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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01311v3
• Date: Fri, 17 Nov 2023 23:37:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 21:24:00.148196
• 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)を紹介する。 我々のCAST手法は,既存のモデルよりも,一文字と二文字の両方で,一貫性があり,オントピー的,楽しむことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.264880519328353
• 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 with the option to model the interaction between multiple characters. We find that our CAST method produces significantly more coherent, on-topic, enjoyable and fluent stories than existing models in both the single-character and two-character settings in three storytelling domains.
• 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改善し,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するオプションを備えた,コモンセンス推論強化ニューラルストーリーテリング(CAST)を導入する。 我々のCAST手法は3つのストーリーテリング領域における1文字と2文字の両方の既存のモデルよりも、一貫性があり、オントピー的、楽しむことができる。

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