論文の概要: Narrative-Driven Travel Planning: Geoculturally-Grounded Script Generation with Evolutionary Itinerary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14456v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 11:15:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:40.802273
• Title: Narrative-Driven Travel Planning: Geoculturally-Grounded Script Generation with Evolutionary Itinerary Optimization
• Title（参考訳）: ナラティブ駆動旅行計画: 進化的反復最適化による地理的に取り巻くスクリプト生成
• Authors: Ran Ding, Ziyu Zhang, Ying Zhu, Ziqian Kong, Peilan Xu,
• Abstract要約: 本稿では,ナラティブガイドと呼ばれる物語駆動型旅行計画フレームワークを提案する。 旅行者にはジオカルチャー的な物語の脚本を制作し、旅に新しいロールプレイング体験を提供する。 中国では南京と揚州、フランスではパリ、ドイツのベルリンの4都市での実験的な成果は、物語の一貫性と文化的適合性を著しく改善したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.739657762473404
• License:
• Abstract: To enhance tourists' experiences and immersion, this paper proposes a narrative-driven travel planning framework called NarrativeGuide, which generates a geoculturally-grounded narrative script for travelers, offering a novel, role-playing experience for their journey. In the initial stage, NarrativeGuide constructs a knowledge graph for attractions within a city, then configures the worldview, character setting, and exposition based on the knowledge graph. Using this foundation, the knowledge graph is combined to generate an independent scene unit for each attraction. During the itinerary planning stage, NarrativeGuide models narrative-driven travel planning as an optimization problem, utilizing a genetic algorithm (GA) to refine the itinerary. Before evaluating the candidate itinerary, transition scripts are generated for each pair of adjacent attractions, which, along with the scene units, form a complete script. The weighted sum of script coherence, travel time, and attraction scores is then used as the fitness value to update the candidate solution set. Experimental results across four cities, i.e., Nanjing and Yangzhou in China, Paris in France, and Berlin in Germany, demonstrate significant improvements in narrative coherence and cultural fit, alongside a notable reduction in travel time and an increase in the quality of visited attractions. Our study highlights that incorporating external evolutionary optimization effectively addresses the limitations of large language models in travel planning.Our codes are available at https://github.com/Evan01225/Narrative-Driven-Travel-Planning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,旅行者の体験と没入性を高めるために,旅行者のためのジオカルチャー的な語り書きを生成するナラティブガイドと呼ばれる物語駆動型旅行計画フレームワークを提案する。 最初の段階で、NarrativeGuideは、都市内のアトラクションのためのナレッジグラフを構築し、そのナレッジグラフに基づいてワールドビュー、キャラクタ設定、展示を構成する。 この基礎を用いて、知識グラフを結合して、アトラクション毎に独立したシーンユニットを生成する。 反復計画段階において、NarrativeGuideは、物語駆動旅行計画を最適化問題としてモデル化し、遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてイテレーションを洗練させる。 候補の繰り返しを評価する前に、隣接するアトラクションのペアごとに遷移スクリプトを生成し、シーンユニットとともに完全なスクリプトを形成する。 次に、スクリプトコヒーレンス、旅行時間、アトラクションスコアの重み付け和をフィットネス値として使用して、候補ソリューションセットを更新する。 中国、南京、揚州、フランスのパリ、ドイツのベルリンの4都市での実験的な成果は、旅行時間の大幅な短縮と訪問アトラクションの質の向上とともに、物語の一貫性と文化的適合性を大幅に改善したことを示している。 我々のコードはhttps://github.com/Evan01225/Narrative-Driven-Travel-Planningで公開されている。

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