論文の概要: Cue Me In: Content-Inducing Approaches to Interactive Story Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09935v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 00:36:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 06:45:21.244101
• Title: Cue Me In: Content-Inducing Approaches to Interactive Story Generation
• Title（参考訳）: Cue Me In: インタラクティブなストーリー生成へのコンテンツ誘導アプローチ
• Authors: Faeze Brahman, Alexandru Petrusca, and Snigdha Chaturvedi
• Abstract要約: 本研究では,対話型物語生成の課題に焦点をあてる。 本稿では、この追加情報を効果的に活用するための2つのコンテンツ誘導手法を提案する。 自動評価と人的評価の両方による実験結果から,これらの手法がよりトポロジ的な一貫性とパーソナライズされたストーリーを生み出すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.09575609958743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatically generating stories is a challenging problem that requires producing causally related and logical sequences of events about a topic. Previous approaches in this domain have focused largely on one-shot generation, where a language model outputs a complete story based on limited initial input from a user. Here, we instead focus on the task of interactive story generation, where the user provides the model mid-level sentence abstractions in the form of cue phrases during the generation process. This provides an interface for human users to guide the story generation. We present two content-inducing approaches to effectively incorporate this additional information. Experimental results from both automatic and human evaluations show that these methods produce more topically coherent and personalized stories compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: ストーリーの自動生成は、トピックに関する事象の因果関係と論理的シーケンスを生成する必要がある、難しい問題である。 この領域のこれまでのアプローチは、言語モデルがユーザからの限られた初期入力に基づいて完全なストーリーを出力するワンショット生成に主に焦点を合わせてきた。 ここでは、対話的なストーリー生成のタスクに焦点をあて、ユーザが生成プロセス中にキューフレーズの形でモデルの中間レベルの文抽象化を提供する。 これは、ユーザによるストーリー生成のガイドとなるインターフェースを提供する。 この追加情報を効果的に活用するための2つのコンテンツ誘導手法を提案する。 自動評価と人的評価の両方による実験結果から,これらの手法は,ベースライン手法と比較して,よりトポロジ的な一貫性とパーソナライズされたストーリーを生み出すことが示された。

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