We present LLMberjack, a platform for creating multi-party conversations starting from existing debates, originally structured as reply trees. The system offers an interactive interface that visualizes discussion trees and enables users to construct coherent linearized dialogue sequences while preserving participant identity and discourse relations. It integrates optional large language model (LLM) assistance to support automatic editing of the messages and speakers' descriptions. We demonstrate the platform's utility by showing how tree visualization facilitates the creation of coherent, meaningful conversation threads and how LLM support enhances output quality while reducing human effort. The tool is open-source and designed to promote transparent and reproducible workflows to create multi-party conversations, addressing a lack of resources of this type.


翻译:本文提出LLMberjack平台,该平台可从以回复树形式构建的现有辩论出发,创建多方对话。该系统提供交互式界面,可视化讨论树结构,使用户能够在保持参与者身份与话语关系的同时,构建连贯的线性化对话序列。平台集成可选的大型语言模型(LLM)辅助功能,支持对消息及说话者描述的自动编辑。我们通过展示树形可视化如何促进创建连贯、有意义的对话线程,以及LLM支持如何在降低人工工作量的同时提升输出质量,论证了该平台的实用性。本工具为开源系统,旨在通过透明且可复现的工作流程创建多方对话,以应对此类资源的匮乏现状。

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