論文の概要: Generating Long-form Story Using Dynamic Hierarchical Outlining with Memory-Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13575v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 07:50:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:24:49.958393
• Title: Generating Long-form Story Using Dynamic Hierarchical Outlining with Memory-Enhancement
• Title（参考訳）: 動的階層的アウトラインとメモリエンハンスメントを用いたロングフォームストーリーの生成
• Authors: Qianyue Wang, Jinwu Hu, Zhengping Li, Yufeng Wang, daiyuan li, Yu Hu, Mingkui Tan,
• Abstract要約: 本稿では,DOMEと命名されたメモリ・エンハンスメントを用いた動的階層的アウトラインニングを提案し,一貫性のある内容とプロットを持つ長大なストーリーを生成する。 時間的知識グラフに基づくメモリ・エンハンスメント・モジュール(MEM)を導入し、生成されたコンテンツを保存・アクセスする。 実験により、DOMEは最先端の手法と比較して、生成した長いストーリーの流布、コヒーレンス、および全体的な品質を著しく改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.435378306293583
• License:
• Abstract: Long-form story generation task aims to produce coherent and sufficiently lengthy text, essential for applications such as novel writingand interactive storytelling. However, existing methods, including LLMs, rely on rigid outlines or lack macro-level planning, making it difficult to achieve both contextual consistency and coherent plot development in long-form story generation. To address this issues, we propose Dynamic Hierarchical Outlining with Memory-Enhancement long-form story generation method, named DOME, to generate the long-form story with coherent content and plot. Specifically, the Dynamic Hierarchical Outline(DHO) mechanism incorporates the novel writing theory into outline planning and fuses the plan and writing stages together, improving the coherence of the plot by ensuring the plot completeness and adapting to the uncertainty during story generation. A Memory-Enhancement Module (MEM) based on temporal knowledge graphs is introduced to store and access the generated content, reducing contextual conflicts and improving story coherence. Finally, we propose a Temporal Conflict Analyzer leveraging temporal knowledge graphs to automatically evaluate the contextual consistency of long-form story. Experiments demonstrate that DOME significantly improves the fluency, coherence, and overall quality of generated long stories compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ロングフォームなストーリー生成タスクは、新しい執筆やインタラクティブなストーリーテリングのような応用に不可欠な、一貫性と十分な長さのテキストを作成することを目的としている。 しかし、LLMを含む既存の手法は、厳密なアウトラインに依存したり、マクロレベルの計画が欠如しているため、長期のストーリー生成においてコンテキスト整合性と一貫性のあるプロット開発の両方を達成することは困難である。 この問題に対処するために,DOMEという名前のメモリ・エンハンスメントによる動的階層的アウトラインニングを提案し,一貫性のあるコンテンツとプロットを持つ長大なストーリーを生成する。 具体的には、動的階層的アウトライン(DHO)機構は、新規な執筆理論をアウトラインプランニングに取り入れ、計画と執筆段階を融合させ、プロットの完全性を確保し、ストーリー生成中の不確実性に適応させることで、プロットの一貫性を向上させる。 時間的知識グラフに基づくメモリ・エンハンスメント・モジュール(MEM)を導入し、生成されたコンテンツを保存・アクセスし、コンテクストの衝突を減らし、ストーリーコヒーレンスを改善する。 最後に,時間的知識グラフを利用した時間的コンフリクトアナライザを提案し,長文の文脈的一貫性を自動的に評価する。 実験により、DOMEは最先端の手法と比較して、生成した長いストーリーの流布、コヒーレンス、および全体的な品質を著しく改善することが示された。

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