論文の概要: Crafting Narrative Closures: Zero-Shot Learning with SSM Mamba for Short Story Ending Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10848v1
• Date: Fri, 04 Oct 2024 18:56:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 09:41:10.142912
• Title: Crafting Narrative Closures: Zero-Shot Learning with SSM Mamba for Short Story Ending Generation
• Title（参考訳）: 物語のクロージャを制作する - SSM Mambaによるゼロショット学習
• Authors: Divyam Sharma, Divya Santhanam,
• Abstract要約: 作家たちは創造的なブロックの瞬間に遭遇し、物語の進行路が曖昧になる。 この論文は、革新的なソリューションとして、与えられたプロンプトに基づいてストーリーを完成させるツールを提供することによって、そのような状況に対処するように設計されている。 短いストーリープロンプトを入力することで、ユーザーは1文以上で説明されたストーリーの結論を受け取ることができ、それによってAI駆動の創造性によってストーリーテリングプロセスが強化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Writing stories is an engaging yet challenging endeavor. Often, authors encounter moments of creative block, where the path forward in their narrative becomes obscured. This paper is designed to address such moments by providing an innovative solution: A tool that completes stories based on given prompts. By inputting a short story prompt, users can receive a conclusion to their story, articulated in one sentence or more, thereby enhancing the storytelling process with AI-driven creativity. This tool aims not only to assist authors in navigating writer's block but also to offer a fun and interactive way for anyone to expand on story ideas spontaneously. Through this paper, we explore the intersection of artificial intelligence and creative writing, pushing the boundaries of how stories can be crafted and concluded. To create our final text-generation models, we used a pre-trained GPT-3.5 model and a newly created finetuned SSM-Mamba model, both of which perform well on a comprehensive list of metrics including BERT score, METEOR, BLEU, ROUGE, and Perplexity. The SSM model has also been made public for the NLP community on HuggingFace models as an open source contribution, which for the timebeing is a first of its kind state-space model for story-generation task on HuggingFace.
• Abstract（参考訳）: ストーリーを書くことは、魅力的なが挑戦的な試みである。 著者はしばしば創造的なブロックの瞬間に遭遇し、物語の進行路が曖昧になる。 この論文は、革新的なソリューションとして、与えられたプロンプトに基づいてストーリーを完成させるツールを提供することによって、そのような状況に対処するように設計されている。 短いストーリープロンプトを入力することで、ユーザーは1文以上で説明されたストーリーの結論を受け取ることができ、それによってAI駆動の創造性によってストーリーテリングプロセスが強化される。 このツールの目的は、著者のブロックをナビゲートするだけでなく、誰でも自発的にストーリーのアイデアを拡大できる楽しいインタラクティブな方法を提供することである。 本稿では,人工知能と創造的文章の交わりを探求し,ストーリーの作り方と結末の境界を推し進める。 最終的なテキスト生成モデルを作成するために、トレーニング済みのGPT-3.5モデルと、新たに作成されたSSM-Mambaモデルを使用し、BERTスコア、METEOR、BLEU、ROUGE、Perplexityといったメトリクスの総合的なリストでうまく機能する。 SSMモデルは、オープンソースコントリビューションとしてHuggingFaceモデルのNLPコミュニティでも公開されている。

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