論文の概要: TVRecap: A Dataset for Generating Stories with Character Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08833v1
• Date: Sat, 18 Sep 2021 05:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:39:32.260860
• Title: TVRecap: A Dataset for Generating Stories with Character Descriptions
• Title（参考訳）: TVRecap: キャラクタ記述によるストーリー生成用データセット
• Authors: Mingda Chen, Kevin Gimpel
• Abstract要約: TVRecapはストーリー生成データセットで、短い要約と関連するキャラクターを記述した文書から詳細なテレビ番組のエピソードを再生する。 ファンが配信するウェブサイトからTVRecapを作成し、平均して1868.7トークンで26kエピソードのリキャップを収集できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.198875830024825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce TVRecap, a story generation dataset that requires generating detailed TV show episode recaps from a brief summary and a set of documents describing the characters involved. Unlike other story generation datasets, TVRecap contains stories that are authored by professional screenwriters and that feature complex interactions among multiple characters. Generating stories in TVRecap requires drawing relevant information from the lengthy provided documents about characters based on the brief summary. In addition, by swapping the input and output, TVRecap can serve as a challenging testbed for abstractive summarization. We create TVRecap from fan-contributed websites, which allows us to collect 26k episode recaps with 1868.7 tokens on average. Empirically, we take a hierarchical story generation approach and find that the neural model that uses oracle content selectors for character descriptions demonstrates the best performance on automatic metrics, showing the potential of our dataset to inspire future research on story generation with constraints. Qualitative analysis shows that the best-performing model sometimes generates content that is unfaithful to the short summaries, suggesting promising directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,短い要約と関連するキャラクターを記述した一連の文書から,詳細なテレビ番組エピソードの要約を生成する必要があるストーリー生成データセットであるTVRecapを紹介する。 他のストーリー生成データセットとは異なり、TVRecapにはプロの脚本家によって書かれたストーリーが含まれており、複数のキャラクターの間で複雑な相互作用が特徴である。 tvrecapでストーリーを生成するには、短い要約に基づいて文字に関する長い文書から関連する情報を描画する必要がある。 さらに、入力と出力を切り替えることで、TVRecapは抽象的な要約のための挑戦的なテストベッドとして機能する。 ファンが配信するウェブサイトからTVRecapを作成し、平均して1868.7トークンで26kエピソードのリキャップを収集できる。 経験的に、私たちは階層的なストーリー生成アプローチを採用し、キャラクター記述にoracleコンテンツセレクタを使用するニューラルモデルが自動メトリクスで最高のパフォーマンスを示し、制約付きストーリー生成に関する今後の研究を刺激するデータセットの可能性を示しています。 質的分析は、最良のパフォーマンスモデルが短い要約に不利なコンテンツを生成する場合があり、将来の作業に有望な方向性を示唆していることを示している。

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