Core Concepts
会話エージェントとの実際の対話におけるユーザー維持率に影響を与える要因を調査しました。
Abstract
この論文では、実際のユーザーと数千のキャラクターとの相互作用データを分析し、役割プレイモデルとの実際の対話におけるユーザー維持率に影響する要因を体系的に調査しています。長いターンがユーザー維持率に重要であることが示されています。また、非言語的な記述や人間らしさも重要な影響を持っています。
Abstract
人間らしい性質や非言語的な記述は、ユーザー維持率に重大な影響を与えます。
現在の研究は長いターンが重要であることを示唆しています。
Introduction
ダイアログエージェントとの拡張された会話は日常生活で重要です。
長期的な対話への理解が不足していた。
Methods
多くのキャラクターと実際のユーザー間で行われた相互作用データから潜在的な要因を分析しました。
9つの潜在的な要因が詳細に分析されました。
Experimental results
長さや非言語的な記述がユーザー維持率に最も大きな影響を与えています。
一方、多様性や共感性はそれほど影響がありませんでした。
Stats
モデルが発する平均発言数は100単語以上である場合もあります。
非言語的な記述は豊かで没入感あふれるコンテキストを提供します。
連続した応答内で頻繁な意味論的反復は、ユーザー維持率を向上させます。
Quotes
"長いターン tend to lead to higher retention rates, suggesting that users prefer more substantial and in-depth responses from the bot."
"Non-verbal descriptions offer insights into characters’ genuine feelings and thoughts, making the role-playing world psychologically perceptible."