UPCS:针对对话生成的无偏见角色构建
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了叙事系统中角色档案存在的偏见问题,影响了个性化互动的公正性。提出的UPCS框架通过将角色描述分类为八个维度,并包含偏见减轻策略,实现了准确性、多样性和用户满意度的提升,显著推动了可靠叙事系统中角色构建的进展。
引入CharacterEval,一个用于评估中文角色扮演对话智能体的基准测试,包含1,785个多轮对话和77个角色。通过多方面的评估,发现中文语言模型在角色扮演对话中具有前景。
本研究解决了叙事系统中角色档案存在的偏见问题,影响了个性化互动的公正性。提出的UPCS框架通过将角色描述分类为八个维度,并包含偏见减轻策略,实现了准确性、多样性和用户满意度的提升,显著推动了可靠叙事系统中角色构建的进展。
引入CharacterEval,一个用于评估中文角色扮演对话智能体的基准测试,包含1,785个多轮对话和77个角色。通过多方面的评估,发现中文语言模型在角色扮演对话中具有前景。