論文の概要: Schema-Guided Culture-Aware Complex Event Simulation with Multi-Agent Role-Play

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18935v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 17:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:22.892782
• Title: Schema-Guided Culture-Aware Complex Event Simulation with Multi-Agent Role-Play
• Title（参考訳）: マルチエージェントロールプレイを用いたスキーマ誘導型文化認識複合イベントシミュレーション
• Authors: Sha Li, Revanth Gangi Reddy, Khanh Duy Nguyen, Qingyun Wang, May Fung, Chi Han, Jiawei Han, Kartik Natarajan, Clare R. Voss, Heng Ji,
• Abstract要約: 自然災害や社会と政治の対立といった複雑な出来事は、政府や社会からの迅速な対応を必要とする。 我々は、ドメイン知識を表すイベントスキーマの両方でガイドされる、制御可能な複雑なニュースイベントシミュレータを開発した。 ジオディバース・コモンセンスとカルチャー・ノルム・アウェア・ナレッジ・エンハンスメント・コンポーネントを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.57968387772428
• License:
• Abstract: Complex news events, such as natural disasters and socio-political conflicts, require swift responses from the government and society. Relying on historical events to project the future is insufficient as such events are sparse and do not cover all possible conditions and nuanced situations. Simulation of these complex events can help better prepare and reduce the negative impact. We develop a controllable complex news event simulator guided by both the event schema representing domain knowledge about the scenario and user-provided assumptions representing case-specific conditions. As event dynamics depend on the fine-grained social and cultural context, we further introduce a geo-diverse commonsense and cultural norm-aware knowledge enhancement component. To enhance the coherence of the simulation, apart from the global timeline of events, we take an agent-based approach to simulate the individual character states, plans, and actions. By incorporating the schema and cultural norms, our generated simulations achieve much higher coherence and appropriateness and are received favorably by participants from a humanitarian assistance organization.
• Abstract（参考訳）: 自然災害や社会と政治の対立といった複雑な出来事は、政府や社会からの迅速な対応を必要とする。 未来を予測するための歴史的な出来事を頼りにするのは不十分であり、そのような出来事は希少であり、あらゆる可能な状況や微妙な状況をカバーしていない。 これらの複雑な事象のシミュレーションは、ネガティブな影響を準備し軽減するのに役立ちます。 シナリオに関するドメイン知識を表すイベントスキーマとケース固有の条件を表すユーザが提供する仮定の両方で、制御可能な複雑なニュースイベントシミュレータを開発する。 イベントダイナミクスは, きめ細かな社会的・文化的文脈に依存しているため, ジオディバース・コモンセンスと文化的規範的知識強化コンポーネントをさらに導入する。 シミュレーションのコヒーレンスを高めるために,イベントのグローバルタイムラインとは別に,エージェントベースのアプローチで個々のキャラクタ状態,計画,行動のシミュレートを行う。 スキーマと文化規範を取り入れることで、生成したシミュレーションはより高度な一貫性と適切性を達成し、人道支援団体の参加者から好意的に受け入れられる。

関連論文リスト

• GenSim: A General Social Simulation Platform with Large Language Model based Agents [111.00666003559324]
  我々はtextitGenSim と呼ばれる新しい大規模言語モデル (LLM) ベースのシミュレーションプラットフォームを提案する。 我々のプラットフォームは10万のエージェントをサポートし、現実世界のコンテキストで大規模人口をシミュレートする。 我々の知る限り、GenSimは汎用的で大規模で修正可能な社会シミュレーションプラットフォームに向けた最初の一歩である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T05:02:23Z)
• DAMe: Personalized Federated Social Event Detection with Dual Aggregation Mechanism [55.45581907514175]
  本稿では,ソーシャルイベント検出のための二重集約機構,すなわちDAMeを用いた個人化学習フレームワークを提案する。 クライアントの好みに関する最大限の外部知識を提供するため,グローバルアグリゲーション戦略を導入する。 さらに、ローカルなオーバーフィッティングやクライアントドリフトを防止するために、グローバルなローカルイベント中心の制約を組み込んでいます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T04:56:41Z)
• Simulating Public Administration Crisis: A Novel Generative Agent-Based Simulation System to Lower Technology Barriers in Social Science Research [0.0]
  本稿では,GPT-3.5大言語モデルに基づく社会シミュレーションのパラダイムを提案する。 これには、人間の認知、記憶、意思決定のフレームワークをエミュレートする生成エージェントの構築が含まれる。 エージェントはパーソナライズされたカスタマイズを示し、公開イベントは自然言語処理によってシームレスに組み込まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T20:48:01Z)
• Harvesting Event Schemas from Large Language Models [38.56772862516626]
  イベントスキーマは、イベントを表現し、世界イベントの知識をモデル化するための概念的、構造的、フォーマルな言語を提供する。 実世界のイベントのオープンな性質、イベント表現の多様性、イベント知識の広さにより、高品質で高カバレッジなイベントスキーマを自動生成することは困難である。 本稿では,大規模な事前学習型言語モデルから得られた知識を,イベントスキーマ誘導のための新しいパラダイムとして提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T06:51:05Z)
• Modeling Complex Event Scenarios via Simple Entity-focused Questions [58.16787028844743]
  複雑なシナリオにおけるイベントを参加者に関する質問に対する回答としてモデル化する質問誘導生成フレームワークを提案する。 生成プロセスの任意のステップでは、フレームワークは以前に生成されたイベントをコンテキストとして使用するが、3つの質問の1つに対する回答として次のイベントを生成する。 私たちの経験的評価は、この質問誘導世代が、参加者のより優れたカバレッジ、ドメイン内の多様なイベント、イベントシーケンスのモデリングにおける同等の難易度を提供することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T15:48:56Z)
• POQue: Asking Participant-specific Outcome Questions for a Deeper Understanding of Complex Events [26.59626509200256]
  群衆労働者は、状況を構成する健全な出来事の集団的影響を推測できることを示す。 マルチステップインタフェースを作成することで、8K短いニュースワイヤ物語とROCStoriesの高品質な注釈付きデータセットを収集する。 我々のデータセットであるPOQueは、意味理解の複数の側面に対処するモデルの探索と開発を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T22:23:27Z)
• CausalCity: Complex Simulations with Agency for Causal Discovery and Reasoning [68.74447489372037]
  本稿では,因果探索と反事実推論のためのアルゴリズムの開発を目的とした,高忠実度シミュレーション環境を提案する。 私たちの作業の中核となるコンポーネントは、複雑なシナリオを定義して作成することが簡単になるような、テキストの緊急性を導入することです。 我々は3つの最先端の手法による実験を行い、ベースラインを作成し、この環境の可利用性を強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T00:21:41Z)
• A modular framework for extreme weather generation [0.0]
  機械学習技術はレジリエンス計画において重要な役割を果たす可能性がある。 本稿では、極端気象イベントシナリオを生成するために、交換可能なコンポーネントに依存するモジュラーフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-05T15:12:10Z)
• Joint Constrained Learning for Event-Event Relation Extraction [94.3499255880101]
  本稿では,イベント・イベント関係をモデル化するための制約付き協調学習フレームワークを提案する。 具体的には、このフレームワークは、複数の時間的および部分的関係内の論理的制約を強制する。 我々は,共同学習手法が,共同ラベル付きデータの欠如を効果的に補うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T22:45:28Z)

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。