基準に違反した発話を書き換える仲介役として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T09:07:40Z)
• Inducing Political Bias Allows Language Models Anticipate Partisan Reactions to Controversies [5.958974943807783]
  本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたデジタル談話における政治的偏見の理解の課題に対処する。 本稿では,Partisan Bias Divergence AssessmentとPartisan Class Tendency Predictionからなる包括的分析フレームワークを提案する。 以上の結果から,感情的・道徳的ニュアンスを捉えたモデルの有効性が明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T08:57:53Z)
• Plug-and-Play Policy Planner for Large Language Model Powered Dialogue Agents [121.46051697742608]
  そこで本稿では,PDPPという言語モデルプラグインを用いて対話問題を整理するための新たな対話ポリシー計画パラダイムを提案する。 具体的には、利用可能な人間の注釈付きデータに対する教師付き微調整を容易にするための新しいトレーニングフレームワークを開発する。 PPDPPは3つの異なるプロアクティブな対話アプリケーションにおいて、既存のアプローチを一貫して、実質的に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T03:20:16Z)
• INA: An Integrative Approach for Enhancing Negotiation Strategies with Reward-Based Dialogue System [22.392304683798866]
  本稿では,オンラインマーケットプレース向けに設計された対話エージェントを提案する。 我々は,交渉担当者を訓練するための交渉作業に適した,一連の新しい報酬を雇用している。 提案手法と報奨システムはエージェントの交渉能力を大幅に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T15:31:16Z)
• Language of Bargaining [60.218128617765046]
  我々は、言語の使用が二国間交渉をどのように形成するかを研究するための新しいデータセットを構築した。 我々の研究は、交渉の結果を予測する言語信号も明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T13:52:01Z)
• Modeling Long Context for Task-Oriented Dialogue State Generation [51.044300192906995]
  本稿では,シンプルで効果的な発話タグ付け手法と双方向言語モデルを用いたマルチタスク学習モデルを提案する。 提案手法は,入力対話コンテキストシーケンスが長い場合に,ベースラインの性能が著しく低下する,という問題を解決する。 本実験では,MultiWOZ 2.0データセットにおいて,ベースラインに対して7.03%の相対的改善を実現し,新しい最先端のジョイントゴール精度を52.04%に設定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T11:02:25Z)

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。