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2025-01-04 更新

UPCS: Unbiased Persona Construction for Dialogue Generation

Authors:Kuiyun Chen, Yanbin Wei

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.

对话和叙事系统等叙事系统经常利用人物角色简介来增强个性化交互。现有的人物角色简介经常表现出偏见，对系统完整性和公平性构成风险。为了解决这一问题，我们引入了UPCS框架，该框架将人物描述分为八个维度，包括偏见缓解策略。实验结果表明，UPCS在准确性、多样性、偏见消除和用户满意度方面具有优势，为可靠叙事系统中的人物构建带来了重大进步。

论文及项目相关链接

PDF ICASSP 2025 Main Track Accepted

Summary：
叙述系统如对话和故事叙述系统常利用人物角色描述增强个性化互动。现有的人物角色描述往往存在偏见，对系统完整性和公平性构成风险。为解决这一问题，我们提出了UPCS框架，将角色描述分为八个维度，包括偏见缓解策略。实验结果表明，UPCS在准确性、多样性、偏见消除和用户满意度方面表现出卓越性能，为可靠的叙述系统的人物角色构建带来了重大进展。

Key Takeaways：

1. 叙述系统常使用人物角色描述以增强个性化互动体验。
2. 现有的人物角色描述往往包含偏见，对系统公平性造成风险。
3. UPCS框架被提出来解决偏见问题，通过八个维度分类角色描述。
4. UPCS框架在准确性、多样性和用户满意度方面表现优越。
5. UPCS有助于消除偏见，为可靠的叙述系统提供支撑。
6. 实验结果证明了UPCS框架的有效性和优越性。

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