論文の概要: User Review Writing via Interview with Dialogue Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07070v1
- Date: Sat, 07 Mar 2026 07:02:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.784298
- Title: User Review Writing via Interview with Dialogue Systems
- Title（参考訳）: 対話システムへのインタビューによるユーザレビュー作成
- Authors: Yoshiki Tanaka, Michimasa Inaba,
- Abstract要約: 本稿では,ユーザレビュー作成を容易にする対話システムを提案する。
GPT-4を用いてシステムを実装し,システムユーザとレビュー読者の観点から比較実験を行った。
また、読者の視点からレビューを評価し、システム生成レビューは人間が書いたレビューよりも有用であることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9576327614980396
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: User reviews on e-commerce and review sites are crucial for making purchase decisions, although creating detailed reviews is time-consuming and labor-intensive. In this study, we propose a novel use of dialogue systems to facilitate user review creation by generating reviews from information gathered during interview dialogues with users. To validate our approach, we implemented our system using GPT-4 and conducted comparative experiments from the perspectives of system users and review readers. The results indicate that participants who used our system rated their interactions positively. Additionally, reviews generated by our system required less editing to achieve user satisfaction compared to those by the baseline. We also evaluated the reviews from the reader' perspective and found that our system-generated reviews are more helpful than those written by humans. Despite challenges with the fluency of the generated reviews, our method offers a promising new approach to review writing.
- Abstract（参考訳）: 電子商取引やレビューサイトのユーザーレビューは、詳細なレビューを作成するのに時間と労力を要するが、購入決定には不可欠である。
本研究では,ユーザとの対話中に収集された情報からレビューを生成することによって,ユーザレビュー作成を容易にする対話システムを提案する。
提案手法を検証するため,GPT-4を用いてシステムを実装し,システムユーザとレビュー読者の視点で比較実験を行った。
その結果, 本システムを用いた被験者は, インタラクションを肯定的に評価した。
さらに,本システムで作成したレビューでは,ベースラインよりもユーザの満足度を向上するために編集を少なくする必要があった。
また、読者の視点からレビューを評価し、システム生成レビューは人間が書いたレビューよりも有用であることを示した。
生成したレビューの流布に伴う問題にもかかわらず,本手法は書面レビューに有望な新しいアプローチを提供する。
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