UPCS: Unbiased Persona Construction for Dialogue Generation

要約

対話システムやストーリーテリング システムなどのナラティブ システムでは、パーソナライズされたインタラクションを強化するためにペルソナ プロファイルがよく利用されます。
既存のペルソナ プロファイルにはバイアスが見られることが多く、システムの整合性と公平性にリスクが生じます。
これに対処するために、キャラクターの説明をバイアス軽減戦略を含む 8 つの次元に分類する UPCS フレームワークを導入します。
実験結果は、精度、多様性、偏見の排除、ユーザー満足度における UPCS の優位性を実証し、信頼性の高いナラティブ システムのためのペルソナ構築における大幅な進歩を示しています。

要約(オリジナル)

Narrative systems, such as dialogue and storytelling systems, often utilize persona profiles to enhance personalized interactions. Existing persona profiles frequently exhibit biases, posing risks to system integrity and fairness. To address this, we introduce the UPCS framework, which categorizes character descriptions into eight dimensions, including bias mitigation strategies. Experimental results demonstrate UPCS’s superiority in accuracy, diversity, bias elimination, and user satisfaction, marking a significant advancement in persona construction for reliable narrative systems.

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