論文の概要: PersonaKit (PK): A Plug-and-Play Platform for User Testing Diverse Roles in Full-Duplex Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06007v1
• Date: Thu, 07 May 2026 11:00:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.710598
• Title: PersonaKit (PK): A Plug-and-Play Platform for User Testing Diverse Roles in Full-Duplex Dialogue
• Title（参考訳）: PersonaKit (PK): フルダブルダイアログにおける多機能ユーザテスト用プラグイン・アンド・プレイプラットフォーム
• Authors: Hyunbae Jeon, Jinho D. Choi,
• Abstract要約: 本稿では,対話エージェントの迅速なプロトタイピングと評価を行うための,オープンソースのWebプラットフォームであるPersonaKitを提案する。 我々は,PersonaKitが次世代音声エージェントの複雑な社会言語行動を研究するためのエンドツーエンドのフレームワークを提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.78029839113787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As spoken dialogue systems expand beyond traditional assistant roles to encompass diverse personas -- such as authoritative instructors, uncooperative merchants, or distracted workers -- they require distinct, human-like turn-taking behaviors to maintain psychological immersion. However, current full-duplex systems often default to a rigid, overly accommodating ``always-yield'' policy during overlapping speech, which severely undermines character consistency for non-submissive roles. Evaluating alternative, persona-specific turn-taking strategies through empirical user studies is challenging because building real-time full-duplex test environments requires substantial engineering overhead. To address this, we present PersonaKit (PK), an open-source, low-latency web platform for the rapid prototyping and evaluation of conversational agents. Using intuitive JSON configurations, researchers can define personas, specify probabilistic interruption-handling behaviors (e.g., yield, hold, bridge, or override), and automatically deploy comparative A/B surveys. Through an in-the-wild evaluation with 8 distinct personas, we demonstrate that PersonaKit provides an extensible, end-to-end framework for studying complex sociolinguistic behaviors in next-generation spoken agents.
• Abstract（参考訳）: 音声対話システムは、従来のアシスタントの役割を超えて、権威あるインストラクター、非協力的な商人、気を散らした労働者など、多様なペルソナを包含する。 しかし、現在のフルダブルプレックスシステムは、しばしば、重なり合うスピーチ中に 'always-yield' のポリシーを過度に調整する厳格で、非従属的な役割に対する文字の一貫性を著しく損なう。 実時間フル二重テスト環境を構築するには、相当なエンジニアリングオーバーヘッドが必要になるため、実証的なユーザスタディを通じてペルソナ固有のターンテイク戦略を評価することは難しい。 そこで我々は,対話エージェントの迅速なプロトタイピングと評価を行うオープンソースで低レイテンシなWebプラットフォームである PersonaKit (PK) を提案する。 直感的なJSON設定を使用して、ペルソナを定義し、確率的割り込み処理の動作(例えば、収量、保持、ブリッジ、オーバーライド)を指定し、比較A/Bサーベイを自動的にデプロイすることができる。 次世代音声エージェントの複雑な社会言語行動を研究するために,PersonaKitが拡張可能なエンドツーエンドのフレームワークを提供することを示す。

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