論文の概要: From Personas to Talks: Revisiting the Impact of Personas on LLM-Synthesized Emotional Support Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11451v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 05:24:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:34.576141
• Title: From Personas to Talks: Revisiting the Impact of Personas on LLM-Synthesized Emotional Support Conversations
• Title（参考訳）: ペルソナから講演へ:LLM-synthesized Emotional Support Conversationsにおけるペルソナの影響を再考する
• Authors: Shenghan Wu, Yang Deng, Yimo Zhu, Wynne Hsu, Mong Li Lee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は感情的サポートの会話の世代に革命をもたらした。 本稿では,感情的支援会話の創出におけるペルソナの役割について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.67703146838264
• License:
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has revolutionized the generation of emotional support conversations (ESC), offering scalable solutions with reduced costs and enhanced data privacy. This paper explores the role of personas in the creation of ESC by LLMs. Our research utilizes established psychological frameworks to measure and infuse persona traits into LLMs, which then generate dialogues in the emotional support scenario. We conduct extensive evaluations to understand the stability of persona traits in dialogues, examining shifts in traits post-generation and their impact on dialogue quality and strategy distribution. Experimental results reveal several notable findings: 1) LLMs can infer core persona traits, 2) subtle shifts in emotionality and extraversion occur, influencing the dialogue dynamics, and 3) the application of persona traits modifies the distribution of emotional support strategies, enhancing the relevance and empathetic quality of the responses. These findings highlight the potential of persona-driven LLMs in crafting more personalized, empathetic, and effective emotional support dialogues, which has significant implications for the future design of AI-driven emotional support systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、コスト削減とデータプライバシの向上によるスケーラブルなソリューションを提供する感情サポート会話(ESC)の生成に革命をもたらした。 本稿では,LSMによるESC作成におけるペルソナの役割について考察する。 我々の研究は、確立された心理学的枠組みを利用して、パーソナ特性をLSMに測定し、注入し、感情的支援シナリオにおける対話を生成する。 本研究では,対話におけるペルソナ特性の安定性を理解するために,対話後の特徴の変化と,対話の質や戦略分布に与える影響について検討する。 実験結果からいくつかの顕著な発見が得られた。 1) LLM はコアペルソナ特性を推測することができる。 2)感情の微妙な変化と外転、対話力学への影響、 3)ペルソナ特性の適用は,感情的支援戦略の分布を変化させ,反応の関連性や共感的品質を高める。 これらの知見は、よりパーソナライズされ、共感的で、効果的な感情支援対話を構築する上で、ペルソナ駆動型LLMの可能性を強調し、AI駆動型感情支援システムの設計に重要な意味を持つ。

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