論文の概要: MLD-EA: Check and Complete Narrative Coherence by Introducing Emotions and Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02897v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 23:01:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:57.370242
• Title: MLD-EA: Check and Complete Narrative Coherence by Introducing Emotions and Actions
• Title（参考訳）: MLD-EA:感情と行動の導入によるコヒーレンスチェックと完全ナラティブ・コヒーレンス
• Authors: Jinming Zhang, Yunfei Long,
• Abstract要約: 感情・行動(MLD-EA)モデルを用いたミス・ロジック・ディテクタを提案する。 物語のギャップを識別し、物語の感情的・論理的流れとシームレスに統合する一貫性のある文を生成する。 この研究はNLP研究のギャップを埋め、より洗練され信頼性の高いストーリージェネレーションシステムを構築するという境界目標を前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.06073345741722
• License:
• Abstract: Narrative understanding and story generation are critical challenges in natural language processing (NLP), with much of the existing research focused on summarization and question-answering tasks. While previous studies have explored predicting plot endings and generating extended narratives, they often neglect the logical coherence within stories, leaving a significant gap in the field. To address this, we introduce the Missing Logic Detector by Emotion and Action (MLD-EA) model, which leverages large language models (LLMs) to identify narrative gaps and generate coherent sentences that integrate seamlessly with the story's emotional and logical flow. The experimental results demonstrate that the MLD-EA model enhances narrative understanding and story generation, highlighting LLMs' potential as effective logic checkers in story writing with logical coherence and emotional consistency. This work fills a gap in NLP research and advances border goals of creating more sophisticated and reliable story-generation systems.
• Abstract（参考訳）: ナラティブな理解とストーリー生成は自然言語処理(NLP)において重要な課題であり、既存の研究の多くは要約と質問応答に重点を置いている。 以前の研究ではプロットの終わりの予測や物語の延長について検討されてきたが、物語の中の論理的一貫性を無視することが多く、この分野に大きなギャップが残されている。 そこで我々は,大言語モデル(LLM)を利用して物語のギャップを識別し,物語の感情的・論理的流れとシームレスに統合する一貫性のある文を生成するMLD-EAモデルを提案する。 実験結果から,MLD-EAモデルにより物語理解と物語生成が促進され,論理的コヒーレンスと感情的一貫性を備えたストーリー執筆における論理チェッカーとしてのLLMの可能性が強調された。 この研究はNLP研究のギャップを埋め、より洗練され信頼性の高いストーリージェネレーションシステムを構築するという境界目標を前進させる。

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