論文の概要: Exploring Personality-Aware Interactions in Salesperson Dialogue Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18058v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 04:10:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.636955
• Title: Exploring Personality-Aware Interactions in Salesperson Dialogue Agents
• Title（参考訳）: セールスパーソン対話エージェントにおけるパーソナリティ・アウェアインタラクションの探索
• Authors: Sijia Cheng, Wen-Yu Chang, Yun-Nung Chen,
• Abstract要約: 本研究では,Mers-Briggs Type Indicator (MBTI) を用いて定義したユーザペルソナが,営業指向対話エージェントのインタラクション品質とパフォーマンスに与える影響について検討する。 本研究は,対話のダイナミクス,タスク完了率,対話自然性の顕著なパターンを明らかにし,対話エージェントが戦略を洗練させる可能性を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.282523537612477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of dialogue agents into the sales domain requires a deep understanding of how these systems interact with users possessing diverse personas. This study explores the influence of user personas, defined using the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI), on the interaction quality and performance of sales-oriented dialogue agents. Through large-scale testing and analysis, we assess the pre-trained agent's effectiveness, adaptability, and personalization capabilities across a wide range of MBTI-defined user types. Our findings reveal significant patterns in interaction dynamics, task completion rates, and dialogue naturalness, underscoring the future potential for dialogue agents to refine their strategies to better align with varying personality traits. This work not only provides actionable insights for building more adaptive and user-centric conversational systems in the sales domain but also contributes broadly to the field by releasing persona-defined user simulators. These simulators, unconstrained by domain, offer valuable tools for future research and demonstrate the potential for scaling personalized dialogue systems across diverse applications.
• Abstract（参考訳）: 営業領域への対話エージェントの統合は、これらのシステムが多様なペルソナを持つユーザとどのように相互作用するかを深く理解する必要がある。 本研究では,Mers-Briggs Type Indicator (MBTI) を用いて定義したユーザペルソナが,営業指向対話エージェントのインタラクション品質とパフォーマンスに与える影響について検討する。 大規模なテストと分析を通じて,MBTIが定義した幅広いユーザタイプに対して,事前学習したエージェントの有効性,適応性,パーソナライズ能力を評価する。 本研究は,対話のダイナミクス,タスク完了率,対話自然性の顕著なパターンを明らかにし,対話エージェントが様々な性格特性とよりよく整合する戦略を洗練するための今後の可能性を明らかにするものである。 この作業は、営業領域において、より適応的でユーザ中心の会話システムを構築するための実用的な洞察を提供するだけでなく、ペルソナ定義のユーザーシミュレータをリリースすることによって、この分野に広く貢献する。 これらのシミュレータはドメインによって制約されず、将来の研究に有用なツールを提供し、多様なアプリケーションにまたがってパーソナライズされた対話システムをスケールする可能性を実証する。

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