論文の概要: NarrativePlay: Interactive Narrative Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01459v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 13:24:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:48:59.689167
• Title: NarrativePlay: Interactive Narrative Understanding
• Title（参考訳）: NarrativePlay: インタラクティブなナラティブ理解
• Authors: Runcong Zhao and Wenjia Zhang and Jiazheng Li and Lixing Zhu and Yanran Li and Yulan He and Lin Gui
• Abstract要約: 本研究では,ユーザが架空のキャラクターをロールプレイし,没入感のある環境で他のキャラクターと対話できる新しいシステムであるNarrativePlayを紹介する。 我々はLarge Language Models(LLMs)を利用して、物語から抽出された性格特性によって導かれる人間的な応答を生成する。 ナラティブプレイは2種類の物語、探偵と冒険の物語で評価されており、ユーザーは世界を探索したり、会話を通じて物語のキャラクターと親しみやすくしたりすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.440721435864194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce NarrativePlay, a novel system that allows users to role-play a fictional character and interact with other characters in narratives such as novels in an immersive environment. We leverage Large Language Models (LLMs) to generate human-like responses, guided by personality traits extracted from narratives. The system incorporates auto-generated visual display of narrative settings, character portraits, and character speech, greatly enhancing user experience. Our approach eschews predefined sandboxes, focusing instead on main storyline events extracted from narratives from the perspective of a user-selected character. NarrativePlay has been evaluated on two types of narratives, detective and adventure stories, where users can either explore the world or improve their favorability with the narrative characters through conversations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,小説などの物語において,ユーザが架空のキャラクターをロールプレイし,他のキャラクターと対話できる新しいシステムであるNarrativePlayを紹介する。 我々は,大言語モデル(llm)を用いて,物語から抽出された人格的特徴に導かれる人間的応答を生成する。 このシステムは、物語設定、人物像、文字音声の自動生成視覚表示を取り入れ、ユーザエクスペリエンスを大幅に向上させる。 提案手法は,ユーザ選択キャラクタの観点から物語から抽出した主ストーリーラインイベントに着目し,事前に定義されたサンドボックスを抽出する。 ストーリープレイは、探偵物語と冒険物語の2つのタイプで評価されており、ユーザーは世界を探検するか、会話を通じて物語のキャラクターに好意性を高めることができる。

関連論文リスト

• Agents' Room: Narrative Generation through Multi-step Collaboration [54.98886593802834]
  本稿では,物語の執筆を特殊エージェントが取り組んだサブタスクに分解する,物語理論に触発された世代フレームワークを提案する。 エージェントの部屋は,専門的評価者が好むストーリーをベースラインシステムより生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T15:44:42Z)
• Generating Visual Stories with Grounded and Coreferent Characters [63.07511918366848]
  本稿では,一貫した接地的・中核的な特徴を持つ視覚的ストーリーを予測できる最初のモデルを提案する。 我々のモデルは、広く使われているVISTベンチマークの上に構築された新しいデータセットに基づいて微調整されています。 また、物語における文字の豊かさとコア参照を測定するための新しい評価指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T14:56:33Z)
• Are Large Language Models Capable of Generating Human-Level Narratives? [114.34140090869175]
  本稿ではストーリーテリングにおけるLLMの能力について考察し,物語の展開とプロットの進行に着目した。 本稿では,3つの談話レベルの側面から物語を分析するための新しい計算フレームワークを提案する。 談話機能の明示的な統合は、ニューラルストーリーテリングの40%以上の改善によって示されるように、ストーリーテリングを促進することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T08:02:49Z)
• A Benchmark for Understanding and Generating Dialogue between Characters in Stories [75.29466820496913]
  本研究は,機械が物語の対話を理解・生成できるかどうかを探求する最初の研究である。 マスク付き対話生成と対話話者認識という2つの新しいタスクを提案する。 DialStoryの自動評価と手動評価で既存のモデルをテストすることで,提案課題の難しさを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T10:19:04Z)
• Persona-Guided Planning for Controlling the Protagonist's Persona in Story Generation [71.24817035071176]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T13:45:02Z)
• ViNTER: Image Narrative Generation with Emotion-Arc-Aware Transformer [59.05857591535986]
  様々な感情を「感情弧」として表現する時系列に焦点をあてた画像物語を生成するモデルViNTERを提案する。 手動評価と自動評価の両方の実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T10:53:08Z)
• "Let Your Characters Tell Their Story": A Dataset for Character-Centric Narrative Understanding [31.803481510886378]
  文芸作品の新しいデータセットLiSCUとその要約を、それらに現れる文字の記述と組み合わせて紹介する。 また、LiSCUにおける文字識別と文字記述生成という2つの新しいタスクについても紹介する。 これらの課題に適応した事前学習型言語モデルを用いた実験により,より優れた物語理解モデルの必要性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T06:12:55Z)
• Unsupervised Enrichment of Persona-grounded Dialog with Background Stories [27.52543925693796]
  既存の物語データセットの架空の物語を活用することにより、対話モデルにペルソナに関連する「背景物語」を付与する。 我々は、勾配に基づく書き直し手法を用いて対話応答を生成するために、検索されたストーリーの教師なし適応を行う。 提案手法は, より多様な応答を生成でき, 人間の評価者により, より活発で人間らしく評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T18:20:27Z)
• Telling Stories through Multi-User Dialogue by Modeling Character Relations [14.117921448623342]
  本稿では,登場人物の1対2のナレーションと対話を通して物語が現れるキャラクター主導の物語継続について考察する。 文字対話と文字関係情報を訓練するマルチタスクモデルにより,トランスフォーマーによる物語の継続性が向上する,という仮説を立てる。 文字関係を用いたマルチタスクモデルでは,強いベースラインよりもストーリー継続精度が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T15:39:41Z)
• Inferring the Reader: Guiding Automated Story Generation with Commonsense Reasoning [12.264880519328353]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-04T06:40:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。