論文の概要: ARGUS: Theory-of-Mind Guided Argument Generation with Strategy-Aware Planning and Knowledge Grounding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20405v2
- Date: Tue, 25 Aug 2026 01:52:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-31 05:49:59.219022
- Title: ARGUS: Theory-of-Mind Guided Argument Generation with Strategy-Aware Planning and Knowledge Grounding
- Title（参考訳）: ARGUS:戦略アウェアプランニングと知識接地による指導的論証生成
- Abstract要約: 本稿では,古典的レトリックを操作可能なエージェントベースのフレームワークであるArgusを提案する。
理論・オブ・ミンド(ToM: Theory-of-Mind)は、視聴者の信念と価値観を明確に二重の精神モデルを構築し、下流の意思決定を導く。
自動ペアワイズEloとLCM-as-judgeのメトリクスを用いて,Argusを3つの多様なベンチマークで評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0921317897723215
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Persuasive argument generation requires modeling audience beliefs, rhetorical strategies, and factual grounding. Despite recent advancements, existing methods remain largely audience-agnostic and fail to integrate strategy selection to improve persuasiveness. To bridge this gap, we propose Argus, an agent-based framework that operationalizes classical rhetoric for persuasive writing. At its core, a Theory-of-Mind (ToM) Reasoner constructs an explicit dual mental model of the audience's beliefs and values to guide downstream decisions. This representation conditions a component-aware planner that decomposes the argument into subtopics, assigns fine-grained rhetorical functions (logos, pathos, ethos), and triggers strategy-guided evidence retrieval at planning time. Finally, a refinement module iteratively targets and resolves multi-dimensional weaknesses without quality regression. We evaluate Argus across three diverse benchmarks using both automated pairwise Elo and LLM-as-judge metrics. Results show that Argus consistently outperforms strong baselines across multiple backbone models, achieving top rankings and the highest overall scores. Targeted simulation experiments further validate its effectiveness in shifting resistant audience stances.
- Abstract（参考訳）: 説得的議論生成には、聴衆の信念、修辞的戦略、事実的根拠をモデル化する必要がある。
近年の進歩にもかかわらず、既存の手法は観衆に気付かず、説得力を高めるための戦略選択の統合に失敗している。
このギャップを埋めるために、エージェントベースのフレームワークであるArgusを提案する。
理論・オブ・ミンド(ToM: Theory-of-Mind)は、視聴者の信念と価値観を明確に二重の精神モデルを構築し、下流の意思決定を導く。
この表現は、議論をサブトピックに分解し、詳細な修辞関数(ログ、パス、エス)を割り当て、計画時に戦略誘導された証拠検索をトリガーするコンポーネント対応プランナーを条件とする。
最後に、リファインメントモジュールは、品質劣化のない多次元の弱点を反復的にターゲットし、解決する。
自動ペアワイズEloとLCM-as-judgeのメトリクスを用いて,Argusを3つの多様なベンチマークで評価した。
結果は、Argusが複数のバックボーンモデルで一貫して強力なベースラインを上回り、トップランキングと最高スコアを達成していることを示している。
対象とするシミュレーション実験は、耐久観衆の姿勢転換における効果をさらに検証する。
関連論文リスト
- GRASP: Deterministic argument ranking in interaction graphs [65.66879897437157]
全体的判断はモデル間不一致に悩まされていることを示す。
この不安定性は、議論の複雑な相互作用構造を1つの不透明なスコアに崩壊させることから生じる。
安定な局所的相互作用判断をグローバルなランキングに集約する決定論的なフレームワークであるGRASPを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-18T21:49:02Z) - Change My View? The Dynamics of Persuasion and Polarization in Online Discourse [6.390103958990699]
