論文の概要: Ink and Individuality: Crafting a Personalised Narrative in the Age of LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00026v3
- Date: Mon, 22 Apr 2024 08:30:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 22:55:04.701692
- Title: Ink and Individuality: Crafting a Personalised Narrative in the Age of LLMs
- Title(参考訳): インクと個性: LLMの時代における個人化された物語づくり
- Authors: Azmine Toushik Wasi, Raima Islam, Mst Rafia Islam,
- Abstract要約: LLMベースの筆記アシスタントへの依存が高まると、創造性と個性は時間とともに悪化する。
本研究は,様々な視点と概念を探索するための簡単な調査を行うことにより,これらの懸念について検討する。
これらの課題に対処することは、人間とコンピュータのインタラクションシステムを改善し、パーソナライズとパーソナライズのためのアシスタントを書くために不可欠である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Individuality and personalization comprise the distinctive characteristics that make each writer unique and influence their words in order to effectively engage readers while conveying authenticity. However, our growing reliance on LLM-based writing assistants risks compromising our creativity and individuality over time. We often overlook the negative impacts of this trend on our creativity and uniqueness, despite the possible consequences. This study investigates these concerns by performing a brief survey to explore different perspectives and concepts, as well as trying to understand people's viewpoints, in conjunction with past studies in the area. Addressing these issues is essential for improving human-computer interaction systems and enhancing writing assistants for personalization and individuality.
- Abstract(参考訳): 個人性とパーソナライゼーションは、個々の作家をユニークにし、その言葉に影響を与えて、読者を効果的にエンゲージし、真偽を伝えていく特徴である。
しかし、LLMベースの筆記アシスタントへの依存度が高まると、創造性と個性は時とともに悪化する。
この傾向が創造性や独特性に悪影響を及ぼすのを、私たちはしばしば見落としています。
本研究は、様々な視点や概念を探求するための簡単な調査と、その地域の過去の研究と合わせて人々の視点を理解しようとする試みによって、これらの懸念を調査するものである。
これらの課題に対処することは、人間とコンピュータのインタラクションシステムを改善し、パーソナライズとパーソナライズのためのアシスタントを書くために不可欠である。
関連論文リスト
- Affective-NLI: Towards Accurate and Interpretable Personality Recognition in Conversation [30.820334868031537]
会話におけるパーソナリティ認識(PRC)は、テキスト対話コンテンツを通して話者の性格特性を識別することを目的としている。
本稿では,PRCの正確かつ解釈可能なAffective Natural Language Inference (Affective-NLI)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T09:14:24Z) - Secret Keepers: The Impact of LLMs on Linguistic Markers of Personal Traits [6.886654996060662]
本研究では,Large Language Models (LLMs) が,人口動態や心理的特徴の言語マーカーに与える影響について検討する。
筆者らの個人的特徴に対する言語パターンの予測能力は, LLMの使用によってわずかに低下するが, 顕著な変化は稀である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-30T06:49:17Z) - DemoCaricature: Democratising Caricature Generation with a Rough Sketch [80.90808879991182]
我々は、個々人が写真と概念スケッチだけで個人化された似顔絵を作れるように、似顔絵生成を民主化します。
私たちの目標は、スケッチに固有の創造性と主観性を保ちながら、抽象化とアイデンティティの微妙なバランスを取ることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T15:35:42Z) - PsyCoT: Psychological Questionnaire as Powerful Chain-of-Thought for
Personality Detection [50.66968526809069]
PsyCoTと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。これは、個人がマルチターン対話方式で心理的質問を完遂する方法を模倣するものである。
実験の結果,PsyCoTは人格検出におけるGPT-3.5の性能とロバスト性を大幅に向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T08:23:33Z) - Editing Personality for Large Language Models [73.59001811199823]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。
この課題に対処するため、新しいベンチマークデータセットPersonalityEditを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T16:02:36Z) - Revisiting the Reliability of Psychological Scales on Large Language
Models [66.31055885857062]
本研究では,人格評価を大規模言語モデル(LLM)に適用する際の信頼性について検討する。
LLMのパーソナライズに光を当てることで、この分野での今後の探索の道を開くことに努める。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T15:03:28Z) - Personality Understanding of Fictional Characters during Book Reading [81.68515671674301]
この問題に対する最初のラベル付きデータセットPersoNetを提示する。
当社の新たなアノテーション戦略では,オリジナル書籍のプロキシとして,オンライン読書アプリからユーザノートを注釈付けします。
実験と人間の研究は、データセットの構築が効率的かつ正確であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T12:19:11Z) - Seeking Subjectivity in Visual Emotion Distribution Learning [93.96205258496697]
視覚感情分析(VEA)は、人々の感情を異なる視覚刺激に向けて予測することを目的としている。
既存の手法では、集団投票プロセスにおいて固有の主観性を無視して、統合されたネットワークにおける視覚的感情分布を予測することが多い。
視覚的感情分布の主観性を調べるために,新しいテキストサブジェクティビティ評価ネットワーク(SAMNet)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-25T02:20:03Z) - Extracting and Inferring Personal Attributes from Dialogue [15.420778940550381]
人間の対話から個人属性を抽出・推定するタスクについて紹介する。
まず、社会的なチャット対話モデルに個人属性を組み込むことの利点を実証する。
次にこれらの課題の言語的要求を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-26T20:51:00Z) - Room to Grow: Understanding Personal Characteristics Behind Self
Improvement Using Social Media [27.699640898659283]
変化を意図して継続する人々のモチベーション関連行動について検討する。
我々の実験は、変化の意図に固執する人々のモチベーション関連行動に関する新たな洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-17T17:30:30Z)
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。