論文の概要: Enhancing Consistency of Werewolf AI through Dialogue Summarization and Persona Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07111v1
- Date: Sat, 07 Mar 2026 08:41:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.885385
- Title: Enhancing Consistency of Werewolf AI through Dialogue Summarization and Persona Information
- Title（参考訳）: 対話要約とペルソナ情報によるWerewolf AIの一貫性向上
- Authors: Yoshiki Tanaka, Takumasa Kaneko, Hiroki Onozeki, Natsumi Ezure, Ryuichi Uehara, Zhiyang Qi, Tomoya Higuchi, Ryutaro Asahara, Michimasa Inaba,
- Abstract要約: ワイアウルフゲーム(Werewolf Game)は、プレイヤーの推論と議論のスキルが不可欠であるコミュニケーションゲームである。
本稿では,AIWolfDial 2024共有タスクのために開発されたWerewolf AIエージェントについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3101858435998346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Werewolf Game is a communication game where players' reasoning and discussion skills are essential. In this study, we present a Werewolf AI agent developed for the AIWolfDial 2024 shared task, co-hosted with the 17th INLG. In recent years, large language models like ChatGPT have garnered attention for their exceptional response generation and reasoning capabilities. We thus develop the LLM-based agents for the Werewolf Game. This study aims to enhance the consistency of the agent's utterances by utilizing dialogue summaries generated by LLMs and manually designed personas and utterance examples. By analyzing self-match game logs, we demonstrate that the agent's utterances are contextually consistent and that the character, including tone, is maintained throughout the game.
- Abstract（参考訳）: ウェアウルフゲーム(Werewolf Game)は、プレイヤーの推論と議論のスキルが不可欠であるコミュニケーションゲームである。
本研究では,AIWolfDial 2024共有タスクのために開発されたWerewolf AIエージェントについて紹介する。
近年、ChatGPTのような大規模言語モデルは、例外的な応答生成と推論能力に注目を集めている。
そこで我々は,Werewolf Game のための LLM ベースのエージェントを開発した。
本研究では, LLMの対話要約と手作業によるペルソナと発話例を利用して, エージェントの発話の一貫性を高めることを目的とする。
自己マッチングゲームログを解析することにより,エージェントの発話が文脈的に一貫したものであり,トーンを含むキャラクタがゲーム全体にわたって維持されていることを示す。
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