論文の概要: PRISMA: Preference-Reinforced Self-Training Approach for Interpretable Emotionally Intelligent Negotiation Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18354v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 14:47:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.945083
• Title: PRISMA: Preference-Reinforced Self-Training Approach for Interpretable Emotionally Intelligent Negotiation Dialogues
• Title（参考訳）: PRISMA: 感情的知性交渉対話に対する優先強化自己学習アプローチ
• Authors: Prajwal Vijay Kajare, Priyanshu Priya, Bikash Santra, Asif Ekbal,
• Abstract要約: PRISMAは,2つのアプリケーションドメイン,ジョブインタビュー,リソース割り当てを対象とする,感情的にインテリジェントな対話システムである。 本研究では,感情の知覚,理解,利用,管理によって人間との交渉を模倣する感情認識型ネゴシエーション・ストラテジーインフォームド・オブ・ソート(ENS-CoT)推論機構を提案する。 次に、これらのデータセットを活用して、直接選好最適化(DPO)による自己学習を強化し、より正確で、解釈可能で、感情的に適切な交渉応答に向けてエージェントを誘導することにより、PRISMAを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.597883750255114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotion plays a pivotal role in shaping negotiation outcomes, influencing trust, cooperation, and long-term relationships. Developing negotiation dialog systems that can recognize and respond strategically to emotions is, therefore, essential to create more effective human-centered interactions. Beyond generating emotionally appropriate responses, interpretability - understanding how a system generates a particular emotion-aware response, is critical for fostering reliability and building rapport. Driven by these aspects, in this work, we introduce PRISMA, an interpretable emotionally intelligent negotiation dialogue system targeting two application domains, viz. job interviews and resource allocation. To enable interpretability, we propose an Emotion-aware Negotiation Strategy-informed Chain-of-Thought (ENS-CoT) reasoning mechanism, which mimics human negotiation by perceiving, understanding, using, and managing emotions. Leveraging ENS-CoT, we curate two new datasets: JobNego (for job interview negotiation) and ResNego (for resource allocation negotiation). We then leverage these datasets to develop PRISMA by augmenting self-training with Direct Preference Optimization (DPO), guiding agents toward more accurate, interpretable, and emotionally appropriate negotiation responses. Automatic and human evaluation on JobNego and ResNego datasets demonstrate that PRISMA substantially enhances interpretability and generates appropriate emotion-aware responses, while improving overall negotiation effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 感情は交渉の結果を形作り、信頼、協力、長期的な関係に影響を及ぼす上で重要な役割を果たしている。 感情を戦略的に認識し、反応できる交渉対話システムの開発は、より効果的な人間中心の対話を作り出すために不可欠である。 感情的に適切な応答を生成することの他に、システムがどのように特定の感情認識応答を生成するかを理解することの解釈可能性は、信頼性を育み、ラプポートを構築する上で重要である。 PRISMAは,2つのアプリケーションドメインを対象とした,感情的・インテリジェントな対話システムである。 そこで我々は,感情の知覚,理解,利用,管理によって人間との交渉を模倣する感情認識型ネゴシエーション・ストラテジーインフォームド・オブ・ソート(ENS-CoT)推論機構を提案する。 ENS-CoTを活用することで、JobNego(ジョブインタビュー交渉用)とResNego(リソース割り当て交渉用)の2つの新しいデータセットをキュレートします。 次に、これらのデータセットを活用して、直接選好最適化(DPO)による自己学習を強化し、より正確で、解釈可能で、感情的に適切な交渉応答に向けてエージェントを誘導することにより、PRISMAを開発する。 JobNegoデータセットとResNegoデータセットの自動評価により、PRISMAは解釈可能性を大幅に向上し、適切な感情認識応答を生成し、全体的な交渉効率を向上させる。

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