一种基于评价理论的链式情感架构用于情感型语言模型游戏智能体
人工智能
2023-09-12 v1 计算与语言
人机交互
摘要
开发可信、自然且交互式的数字人工智能体是一个日益受关注的领域。理论不确定性与技术障碍给该领域带来显著挑战，尤其在开发能有效模拟人类情感的智能体方面。大语言模型（LLM）可通过挖掘情境评价中的共性模式来解决这些问题。本研究通过三个实证实验，检验 LLM 解决情商任务与模拟情感的能力。提出并评估了一种基于心理学评价研究的、用于电子游戏中情感模拟的链式情感（chain-of-emotion）新架构。结果表明，在一系列用户体验与内容分析指标上，它优于标准 LLM 架构。因此，本研究为如何基于语言模型中表征的认知过程构建与测试情感型智能体提供了早期证据。
引用
@article{arxiv.2309.05076,
title = {An Appraisal-Based Chain-Of-Emotion Architecture for Affective Language Model Game Agents},
author = {Maximilian Croissant and Madeleine Frister and Guy Schofield and Cade McCall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05076},
year = {2023}
}