我々は、Redditのr/ChangeMyViewに関する議論のコーパスを分析するために、大きな言語モデルを使用します。
有効な公開推論は、明らかなコンテンツと同じくらい、リレーショナルフレーミングに依存している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-08T18:40:51Z) - Bridging Perception and Reasoning: Token Reweighting for RLVR in Multimodal LLMs [51.60575965819268]
本稿では,この相互依存を明示的にモデル化するToken-Reweighting(ToR)戦略を提案する。
ToRは複数のマルチモーダル推論ベンチマークで一貫したパフォーマンス向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-26T06:25:27Z) - On Theoretically-Driven LLM Agents for Multi-Dimensional Discourse Analysis [0.0]
本稿では,この課題に明示的な理論的知識を取り入れることのメリットを定量化するために,比較マルチエージェントフレームワークを提案する。
我々は、注釈付き政治討論のデータセットを利用して、4つの異なる言い換え機能を含む新しい標準を確立する。
我々は,2つの並列LLMエージェントシステムの評価を行った。1つはRetrieval-Augmented Generation (RAG)による議論理論により強化され,もう1つはゼロショットベースラインである。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-14T10:30:39Z) - SAD: A Large-Scale Strategic Argumentative Dialogue Dataset [60.33125467375306]
実際には、議論はしばしばマルチターン対話として実現される。
大規模なtextbfStrategic textbfArgumentative textbfDialogue データセットは,392,822例からなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-12T11:11:37Z) - Adversarial Yet Cooperative: Multi-Perspective Reasoning in Retrieved-Augmented Language Models [72.4149653187766]
本稿ではAdrialversa Reasoning RAG(ARR)というReasoner-Verifierフレームワークを提案する。
ReasonerとVerifierは、回収された証拠を推論し、プロセス認識の利点によってガイドされながら、互いの論理を批判する。
複数のベンチマーク実験により,本手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-08T06:57:03Z) - ROVER: Benchmarking Reciprocal Cross-Modal Reasoning for Omnimodal Generation [79.17352367219736]
ROVERは1つのモダリティを使用して、もう1つの出力を誘導、検証、精査する。
ROVERは、相互モーダルな推論を明示的にターゲットとする、人間による注釈付きベンチマークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-03T02:27:46Z) - A Generalizable Rhetorical Strategy Annotation Model Using LLM-based Debate Simulation and Labelling [35.2732875767252]
大規模言語モデル(LLM)を活用して,4部構成の修辞型タイポロジー(因果的,経験的,感情的,道徳的)に基づいて,合成討論データを自動生成・ラベル付けするフレームワークを提案する。
本モデルは,話題領域間で高い性能と強力な一般化を実現する。
1)修辞的戦略ラベルの導入による説得性予測の改善、(2)米国大統領討論会における修辞的戦略の時間的・パルチザン的シフトの分析(1960-2020)。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-16T18:51:23Z) - DialogueReason: Rule-Based RL Sparks Dialogue Reasoning in LLMs [54.4857963044859]
本稿では,モノローグ型推論モデルにおける失われた役割を明らかにする推論パラダイムであるDialogueReasonを提案する。
本研究は,モノログ推論パターンの分析と対話に基づく推論手法の開発から成っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-11T16:39:58Z) - Contextualizing Argument Quality Assessment with Relevant Knowledge [11.367297319588411]
SPARKは、関連する知識による文脈化に基づく議論品質を評価するための新しい手法である。
我々は、大きな言語モデルを利用してフィードバックを提供したり、隠れた仮定を推測したり、同様の品質の議論を提供したり、あるいは反論をしたりする4つの拡張を考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-20T21:04:58Z) - Weakly-Supervised Hierarchical Models for Predicting Persuasive
Strategies in Good-faith Textual Requests [22.58861442978803]
誠実なテキスト要求における説得力のある戦略をモデル化する大規模なマルチドメインテキストコーパスを紹介します。
階層的弱教師付き潜在変数モデルの設計を行い,各文に対して部分的ラベル付きデータを用いて説得戦略を予測する。
実験の結果,提案手法は既存の半監視ベースラインを大幅に上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-16T02:31:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。