論文の概要: Automated Story Generation as Question-Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03808v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 16:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-08 15:17:50.771538
• Title: Automated Story Generation as Question-Answering
• Title（参考訳）: 質問応答としてのストーリーの自動生成
• Authors: Louis Castricato, Spencer Frazier, Jonathan Balloch, Nitya Tarakad, Mark Riedl
• Abstract要約: 本稿では,問題を生成的質問応答の1つとして扱う,自動ストーリ生成のための新しいアプローチを提案する。 提案するストーリ生成システムは,最終イベントをカプセル化した文から始まる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.669790037378093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural language model-based approaches to automated story generation suffer from two important limitations. First, language model-based story generators generally do not work toward a given goal or ending. Second, they often lose coherence as the story gets longer. We propose a novel approach to automated story generation that treats the problem as one of generative question-answering. Our proposed story generation system starts with sentences encapsulating the final event of the story. The system then iteratively (1) analyzes the text describing the most recent event, (2) generates a question about "why" a character is doing the thing they are doing in the event, and then (3) attempts to generate another, preceding event that answers this question.
• Abstract（参考訳）: 自動ストーリー生成に対するニューラルネットワークモデルベースのアプローチには、2つの重要な制限がある。 まず、言語モデルに基づくストーリージェネレータは、一般的に特定のゴールや終了に向けて動作しません。 第二に、ストーリーが長くなるとコヒーレンスを失うことが多い。 本稿では,問題を生成的質問応答の1つとして扱う,自動ストーリ生成のための新しいアプローチを提案する。 提案するストーリー生成システムは、ストーリーの最終イベントをカプセル化した文章から始まる。 このシステムは、(1)最新の出来事を記述したテキストを反復的に解析し、(2)その出来事でキャラクターがやっていることをしている「なぜ」という質問を生成し、(3)この疑問に答える別の先行イベントを生成しようとする。

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