論文の概要: PsyPlay: Personality-Infused Role-Playing Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03821v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 07:17:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:33:06.008420
• Title: PsyPlay: Personality-Infused Role-Playing Conversational Agents
• Title（参考訳）: PsyPlay: パーソナリティを駆使したロールプレイング会話エージェント
• Authors: Tao Yang, Yuhua Zhu, Xiaojun Quan, Cong Liu, Qifan Wang,
• Abstract要約: PsyPlayは、リッチなパーソナリティの表現を容易にする対話生成フレームワークである。 我々は,PsyPlayが意図した性格特性を正確に表現でき,GPT-3.5で全体の成功率が80.31%に達することを示す。 我々はPsyPlay-Benchと呼ばれるパーソナライズされたロールプレイのための対話コーパスを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.621060656111084
• License:
• Abstract: The current research on Role-Playing Conversational Agents (RPCAs) with Large Language Models (LLMs) primarily focuses on imitating specific speaking styles and utilizing character backgrounds, neglecting the depiction of deeper personality traits.~In this study, we introduce personality-infused role-playing for LLM agents, which encourages agents to accurately portray their designated personality traits during dialogues. We then propose PsyPlay, a dialogue generation framework that facilitates the expression of rich personalities among multiple LLM agents. Specifically, PsyPlay enables agents to assume roles with distinct personality traits and engage in discussions centered around specific topics, consistently exhibiting their designated personality traits throughout the interactions. Validation on generated dialogue data demonstrates that PsyPlay can accurately portray the intended personality traits, achieving an overall success rate of 80.31% on GPT-3.5. Notably, we observe that LLMs aligned with positive values are more successful in portraying positive personality roles compared to negative ones. Moreover, we construct a dialogue corpus for personality-infused role-playing, called PsyPlay-Bench. The corpus, which consists of 4745 instances of correctly portrayed dialogues using PsyPlay, aims to further facilitate research in personalized role-playing and dialogue personality detection.
• Abstract（参考訳）: ロールプレイング会話エージェント (RPCA) とLarge Language Models (LLMs) に関する現在の研究は、主に特定の話し方スタイルの模倣と文字背景の活用に焦点を当てており、より深い性格特性の描写を無視している。 本研究では,LLMエージェントに対するパーソナリティ注入型ロールプレイングを導入し,エージェントが対話中に指定されたパーソナリティの特徴を正確に表現することを奨励する。 次に,複数のLLMエージェント間のリッチな個人性表現を容易にする対話生成フレームワークであるPsyPlayを提案する。 具体的には、PsyPlayは、エージェントが異なる個性特性を持つ役割を引き受け、特定のトピックを中心にした議論を行うことを可能にする。 生成した対話データに対する検証は、PsyPlayが意図した性格特性を正確に表現でき、GPT-3.5で全体の成功率が80.31%に達することを示す。 特に, 肯定値に整合したLDMが, 否定的よりも肯定的な性格的役割を表現することに成功していることが明らかとなった。 さらに,PsyPlay-Benchと呼ばれるパーソナライズされたロールプレイのための対話コーパスを構築した。 コーパスは、PsyPlayを用いた4745の正しく描写された対話のインスタンスで構成され、パーソナライズされたロールプレイングと対話パーソナリティ検出の研究をさらに促進することを目的としている。

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