Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Emotion Blended Dialogue Generation in Social Simulation Agents

論文の概要: Self-Emotion Blended Dialogue Generation in Social Simulation Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01633v1
Date: Sat, 3 Aug 2024 02:11:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-06 19:10:37.620911
Title: Self-Emotion Blended Dialogue Generation in Social Simulation Agents
Title（参考訳）: 社会シミュレーションエージェントにおける自己感情ブレンド対話生成
Authors: Qiang Zhang, Jason Naradowsky, Yusuke Miyao,
Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくシミュレーションフレームワークにおける対話戦略と意思決定において,自己感情がエージェントの行動にどのように影響するかを検討する。その結果、自己感情を取り入れることで、エージェントはより人間的な対話戦略を提示できることがわかった。エージェントが複数のトピックについて議論する仮想シミュレーション環境では,エージェントの自己感情がエージェントの意思決定プロセスに大きな影響を及ぼすことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.781929161272853
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: When engaging in conversations, dialogue agents in a virtual simulation environment may exhibit their own emotional states that are unrelated to the immediate conversational context, a phenomenon known as self-emotion. This study explores how such self-emotion affects the agents' behaviors in dialogue strategies and decision-making within a large language model (LLM)-driven simulation framework. In a dialogue strategy prediction experiment, we analyze the dialogue strategy choices employed by agents both with and without self-emotion, comparing them to those of humans. The results show that incorporating self-emotion helps agents exhibit more human-like dialogue strategies. In an independent experiment comparing the performance of models fine-tuned on GPT-4 generated dialogue datasets, we demonstrate that self-emotion can lead to better overall naturalness and humanness. Finally, in a virtual simulation environment where agents have discussions on multiple topics, we show that self-emotion of agents can significantly influence the decision-making process of the agents, leading to approximately a 50% change in decisions.
Abstract（参考訳）: 会話を行う場合、仮想シミュレーション環境での対話エージェントは、即時会話の文脈とは無関係な感情状態(自己感情と呼ばれる現象)を示すことがある。本研究では,このような自己感情が対話戦略におけるエージェントの行動や意思決定にどう影響するかを,大規模言語モデル(LLM)によるシミュレーションフレームワークを用いて検討する。対話戦略予測実験では、エージェントが自己感情と無感情の両方で使用する対話戦略の選択を、人間のものと比べて分析する。その結果、自己感情を取り入れることで、エージェントはより人間的な対話戦略を提示できることがわかった。 GPT-4生成した対話データセットを微調整したモデルの性能を比較する独立実験において,自己感情が自然性や人間性の向上につながることを示した。最後に,エージェントが複数の話題について議論する仮想シミュレーション環境では,エージェントの自己感情がエージェントの意思決定プロセスに大きく影響し,約50%の意思決定に影響を及ぼすことを示す。

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