論文の概要: Returning to the Start: Generating Narratives with Related Endpoints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00829v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 23:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 01:41:21.569627
• Title: Returning to the Start: Generating Narratives with Related Endpoints
• Title（参考訳）: スタートに戻る: 関連するエンドポイントでナラティブを生成する
• Authors: Anneliese Brei, Chao Zhao, Snigdha Chaturvedi,
• Abstract要約: 本稿では,物語生成パラダイムであるRENarGenを提案する。 私たちのコントリビューションには、ナラトロジーからの様々な予約方法がストーリーの言語モデリングにどのように影響するかの最初の調査が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.61802620856587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human writers often bookend their writing with ending sentences that relate back to the beginning sentences in order to compose a satisfying narrative that "closes the loop." Motivated by this observation, we propose RENarGen, a controllable story-generation paradigm that generates narratives by ensuring the first and last sentences are related and then infilling the middle sentences. Our contributions include an initial exploration of how various methods of bookending from Narratology affect language modeling for stories. Automatic and human evaluations indicate RENarGen produces better stories with more narrative closure than current autoregressive models.
• Abstract（参考訳）: 人間の作家はしばしば「ループを閉じる」満足のいく物語を構成するために、最初の文に遡る文で文章を書記する。 この観察に動機づけられたRENarGenは,第1文と第2文の関連性を確保し,中間文を埋め込むことで物語を生成する制御可能な物語生成パラダイムである。 私たちのコントリビューションには、ナラトロジーからの様々な予約方法がストーリーの言語モデリングにどのように影響するかの最初の調査が含まれている。 自動的および人的評価は、RENarGenが現在の自己回帰モデルよりも物語的なクロージャを持つ優れたストーリーを生成することを示している。

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