論文の概要: Deriving Character Logic from Storyline as Codified Decision Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10080v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 05:12:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:18.997398
• Title: Deriving Character Logic from Storyline as Codified Decision Trees
• Title（参考訳）: コード化決定木としてのストーリーラインからのキャラクタ論理の導出
• Abstract要約: ロールプレイング(RP)エージェントは、さまざまな物語の文脈で一貫して行動するために行動プロファイルに依存する。 大規模物語データから実行可能かつ解釈可能な決定構造を誘導するデータ駆動型フレームワークであるCDT(Condified Decision Trees)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.01182739162142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Role-playing (RP) agents rely on behavioral profiles to act consistently across diverse narrative contexts, yet existing profiles are largely unstructured, non-executable, and weakly validated, leading to brittle agent behavior. We propose Codified Decision Trees (CDT), a data-driven framework that induces an executable and interpretable decision structure from large-scale narrative data. CDT represents behavioral profiles as a tree of conditional rules, where internal nodes correspond to validated scene conditions and leaves encode grounded behavioral statements, enabling deterministic retrieval of context-appropriate rules at execution time. The tree is learned by iteratively inducing candidate scene-action rules, validating them against data, and refining them through hierarchical specialization, yielding profiles that support transparent inspection and principled updates. Across multiple benchmarks, CDT substantially outperforms human-written profiles and prior profile induction methods on $85$ characters across $16$ artifacts, indicating that codified and validated behavioral representations lead to more reliable agent grounding.
• Abstract（参考訳）: ロールプレイング(RP)エージェントは、さまざまな物語の文脈で一貫して行動するために行動プロファイルに依存するが、既存のプロファイルは、ほとんど構造化されておらず、実行不可能で、弱い検証を受けており、不安定なエージェントの振る舞いにつながる。 大規模物語データから実行可能かつ解釈可能な決定構造を誘導するデータ駆動型フレームワークであるCDT(Condified Decision Trees)を提案する。 CDTは、動作プロファイルを条件付きルールのツリーとして表現し、内部ノードは検証されたシーン条件に対応し、グラウンド化された動作ステートメントをエンコードし、実行時にコンテキストに適したルールを決定論的に検索する。 ツリーは、候補シーンアクションルールを反復的に誘導し、データに対して検証し、階層的な特殊化を通じてそれらを精査し、透過的な検査と原則化された更新をサポートするプロファイルを生成することで学習される。 複数のベンチマークにおいて、CDTは16ドルのアーティファクトにまたがる85ドルの文字に対して、人手によるプロファイルと事前のプロファイル誘導手法を大幅に上回っており、コーデレートと検証された振る舞い表現がより信頼性の高いエージェントの接地につながることを示している。

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