論文の概要: Zero-shot Persuasive Chatbots with LLM-Generated Strategies and Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03585v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 06:34:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:28:16.254368
• Title: Zero-shot Persuasive Chatbots with LLM-Generated Strategies and Information Retrieval
• Title（参考訳）: LLMによるゼロショット型説得型チャットボットと情報検索
• Authors: Kazuaki Furumai, Roberto Legaspi, Julio Vizcarra, Yudai Yamazaki, Yasutaka Nishimura, Sina J. Semnani, Kazushi Ikeda, Weiyan Shi, Monica S. Lam,
• Abstract要約: 説得は、健康介入から社会的善の促進まで幅広い応用において重要な役割を担っている。 社会的善のために責任を負うような説得力のあるチャットボットは、肯定的な個人的および社会的変化の実現要因となる。 本稿では,多言語モデル(LLM)に基づくゼロショットチャットボットPersuaBotを提案する。 シミュレーションおよび人的会話実験により、ゼロショットアプローチは従来の作業よりも説得力があり、最先端の知識指向チャットボットを超越した事実的精度を実現していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.925754291635035
• License:
• Abstract: Persuasion plays a pivotal role in a wide range of applications from health intervention to the promotion of social good. Persuasive chatbots employed responsibly for social good can be an enabler of positive individual and social change. Existing methods rely on fine-tuning persuasive chatbots with task-specific training data which is costly, if not infeasible, to collect. Furthermore, they employ only a handful of pre-defined persuasion strategies. We propose PersuaBot, a zero-shot chatbot based on Large Language Models (LLMs) that is factual and more persuasive by leveraging many more nuanced strategies. PersuaBot uses an LLM to first generate natural responses, from which the strategies used are extracted. To combat hallucination of LLMs, Persuabot replace any unsubstantiated claims in the response with retrieved facts supporting the extracted strategies. We applied our chatbot, PersuaBot, to three significantly different domains needing persuasion skills: donation solicitation, recommendations, and health intervention. Our experiments on simulated and human conversations show that our zero-shot approach is more persuasive than prior work, while achieving factual accuracy surpassing state-of-the-art knowledge-oriented chatbots.
• Abstract（参考訳）: 説得は、健康介入から社会的善の促進まで幅広い応用において重要な役割を担っている。 社会的善のために責任を負うような説得力のあるチャットボットは、肯定的な個人的および社会的変化の実現要因となる。 既存の方法では、タスク固有のトレーニングデータを備えた微調整型説得型チャットボットが使われています。 さらに、彼らはいくつかの事前定義された説得戦略しか採用していない。 本稿では,多言語モデル(LLM)に基づくゼロショットチャットボットPersuaBotを提案する。 PersuaBot は LLM を使ってまず自然応答を生成し、そこから戦略を抽出する。 LLMの幻覚と戦うために、Persuabotは、未確定の主張を、抽出された戦略を支持する回収された事実に置き換えた。 われわれはチャットボットPersuaBotを、寄付の勧誘、レコメンデーション、健康介入という3つの異なる説得スキルを必要とする3つの領域に適用した。 シミュレーションおよび人的会話実験により、ゼロショットアプローチは従来の作業よりも説得力があり、最先端の知識指向チャットボットを超越した事実的精度を実現していることが示された。

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