論文の概要: Inferring the Reader: Guiding Automated Story Generation with Commonsense Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01311v1
• Date: Tue, 4 May 2021 06:40:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-05 13:01:15.475075
• Title: Inferring the Reader: Guiding Automated Story Generation with Commonsense Reasoning
• Title（参考訳）: 読者の推測:Commonsense Reasoningによる自動ストーリー生成の指導
• Authors: Xiangyu Peng, Siyan Li, Sarah Wiegreffe, Mark Riedl
• Abstract要約: 生成プロセスに常識推論を導入するフレームワークであるCommonsense-inference Augmented neural StoryTelling(CAST)を紹介します。 提案手法は,プロットの妥当性やトピックの継続といった次元において,よりコヒーレントでオントピー的な2文字のストーリーを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.407561989920548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based language model approaches to automated story generation currently provide state-of-the-art results. However, they still suffer from plot incoherence when generating narratives over time, and critically lack basic commonsense reasoning. Furthermore, existing methods generally focus only on single-character stories, or fail to track characters at all. To improve the coherence of generated narratives and to expand the scope of character-centric narrative generation, we introduce Commonsense-inference Augmented neural StoryTelling (CAST), a framework for introducing commonsense reasoning into the generation process while modeling the interaction between multiple characters. We find that our CAST method produces significantly more coherent and on-topic two-character stories, outperforming baselines in dimensions including plot plausibility and staying on topic. We also show how the CAST method can be used to further train language models that generate more coherent stories and reduce computation cost.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマティブな言語モデルによる自動ストーリー生成アプローチは現在、最先端の結果を提供している。 しかし、物語を時間とともに生み出す際にもプロットの不整合に悩まされ、基本的な常識的推論が欠如している。 さらに、既存のメソッドは一般的にシングルキャラクタストーリーにのみフォーカスするか、文字の追跡に失敗する。 生成した物語のコヒーレンスを向上し、キャラクタ中心の物語生成の範囲を広げるために、複数のキャラクタ間の相互作用をモデル化しながら、生成プロセスにコモンセンス推論を導入するフレームワークであるCommonsense-inference Augmented Neural StoryTelling(CAST)を導入する。 提案手法は,プロットの妥当性やトピックの継続といった次元において,よりコヒーレントでオントピー的な2文字のストーリーを生成する。 また,よりコヒーレントなストーリを生成し,計算コストを低減させる言語モデルの学習にもcast法が利用できることを示す。

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