Collaborative Storytelling and LLM: A Linguistic Analysis of Automatically-Generated Role-Playing Game Sessions

要約

ロールプレイングゲーム（RPG）は、プレイヤーが相互に対話して物語を作成するゲームです。
RPGにおけるプレイヤーの役割は、主にプレイヤーとそのキャラクター間の相互作用に基づいています。
主に口頭であるこの共有された物語のこの新たな形態は、注目を集めています。
特に、多くの著者は、ゲームの俳優としてのLLMの使用を調査しました。
この論文では、人間の干渉なしにRPGセッションを生成するように求められたときに、大規模な言語モデル（LLMS）の言語が口頭または書面による特徴をどの程度示すかを発見することを目指しています。
生成されたテキストの語彙的および構文的な特徴の言語分析を実施し、結果を会話の分析、人間のRPGセッションの転写、および本と比較します。
LLMは、口頭での会話、人間のRPGセッション、本など、他のすべてのテキストカテゴリとは異なるパターンを示すことがわかりました。
私たちの分析は、トレーニングがLLMSが自分自身を表現する方法にどのように影響するかを示しており、これらのツールの物語能力の重要な兆候を提供します。

要約(オリジナル)

Role-playing games (RPG) are games in which players interact with one another to create narratives. The role of players in the RPG is largely based on the interaction between players and their characters. This emerging form of shared narrative, primarily oral, is receiving increasing attention. In particular, many authors investigated the use of an LLM as an actor in the game. In this paper, we aim to discover to what extent the language of Large Language Models (LLMs) exhibit oral or written features when asked to generate an RPG session without human interference. We will conduct a linguistic analysis of the lexical and syntactic features of the generated texts and compare the results with analyses of conversations, transcripts of human RPG sessions, and books. We found that LLMs exhibit a pattern that is distinct from all other text categories, including oral conversations, human RPG sessions and books. Our analysis has shown how training influences the way LLMs express themselves and provides important indications of the narrative capabilities of these tools.

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