論文の概要: Persona-Guided Planning for Controlling the Protagonist's Persona in Story Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10703v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 13:45:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 13:20:31.089875
• Title: Persona-Guided Planning for Controlling the Protagonist's Persona in Story Generation
• Title（参考訳）: 物語生成における主人公のペルソナ制御のためのペルソナ誘導計画
• Authors: Zhexin Zhang, Jiaxin Wen, Jian Guan, Minlie Huang
• Abstract要約: 本研究では,ペルソナとイベントの関係を明示的にモデル化する計画ベース生成モデルCONPERを提案する。 自動評価と手動評価の両方の結果から、CONPERはより一貫性のあるペルソナ制御可能なストーリーを生成するために最先端のベースラインより優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.24817035071176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Endowing the protagonist with a specific personality is essential for writing an engaging story. In this paper, we aim to control the protagonist's persona in story generation, i.e., generating a story from a leading context and a persona description, where the protagonist should exhibit the specified personality through a coherent event sequence. Considering that personas are usually embodied implicitly and sparsely in stories, we propose a planning-based generation model named CONPER to explicitly model the relationship between personas and events. CONPER first plans events of the protagonist's behavior which are motivated by the specified persona through predicting one target sentence, then plans the plot as a sequence of keywords with the guidance of the predicted persona-related events and commonsense knowledge, and finally generates the whole story. Both automatic and manual evaluation results demonstrate that CONPER outperforms state-of-the-art baselines for generating more coherent and persona-controllable stories.
• Abstract（参考訳）: 主人公に特定の個性を持たせることは、係わる物語を書くのに不可欠である。 本稿では、主人公がコヒーレントなイベントシーケンスを通じて特定のパーソナリティを提示すべき主文脈とペルソナ記述から物語を生成するストーリー生成における主人公のパーソナリティを制御することを目的としている。 そこで我々は,ペルソナとイベントの関係を明示的にモデル化するために,計画に基づく生成モデルconperを提案する。 コンペルはまず、1つの目標文を予測し、特定のペルソナに動機づけられた主人公の行動のイベントを計画し、予測されたペルソナ関連事象と常識知識のガイダンスを用いて一連のキーワードとしてプロットを計画し、最終的に全体を生成する。 自動評価と手動評価の両方の結果から、CONPERはより一貫性のあるペルソナ制御可能なストーリーを生成するために最先端のベースラインよりも優れていた。

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