我们争论以达成一致：面向旅游领域的基于人格驱动的论证式谈判对话系统

将论证机制集成到谈判对话系统中通过论据和批评的交流提高冲突解决效果。此外， incorporating personality attributes can enhance adaptability by aligning interactions with individuals' preferences and styles. 为实现这些能力，本文提出了一种新的基于人格驱动的论证式谈判对话生成任务（PAN-DG）。为支持此任务，我们引入PACT数据集，这是一个面向旅游行业的基于人格驱动的论证式谈判对话数据集。该数据集使用大型语言模型（LLM）生成，包含三个不同的人格轮廓，即论证轮廓、偏好轮廓和购买方式轮廓，以模拟涉及多样化人格的各种谈判场景。通过彻底的自动和手动评估，我们发现该数据集包含高质量对话。进一步地，我们对预训练和微调的LLM在PAN-DG任务上进行了比较实验。多维度评估表明，微调后的LLM能够有效地生成谈判中基于人格驱动的合理回应。这凸显了PACT在增强谈判对话系统的个性化和推理能力方面的有效性，从而为该领域的未来研究奠定了基础。