論文の概要: SCORE: Story Coherence and Retrieval Enhancement for AI Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23512v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 16:48:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.161119
• Title: SCORE: Story Coherence and Retrieval Enhancement for AI Narratives
• Title（参考訳）: SCORE: AIナラティブのためのストーリーコヒーレンスと検索の強化
• Authors: Qiang Yi, Yangfan He, Jianhui Wang, Xinyuan Song, Shiyao Qian, Miao Zhang, Li Sun, Tianyu Shi,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は創造的な物語を生み出すのに優れているが、長期的な一貫性と感情的な一貫性に苦しむ。 本稿では,動的状態追跡,コンテキスト認識の要約,ハイブリッド検索という3つのコンポーネントを統合するフレームワークであるSCOREを提案する。 SCOREは23.6%高いコヒーレンス(NCI-2.0ベンチマーク)、89.7%の感情的一貫性(EASMメトリック)、41.8%の幻覚をベースラインのGPTモデルと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.08181835727832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) excel at generating creative narratives but struggle with long-term coherence and emotional consistency in complex stories. To address this, we propose SCORE (Story Coherence and Retrieval Enhancement), a framework integrating three components: 1) Dynamic State Tracking (monitoring objects/characters via symbolic logic), 2) Context-Aware Summarization (hierarchical episode summaries for temporal progression), and 3) Hybrid Retrieval (combining TF-IDF keyword relevance with cosine similarity-based semantic embeddings). The system employs a temporally-aligned Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline to validate contextual consistency. Evaluations show SCORE achieves 23.6% higher coherence (NCI-2.0 benchmark), 89.7% emotional consistency (EASM metric), and 41.8% fewer hallucinations versus baseline GPT models. Its modular design supports incremental knowledge graph construction for persistent story memory and multi-LLM backend compatibility, offering an explainable solution for industrial-scale narrative systems requiring long-term consistency.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は創造的な物語を生み出すのに優れているが、複雑な物語における長期的な一貫性と感情的な一貫性に苦しむ。 これを解決するために、三つのコンポーネントを統合するフレームワークSCORE(Story Coherence and Retrieval Enhancement)を提案する。 1)動的状態追跡(記号論理によるオブジェクト/文字のモニタリング) 2)文脈対応要約(時間進行の階層的エピソード要約) 3)Hybrid Retrieval (TF-IDFキーワードとコサイン類似性に基づくセマンティック埋め込みを組み合わせた)。 このシステムは、文脈整合性を検証するために、時間的に整合したレトリーバル拡張生成(RAG)パイプラインを使用する。 SCOREは23.6%のコヒーレンス(NCI-2.0ベンチマーク)、89.7%の感情的一貫性(EASMメトリック)、41.8%の幻覚をベースラインのGPTモデルと比較した。 モジュール設計は、永続的なストーリーメモリとマルチLLMバックエンド互換性のためのインクリメンタルな知識グラフの構築をサポートし、長期的一貫性を必要とする産業規模の物語システムに説明可能なソリューションを提供する。

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