PSYDIAL：基于人格的合成对话生成（使用大语言模型）
计算与语言
2024-04-02 v1
摘要
我们提出了一种新颖的端到端基于人格的合成对话数据生成流水线，专门设计用于通过提示引导大语言模型生成回复。我们设计的提示考虑了用户与聊天机器人互动的真实场景，以生成更拟人的对话。我们引入了 PSYDIAL，这是首个专注于基于人格对话的韩语对话数据集，由我们提出的流水线构建。值得注意的是，我们在研究中重点关注大五人格模型的外向性维度。实验结果表明，虽然预训练模型和使用闲聊数据集微调的模型难以生成反映人格的回复，但使用 PSYDIAL 训练的模型显示出显著改善。我们流水线的通用性超越了对话任务，为其他非对话相关应用提供了潜力。这项研究为韩语以及潜在的其他语言中更细致、人格驱动的对话 AI 敞开了大门。我们的代码已在 https://github.com/jiSilverH/psydial 公开。
引用
@article{arxiv.2404.00930,
title = {PSYDIAL: Personality-based Synthetic Dialogue Generation using Large Language Models},
author = {Ji-Eun Han and Jun-Seok Koh and Hyeon-Tae Seo and Du-Seong Chang and Kyung-Ah Sohn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00930},
year = {2024}
}
备注
LREC-COLING 2024 Main