Berättande historia generation är ett utmanande problem eftersom det kräver de genererade meningar med snäva semantiska kopplingar, som inte har studerats väl av de flesta befintliga generativa modeller. För att ta itu med detta problem föreslår vi en skelettbaserad modell för att främja samstämmigheten i genererade berättelser. Olika från traditionella modeller som genererar en komplett mening vid ett slag, den föreslagna modellen genererar först de mest kritiska fraser, kallas skelett, och sedan expanderar skelettet till en fullständig och flytande mening. Skelettet är inte manuellt definierat, men lärt sig genom en förstärkning inlärningsmetod. Jämfört med de senaste modellerna kan vår skelettbaserade modell generera betydligt mer sammanhängande text enligt mänsklig utvärdering och automatisk utvärdering. G-poängen förbättras med 20,1 % i mänsklig utvärdering.
På samma sätt föreslår REF ) en skelettbaserad berättande genereringsmetod som använder ett skelett som ett mellanskikt för abstraktion.
A Skeleton-Based Model for Promoting Coherence Among Sentences in Narrative Story Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}