論文の概要: Ink and Individuality: Crafting a Personalised Narrative in the Age of LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00026v4
- Date: Sun, 28 Jul 2024 00:29:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 23:37:56.108801
- 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
- "It was 80% me, 20% AI": Seeking Authenticity in Co-Writing with Large Language Models [97.22914355737676]
我々は、AIツールと共同で書き込む際に、著者が自分の真正な声を保存したいかどうか、どのように検討する。
本研究は,人間とAIの共創における真正性の概念を解明するものである。
読者の反応は、人間とAIの共著に対する関心が低かった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T04:42:32Z) - Revealing Personality Traits: A New Benchmark Dataset for Explainable Personality Recognition on Dialogues [63.936654900356004]
パーソナリティ認識は,対話やソーシャルメディア投稿などのユーザデータに含まれる性格特性を識別することを目的としている。
本稿では,人格特性の証拠として推論過程を明らかにすることを目的とした,説明可能な人格認識という新しい課題を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T14:41:43Z) - MirrorStories: Reflecting Diversity through Personalized Narrative Generation with Large Language Models [5.397565689903148]
本研究では,パーソナライズされた「ミラーストーリー」作成におけるLarge Language Models(LLM)の有効性について検討する。
ミラーストリーズ(MirrorStories)は、名前、性別、年齢、民族性、読者の興味、ストーリーモラルといった要素を統合した1500のパーソナライズされた短編小説のコーパスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T22:43:13Z) - Inclusivity in Large Language Models: Personality Traits and Gender Bias in Scientific Abstracts [49.97673761305336]
我々は,3つの大きな言語モデル (LLM) を,人間の物語スタイルと潜在的な性別バイアスに適合させることで評価した。
以上の結果から,これらのモデルは一般的にヒトの投稿内容によく似たテキストを生成するが,スタイル的特徴の変化は有意な性差を示すことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-27T19:26:11Z) - The Effects of Embodiment and Personality Expression on Learning in LLM-based Educational Agents [0.7499722271664147]
本研究は,人格表現と体格が,教育的会話エージェントにおける人格認識と学習にどのように影響するかを考察する。
教育アプリケーションに適したLLMベースの会話支援を統合することで、既存のパーソナリティ駆動型会話エージェントフレームワークを拡張した。
1)対話を通して人格を伝達する対話のみのモデル,(2)対話のみで人格を表現するアニメーション人間モデル,(3)対話と身体と顔のアニメーションを通して人格を表現するアニメーション人間モデル,の3つのモデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T09:38:26Z) - Is persona enough for personality? Using ChatGPT to reconstruct an agent's latent personality from simple descriptions [2.6080756513915824]
パーソナリティ(Personality)は、人間の認知の基本的な側面であり、行動、思考、感情に影響を与える様々な特徴を含んでいる。
本稿では,社会デコグラフィとパーソナリティ型情報を含む簡単な記述のみに基づいて,これらの複雑な認知属性を再構築する大規模言語モデル(LLM)の機能について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T02:32:57Z) - 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。
このタスクに対処する新しいベンチマークデータセットであるPersonalityEditを構築します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T16:02:36Z) - 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) - 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。