沟通即所需：通过多 LLM 沟通构建说服数据集
计算与语言
2025-02-14 v1 人工智能
摘要
大型语言模型 (LLM) 在生成富有说服力的对话方面表现出色，但关于其输出流畅性和复杂性的担忧仍然存在。本文提出了一种多 LLM 沟通框架，用于自动增强说服数据生成。该框架高效地产生高质量、多样化的语言内容，需 minimal 人工监督。通过广泛的评估，我们展示生成的数据在自然度、语言多样性和说服策略运用方面表现出色，甚至在涉及社交禁忌的复杂情境下亦不改。该框架同样擅长跨越新情境的泛化。我们的结果凸显了该框架在计算与社会科学领域关于说服沟通方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2502.08896,
title = {Communication is All You Need: Persuasion Dataset Construction via Multi-LLM Communication},
author = {Weicheng Ma and Hefan Zhang and Ivory Yang and Shiyu Ji and Joice Chen and Farnoosh Hashemi and Shubham Mohole and Ethan Gearey and Michael Macy and Saeed Hassanpour and Soroush Vosoughi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.08896},
year = {2025}
}
备注
Accepted to NAACL 2025 Main Conference