論文の概要: R$^2$: A LLM Based Novel-to-Screenplay Generation Framework with Causal Plot Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15655v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 19:09:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.150495
• Title: R$^2$: A LLM Based Novel-to-Screenplay Generation Framework with Causal Plot Graphs
• Title（参考訳）: R$^2$:Causal Plot Graphsを用いたLLMによるノベル・ツー・Screenplay生成フレームワーク
• Authors: Zefeng Lin, Yi Xiao, Zhiqiang Mo, Qifan Zhang, Jie Wang, Jiayang Chen, Jiajing Zhang, Hui Zhang, Zhengyi Liu, Xianyong Fang, Xiaohua Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づく脚本に小説を自動的に適応するフレームワークを提案する。 因果組込みプロット線を効果的に抽出してコヒーレントな書き換えを行う。 1) 幻覚の愛着を反復的に発見・排除するA-Aware refinement method (HAR) と, 2 事象因果関係を持つプロット線を効率的に構築する欲求サイクルブレーカリングアルゴリズムに基づく因果プロットグラフ構築法 (CPC) の2つの手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.751879151553918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatically adapting novels into screenplays is important for the TV, film, or opera industries to promote products with low costs. The strong performances of large language models (LLMs) in long-text generation call us to propose a LLM based framework Reader-Rewriter (R$^2$) for this task. However, there are two fundamental challenges here. First, the LLM hallucinations may cause inconsistent plot extraction and screenplay generation. Second, the causality-embedded plot lines should be effectively extracted for coherent rewriting. Therefore, two corresponding tactics are proposed: 1) A hallucination-aware refinement method (HAR) to iteratively discover and eliminate the affections of hallucinations; and 2) a causal plot-graph construction method (CPC) based on a greedy cycle-breaking algorithm to efficiently construct plot lines with event causalities. Recruiting those efficient techniques, R$^2$ utilizes two modules to mimic the human screenplay rewriting process: The Reader module adopts a sliding window and CPC to build the causal plot graphs, while the Rewriter module generates first the scene outlines based on the graphs and then the screenplays. HAR is integrated into both modules for accurate inferences of LLMs. Experimental results demonstrate the superiority of R$^2$, which substantially outperforms three existing approaches (51.3%, 22.6%, and 57.1% absolute increases) in pairwise comparison at the overall win rate for GPT-4o.
• Abstract（参考訳）: 脚本に小説を自動的に適応させることは、テレビ、映画、オペラ業界にとって、低コストで製品を宣伝するために重要である。 LLMベースのフレームワークであるReader-Rewriter (R$^2$)を提案する。 しかし、ここでは2つの根本的な課題があります。 まず、LLM幻覚は、矛盾したプロット抽出とスクリーンプレイ生成を引き起こす可能性がある。 第二に、因果組込みプロット線を効果的に抽出してコヒーレントな書き換えを行う。 そのため、以下の2つの戦術が提案されている。 1)幻覚の愛着を反復的に発見・排除する幻覚認識改善法(HAR) 2) イベント因果関係のあるプロットラインを効率的に構築する,欲求サイクルブレーカーアルゴリズムに基づく因果プロットグラフ構築法(CPC)を提案する。 ReaderモジュールはスライディングウィンドウとCPCを採用して因果プロットグラフを構築し、Rewriterモジュールはまず、グラフに基づいてシーンのアウトラインを生成し、それからスクリーンプレイを生成する。 HARは両方のモジュールに統合され、LLMの正確な推測を行う。 実験の結果、GPT-4oの総勝利率における対比較において、R$^2$は既存の3つのアプローチ(51.3%、22.6%、57.1%の絶対的な増加)を大幅に上回った。

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