論文の概要: Know You First and Be You Better: Modeling Human-Like User Simulators via Implicit Profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18968v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 09:26:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.444917
• Title: Know You First and Be You Better: Modeling Human-Like User Simulators via Implicit Profiles
• Title（参考訳）: 人のようなユーザーシミュレータをインシシットプロフィールでモデル化する「Know You First and Be You Better」
• Authors: Kuang Wang, Xianfei Li, Shenghao Yang, Li Zhou, Feng Jiang, Haizhou Li,
• Abstract要約: ユーザシミュレータは、対話システムとの人間のインタラクションを複製するのに不可欠である。 本研究では,人間と機械の会話から暗黙のユーザプロファイルを推論するフレームワークである暗黙のプロファイル(USP)を用いたユーザシミュレータを提案する。 USPは、一貫性において同等のパフォーマンスを達成しつつ、信頼性と多様性の観点から、強力なベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.43150003866563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: User simulators are crucial for replicating human interactions with dialogue systems, supporting both collaborative training and automatic evaluation, especially for large language models (LLMs). However, existing simulators often rely solely on text utterances, missing implicit user traits such as personality, speaking style, and goals. In contrast, persona-based methods lack generalizability, as they depend on predefined profiles of famous individuals or archetypes. To address these challenges, we propose User Simulator with implicit Profiles (USP), a framework that infers implicit user profiles from human-machine conversations and uses them to generate more personalized and realistic dialogues. We first develop an LLM-driven extractor with a comprehensive profile schema. Then, we refine the simulation through conditional supervised fine-tuning and reinforcement learning with cycle consistency, optimizing it at both the utterance and conversation levels. Finally, we adopt a diverse profile sampler to capture the distribution of real-world user profiles. Experimental results demonstrate that USP outperforms strong baselines in terms of authenticity and diversity while achieving comparable performance in consistency. Furthermore, dynamic multi-turn evaluations based on USP strongly align with mainstream benchmarks, demonstrating its effectiveness in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: ユーザシミュレータは対話システムとの対話を再現するために不可欠であり、特に大規模言語モデル(LLM)において協調トレーニングと自動評価の両方をサポートする。 しかし、既存のシミュレータはテキストの発話のみに依存しており、人格、話し方、目標といった暗黙的なユーザー特性を欠いていることが多い。 対照的に、ペルソナに基づく手法は、有名人や考古学者の事前定義されたプロファイルに依存するため、一般化性に欠ける。 これらの課題に対処するため,人間と機械の会話から暗黙のユーザプロファイルを推論し,よりパーソナライズされ,現実的な対話を生成するフレームワークである暗黙のプロファイル(USP)を用いたユーザシミュレータを提案する。 まず、総合的なプロファイルスキーマを持つLCM駆動抽出器を開発する。 そして,条件付き微調整と強化学習によるシミュレーションをサイクル整合性で洗練し,発話レベルと会話レベルの両方で最適化する。 最後に,実世界のユーザプロファイルの分布を捉えるために,多種多様なプロファイルサンプルを採用する。 実験の結果,USPは信頼性と多様性の点で高いベースラインを達成しつつ,一貫性で同等のパフォーマンスを実現していることがわかった。 さらに、USPに基づく動的マルチターン評価は主流のベンチマークと強く一致し、実世界のアプリケーションでの有効性を示す。

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