論文の概要: Collaborative Storytelling and LLM: A Linguistic Analysis of Automatically-Generated Role-Playing Game Sessions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20623v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 15:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:22:13.422360
• Title: Collaborative Storytelling and LLM: A Linguistic Analysis of Automatically-Generated Role-Playing Game Sessions
• Title（参考訳）: 協調型ストーリーテリングとLLM:自動生成ロールプレイングゲームセッションの言語学的分析
• Authors: Alessandro Maisto,
• Abstract要約: RPG(ロールプレイングゲーム)とは、プレイヤーが互いに対話して物語を作るゲームである。 この共有物語の新たな形態は、主に口頭で注目されている。 本稿では,大言語モデル(LLM)の言語がRPGセッションの生成を依頼した場合に,どの程度に口頭や書面の機能を示すかを明らかにすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License:
• Abstract: Role-playing games (RPG) are games in which players interact with one another to create narratives. The role of players in the RPG is largely based on the interaction between players and their characters. This emerging form of shared narrative, primarily oral, is receiving increasing attention. In particular, many authors investigated the use of an LLM as an actor in the game. In this paper, we aim to discover to what extent the language of Large Language Models (LLMs) exhibit oral or written features when asked to generate an RPG session without human interference. We will conduct a linguistic analysis of the lexical and syntactic features of the generated texts and compare the results with analyses of conversations, transcripts of human RPG sessions, and books. We found that LLMs exhibit a pattern that is distinct from all other text categories, including oral conversations, human RPG sessions and books. Our analysis has shown how training influences the way LLMs express themselves and provides important indications of the narrative capabilities of these tools.
• Abstract（参考訳）: RPG(ロールプレイングゲーム)とは、プレイヤーが互いに対話して物語を作るゲームである。 RPGにおけるプレイヤーの役割は、主にプレイヤーとキャラクターの相互作用に基づいている。 この共有物語の新たな形態は、主に口頭で注目されている。 特に、多くの著者がゲームにおける俳優としてのLLMの使用について調査した。 本稿では,Large Language Models (LLMs) の言語が,人間の干渉を伴わないRPGセッションを生成するよう依頼されたとき,どの程度に口頭や文字が現れるかを明らかにすることを目的とする。 生成したテキストの語彙的・構文的特徴を言語学的に分析し、会話の分析、RPGセッションの書き起こし、書籍と比較する。 LLMは、口頭会話、人間のRPGセッション、書籍など、他のすべてのテキストカテゴリとは異なるパターンを示すことがわかった。 我々の分析は,LLMの表現方法にどのような影響を与えるかを示し,これらのツールの物語能力を示す重要な指標を提供する。

関連論文リスト

• Beyond Profile: From Surface-Level Facts to Deep Persona Simulation in LLMs [50.0874045899661]
  本稿では,キャラクタの言語パターンと特徴的思考過程の両方を再現するモデルであるキャラクタボットを紹介する。 ケーススタディとしてLu Xunを用いて、17冊のエッセイコレクションから得られた4つのトレーニングタスクを提案する。 これには、外部の言語構造と知識を習得することに焦点を当てた事前訓練タスクと、3つの微調整タスクが含まれる。 言語的正確性と意見理解の3つのタスクにおいて、キャラクタボットを評価し、適応されたメトリクスのベースラインを著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T16:11:54Z)
• What if Red Can Talk? Dynamic Dialogue Generation Using Large Language Models [0.0]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて動的かつ文脈的に適切な文字相互作用を生成する対話フィラーフレームワークを提案する。 The Final Fantasy VII Remake and Pokemonの環境でこのフレームワークをテストする。 本研究の目的は,よりニュアンスの高いフィラーダイアログ作成を支援することであり,それによってプレイヤーの没入感を高め,RPG体験の全般的向上を図ることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T19:12:18Z)
• AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game [12.384945632524424]
  本稿では,シミュレーション環境における人間行動のプロキシの作成に焦点をあてる。 我々の研究は、最先端の大規模言語モデル(LLM)がゲームルールを効果的に把握し、現在の状況に基づいて意思決定できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T14:34:38Z)
• Are Large Language Models Capable of Generating Human-Level Narratives? [114.34140090869175]
  本稿ではストーリーテリングにおけるLLMの能力について考察し,物語の展開とプロットの進行に着目した。 本稿では,3つの談話レベルの側面から物語を分析するための新しい計算フレームワークを提案する。 談話機能の明示的な統合は、ニューラルストーリーテリングの40%以上の改善によって示されるように、ストーリーテリングを促進することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T08:02:49Z)
• Capturing Minds, Not Just Words: Enhancing Role-Playing Language Models with Personality-Indicative Data [58.92110996840019]
  本稿では、パーソナリティを指標としたデータを用いて、ロールプレイング言語モデル(RPLM)を強化することを提案する。 具体的には、心理学的尺度からの質問を活用し、高度なRPAを蒸留し、文字の心を把握した対話を生成する。 実験により,本データセットを用いてトレーニングしたRPLMは,一般人格関連評価と人格関連評価の両面において,高度なロールプレイング能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T06:24:00Z)
• Large Language Models are Superpositions of All Characters: Attaining Arbitrary Role-play via Self-Alignment [62.898963074989766]
  本稿では,ロールプレイのための自己アライメント手法であるDittoを紹介する。 この方法は4000文字からなるロールプレイトレーニングセットを生成し、現在利用可能なデータセットのスケールを10倍に超える。 本稿では,ロールプレイ領域におけるクロススーパービジョンアライメント実験について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T03:56:22Z)
• RoleCraft-GLM: Advancing Personalized Role-Playing in Large Language Models [6.753588449962107]
  RoleCraft-GLMは、大規模言語モデル(LLM)によるパーソナライズされたロールプレイングの強化を目的とした革新的なフレームワークである。 従来の有名人中心のキャラクターから多彩な非有名人ペルソナへとシフトする、ユニークな会話データセットをコントリビュートする。 私たちのアプローチには、細心の注意深いキャラクタ開発、対話が現実的かつ感情的に共鳴することを保証することが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T17:57:50Z)
• NarrativePlay: Interactive Narrative Understanding [27.440721435864194]
  本研究では,ユーザが架空のキャラクターをロールプレイし,没入感のある環境で他のキャラクターと対話できる新しいシステムであるNarrativePlayを紹介する。 我々はLarge Language Models(LLMs)を利用して、物語から抽出された性格特性によって導かれる人間的な応答を生成する。 ナラティブプレイは2種類の物語、探偵と冒険の物語で評価されており、ユーザーは世界を探索したり、会話を通じて物語のキャラクターと親しみやすくしたりすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T13:24:00Z)
• Large Language Models Meet Harry Potter: A Bilingual Dataset for Aligning Dialogue Agents with Characters [70.84938803753062]
  本稿では,対話エージェントと文字アライメントの研究を進めるために設計されたHarry Potter Dialogueデータセットを紹介する。 このデータセットはハリー・ポッターシリーズのすべての対話セッション(英語と中国語の両方)を含んでいる。 対話シーン、話者、人物関係、属性など、重要な背景情報とともに注釈付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-13T10:16:39Z)

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。