通过合成跨学科沟通策略来增强说服式对话代理
计算与语言
2026-02-27 v1
摘要
当前开发说服式对话代理的方法常常依赖于有限的预定义说服策略，无法捕捉真实世界互动的复杂性。我们采取跨学科方法，开发了一个用于设计说服式对话代理的框架，该框架综合了来自社会心理学、行为经济学和沟通理论的已证明策略。我们通过在两个不同的数据集上进行实验来验证所提出的框架：代表特定领域场景的说服良好(Persuasion for Good)数据集，以及涵盖广泛场景的每日说服(DailyPersuasion)数据集。所提出的框架在两个数据集上均取得了强劲的成绩，并在说服成功率方面实现了显著的改进，同时展现出良好的概括性。值得注意的是，所提出的框架在说服最初意图较低的人方面表现尤为出色，这解决了说服式对话代理面临的关键挑战。
引用
@article{arxiv.2602.22696,
title = {Enhancing Persuasive Dialogue Agents by Synthesizing Cross-Disciplinary Communication Strategies},
author = {Shinnosuke Nozue and Yuto Nakano and Yotaro Watanabe and Meguru Takasaki and Shoji Moriya and Reina Akama and Jun Suzuki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.22696},
year = {2026}
}
备注
Accepted to the EMNLP 2025 Industry Track; 26 pages