論文の概要: Consistency and Coherency Enhanced Story Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08822v1
• Date: Sat, 17 Oct 2020 16:40:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 11:46:50.763164
• Title: Consistency and Coherency Enhanced Story Generation
• Title（参考訳）: 一貫性と一貫性の強化されたストーリー生成
• Authors: Wei Wang, Piji Li, Hai-Tao Zheng
• Abstract要約: 生成したストーリーの一貫性と一貫性を高めるための2段階生成フレームワークを提案する。 第1段は物語の筋書きや出来事を描いた物語の輪郭を整理し、第2段は完全な物語へと輪郭を広げることである。 さらに、コア参照監視信号は、コア参照エラーを低減し、コア参照一貫性を向上させるために組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.08911595854691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Story generation is a challenging task, which demands to maintain consistency of the plots and characters throughout the story. Previous works have shown that GPT2, a large-scale language model, has achieved good performance on story generation. However, we observe that several serious issues still exist in the stories generated by GPT2 which can be categorized into two folds: consistency and coherency. In terms of consistency, on one hand, GPT2 cannot guarantee the consistency of the plots explicitly. On the other hand, the generated stories usually contain coreference errors. In terms of coherency, GPT2 does not take account of the discourse relations between sentences of stories directly. To enhance the consistency and coherency of the generated stories, we propose a two-stage generation framework, where the first stage is to organize the story outline which depicts the story plots and events, and the second stage is to expand the outline into a complete story. Therefore the plots consistency can be controlled and guaranteed explicitly. In addition, coreference supervision signals are incorporated to reduce coreference errors and improve the coreference consistency. Moreover, we design an auxiliary task of discourse relation modeling to improve the coherency of the generated stories. Experimental results on a story dataset show that our model outperforms the baseline approaches in terms of both automatic metrics and human evaluation.
• Abstract（参考訳）: ストーリー生成は難題であり、ストーリー全体を通してプロットとキャラクターの一貫性を維持することを要求する。 以前の研究では、大規模言語モデルであるGPT2が、ストーリー生成において優れたパフォーマンスを達成したことが示されている。 しかし、GPT2が生成したストーリーには、一貫性と一貫性の2つに分類できる深刻な問題がいくつか残っている。 一貫性の面では、GPT2はプロットの整合性を明確に保証することはできない。 一方、生成されたストーリーは通常、コア参照エラーを含む。 一貫性に関しては、GPT2は物語の文間の談話関係を直接考慮していない。 生成したストーリーの一貫性と一貫性を高めるため,第1段はストーリーのプロットとイベントを表現したストーリー概要を整理し,第2段はアウトラインを完全なストーリーに拡張する2段階生成フレームワークを提案する。 したがって、プロットの一貫性は明示的に制御され保証される。 さらに、コリファレンスエラーを低減し、コリファレンス一貫性を向上させるために、コリファレンス監視信号が組み込まれている。 さらに,生成したストーリの一貫性を改善するために,談話関係モデリングの補助タスクを設計する。 ストーリーデータセットの実験結果から,我々のモデルは,自動測定と人的評価の両方の観点から,ベースラインアプローチよりも優れていた。

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