Beräkningshistoria har väckt stort intresse för artificiell intelligens, delvis på grund av dess relevans för utbildnings- och speltillämpningar. Traditionellt sett förlitar sig storyn på ett stort förråd av bakgrundskunskap som innehåller information om storyn och dess karaktärer. Denna information är detaljerad och vanligtvis handgjord. I detta dokument föreslår vi ett datadrivet tillvägagångssätt för att generera korta barnberättelser som inte kräver omfattande manuellt engagemang. Vi skapar ett end-to-end-system som inser de olika komponenterna i generationsledningen stokastiskt. Vårt system följer en generera-och-och-rank strategi där utrymmet för flera kandidat berättelser beskärs genom att överväga om de är rimliga, intressanta och sammanhängande.
McIntyre och Lapata REF ) utvecklade ett datadrivet system för korta barns berättelser generering baserat på samtidiga frekvenser inlärda från en tränings corpus.
Learning to Tell Tales: A Data-driven Approach to Story Generation
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}