論文の概要: Preference Estimation via Opponent Modeling in Multi-Agent Negotiation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15687v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 04:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.736318
• Title: Preference Estimation via Opponent Modeling in Multi-Agent Negotiation
• Title（参考訳）: マルチエージェントネゴシエーションにおける応答モデルによる推定
• Abstract要約: 本稿では,自然言語情報を構造化ベイズ対人モデリングフレームワークに組み込む新しい選好推定手法を提案する。 本フレームワークは,確率論的推論と自然言語理解を統合することにより,一致率と嗜好推定精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2793978815721552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated negotiation in complex, multi-party and multi-issue settings critically depends on accurate opponent modeling. However, conventional numerical-only approaches fail to capture the qualitative information embedded in natural language interactions, resulting in unstable and incomplete preference estimation. Although Large Language Models (LLMs) enable rich semantic understanding of utterances, it remains challenging to quantitatively incorporate such information into a consistent opponent modeling. To tackle this issue, we propose a novel preference estimation method integrating natural language information into a structured Bayesian opponent modeling framework. Our approach leverages LLMs to extract qualitative cues from utterances and converts them into probabilistic formats for dynamic belief tracking. Experimental results on a multi-party benchmark demonstrate that our framework improves the full agreement rate and preference estimation accuracy by integrating probabilistic reasoning with natural language understanding.
• Abstract（参考訳）: 複雑、複数政党、複数問題設定における自動交渉は、正確な相手モデリングに大きく依存する。 しかし、従来の数値のみのアプローチでは、自然言語の相互作用に埋め込まれた定性的な情報を捉えることができず、不安定で不完全な選好推定をもたらす。 大規模言語モデル(LLM)は発話のセマンティックな理解を可能にするが、そのような情報を一貫した相手モデルに定量的に組み込むことは依然として困難である。 この問題に対処するために,自然言語情報を構造化ベイズ対人モデリングフレームワークに組み込む新しい選好推定手法を提案する。 提案手法では,LLMを用いて発話から定性的な手がかりを抽出し,動的信念追跡のための確率的形式に変換する。 提案手法は,確率論的推論と自然言語理解を統合することにより,一致率と嗜好推定精度を向上することを示した。

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