論文の概要: Point of Order: Action-Aware LLM Persona Modeling for Realistic Civic Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17813v1
- Date: Fri, 21 Nov 2025 22:07:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.443189
- Title: Point of Order: Action-Aware LLM Persona Modeling for Realistic Civic Simulation
- Title（参考訳）: 秩序のポイント:リアルな市民シミュレーションのための行動認識型LLMペルソナモデリング
- Authors: Scott Merrill, Shashank Srivastava,
- Abstract要約: この研究は、公開Zoomレコードをペルソナプロファイルや実用的なアクションタグといったメタデータを備えた、話者対応のトランスクリプトに変換するパイプラインを導入している。
地方自治体の審議会、学校委員会会議、市議会セッションの3つの審議会データセットをリリースする。
この「アクション認識」データを用いて特定の参加者をモデル化する微調整LDMは、パープレキシティを67%減少させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.827138852806305
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models offer opportunities to simulate multi-party deliberation, but realistic modeling remains limited by a lack of speaker-attributed data. Transcripts produced via automatic speech recognition (ASR) assign anonymous speaker labels (e.g., Speaker_1), preventing models from capturing consistent human behavior. This work introduces a reproducible pipeline to transform public Zoom recordings into speaker-attributed transcripts with metadata like persona profiles and pragmatic action tags (e.g., [propose_motion]). We release three local government deliberation datasets: Appellate Court hearings, School Board meetings, and Municipal Council sessions. Fine-tuning LLMs to model specific participants using this "action-aware" data produces a 67% reduction in perplexity and nearly doubles classifier-based performance metrics for speaker fidelity and realism. Turing-style human evaluations show our simulations are often indistinguishable from real deliberations, providing a practical and scalable method for complex realistic civic simulations.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、マルチパーティの熟考をシミュレートする機会を提供するが、現実的なモデリングは、話者対応データの欠如によって制限される。
自動音声認識(ASR)によって生成されたトランスクリプトは匿名話者ラベル(例: Speaker_1)を割り当てる。
この研究は、公開Zoomレコードをペルソナプロファイルや実用的なアクションタグ(例: [propose_motion])などのメタデータを備えた、話者対応のトランスクリプトに変換する再現可能なパイプラインを導入している。
地方自治体の審議会、学校委員会会議、市議会セッションの3つの審議会データセットをリリースする。
この「行動認識」データを用いて特定の参加者をモデル化するための微調整LDMは、難易度を67%削減し、話者の忠実度とリアリズムの分類器に基づくパフォーマンス指標をほぼ2倍に削減する。
チューリングスタイルの人間による評価では、シミュレーションは実際の議論と区別できないことが多く、複雑な現実的な市民シミュレーションのための実用的でスケーラブルな方法を提供する。
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