arXiv cs.AI· Aisvarya Adeseye, Jouni Isoaho, Adeyemi Adeseye, Seppo Virtanen, Mohammad Tahir·· 3 小时前AI 评分42
基于本地 LLM 的证据可追溯动态访谈架构：面向专家自适应定性访谈
Evidence-Traceable Dynamic Interviewer Architecture for Expertise-Adaptive Qualitative Interviews Using Local LLMs
AI 导读
研究提出一种基于本地 LLM 的证据可追溯动态访谈架构，通过五模块提示驱动设计实时评估参与者专业水平并自适应调整问题深度。在 246 名参与者的评估中，专家画像模块与独立报告的专业水平精确一致率达 78.9%，加权 Cohen's K 为 0.80。参与者对访谈的相关性、参与度和满意度评分均超过 4.3，验证了该架构在保持对话连贯性的同时实现了有效的自适应交互。
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