CharacterGPT：面向角色扮演智能体的角色重建框架
计算与语言
2025-02-25 v5 人工智能
摘要
最近引入的Assistants API凸显了大型语言模型（LLM）在角色扮演智能体（RPA）中的潜力。然而，由于信息提取的变异性，保持一致的角色设定仍然是一个重大挑战，因为信息提取经常遗漏诸如背景故事或人际关系等关键元素。为了解决这一限制，我们引入了CharacterGPT，一个旨在通过角色设定训练（CPT）动态重建角色设定的框架。该方法通过从章节级小说摘要中提取特征来逐步更新角色设定，反映叙事的进展。我们的框架通过大五人格评估和创造性任务进行评估，其中角色生成原创叙事，证明了CharacterGPT在保持角色一致性方面的有效性。代码和结果可在https://github.com/Jeiyoon/charactergpt获取。
引用
@article{arxiv.2405.19778,
title = {CharacterGPT: A Persona Reconstruction Framework for Role-Playing Agents},
author = {Jeiyoon Park and Chanjun Park and Heuiseok Lim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.19778},
year = {2025}
}
备注
NAACL 2025 Industry Track (Oral)