VicSim：提升受害者模擬的情感與語言忠實度
计算与语言
2025-01-07 v1 人机交互
摘要
情境基礎訓練在許多公共服務領域得到廣泛應用。近期大型語言模型(LLM)的進展在模擬多樣化人格以創建這些訓練情境方面展現前景。然而，如何發展LLM以滿足情境訓練目的的受害者模擬仍鄞有知曉。本文引入VicSim(受害者模擬器)，一種新型模型，旨在解決用戶模擬的三個關鍵維度：信息忠實性、情感動力學以及語言風格(如語法使用)。我們首次將情境基礎受害者建模與 GAN 基礎訓練工作流程及關鍵信息基礎提示相結合，以提升模擬受害者的真實性。本文的對抗訓練方法教導鳴器辨識語法與情感信號作為合成內容可靠指標的能力。根據人類評審的評估，VicSim 模型在人類化方面優於 GPT-4。
引用
@article{arxiv.2501.03139,
title = {VicSim: Enhancing Victim Simulation with Emotional and Linguistic Fidelity},
author = {Yerong Li and Yiren Liu and Yun Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03139},
year = {2025}
}
备注
21 pages, 10 figures