論文の概要: Content Planning for Neural Story Generation with Aristotelian Rescoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09870v2
• Date: Fri, 9 Oct 2020 16:28:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 04:08:03.122818
• Title: Content Planning for Neural Story Generation with Aristotelian Rescoring
• Title（参考訳）: Aristotelian Rescoring を用いたニューラルストーリー生成のためのコンテンツ計画
• Authors: Seraphina Goldfarb-Tarrant, Tuhin Chakrabarty, Ralph Weischedel, Nanyun Peng
• Abstract要約: 長文の物語テキストは、人間の文章の流動的な偽造を管理するが、局所的な文レベルでのみ行われ、構造や大域的な結束が欠如している。 本稿では,高品質なコンテンツプランニングによってストーリー生成の問題の多くに対処できると仮定し,ストーリー生成をガイドする優れたプロット構造を学習する方法に焦点を当てたシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.07607377794395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-form narrative text generated from large language models manages a fluent impersonation of human writing, but only at the local sentence level, and lacks structure or global cohesion. We posit that many of the problems of story generation can be addressed via high-quality content planning, and present a system that focuses on how to learn good plot structures to guide story generation. We utilize a plot-generation language model along with an ensemble of rescoring models that each implement an aspect of good story-writing as detailed in Aristotle's Poetics. We find that stories written with our more principled plot-structure are both more relevant to a given prompt and higher quality than baselines that do not content plan, or that plan in an unprincipled way.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルから生成される長文の物語テキストは、人間の文章の流麗な擬人化を管理するが、局所的な文レベルでのみであり、構造や全体的結束が欠如している。 本稿では,高品質なコンテンツプランニングによってストーリー生成の問題の多くに対処できると仮定し,ストーリー生成をガイドするための優れたプロット構造を学習する方法に焦点を当てたシステムを提案する。 aristotle's poeticsに詳述したように、プロット生成言語モデルと、それぞれが優れたストーリーライティングの側面を実装したリカリングモデルのアンサンブルを利用する。 より原則化されたプロット構造で書かれたストーリーは、コンテンツプランを含まないベースラインよりも、与えられたプロンプトと高い品質の両方に関係している、ということが分かりました。

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