[논문리뷰] PAED: Zero-Shot Persona Attribute Extraction in Dialogues (ACL 2023)
퍼소나 속성 추출은 개인화된 인간-컴퓨터 상호작용에 중요하며, 대화는 퍼소나 정보를 전달하는 주요 매체입니다. 본 연구는 신뢰할 수 있는 텍스트-레이블 매칭 기준을 활용하여 고품질 데이터를 생성하고, 대조 학습 및 생성 기반 모델을 통해 제로샷 퍼소나 속성 추출을 개선합니다. 결과...
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[논문리뷰] MORPHEUS- Modeling Role from Personalized Dialogue History by Exploring and Utilizing Latent Space (EMNLP 2024)
개인화된 대화 생성(PDG)은 역할이나 페르소나에 따라 일관된 응답을 생성하는 것을 목표로 하며, 기존 방법은 외부 역할 데이터에 의존해 민감한 문제를 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 우리는 대화 이력에서 역할 정보를 추출하고, 잠재 공간에서 역할을 효과적으로 모델링하는 ...
[논문리뷰] Strength Lies in Differences! Improving Strategy Planning for Non-collaborative Dialogues via Diversified User Simulation (EMNLP 2024)
이 논문에서는 시스템의 목표에 유리한 합의를 이끌어내기 위해 다양한 사용자와 전략적 대화를 수행하는 비협력적 대화 에이전트를 연구하고, 사용자 특성을 고려한 전략적 계획 및 일반화된 훈련을 위한 TRIP을 제안합니다. 실험을 통해 TRIP의 효과를 입증합니다.
[논문리뷰] Building a Personalized Dialogue System with Prompt-Tuning (NAACL 2022)
이 연구에서는 캐릭터 설정에 기반한 일관된 응답을 제공하는 대화 시스템을 구축하며, 사전 훈련된 대형 언어 모델에 저비용의 프롬프트 튜닝 방식을 적용하여 자연스럽고 개인화된 응답을 생성할 수 있음을 보여준다.
[논문리뷰] PsySafe: A Comprehensive Framework for Psychological-based Attack, Defense, and Evaluation of Multi-agent System Safety (ACL 2024)
본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)로 강화된 다중 에이전트 시스템의 안전 문제를 에이전트 심리학 관점에서 탐구하며, 어두운 성격 특성이 안전에 미치는 위협을 다루는 포괄적 프레임워크(PsySafe)를 제안합니다. 이를 통해 위험 행동, 심리적 평가와 행동 간의 관계를 분석하고...