Automatiserad berättelsegenerering är problemet med att automatiskt välja en sekvens av händelser, handlingar eller ord som kan berättas som en berättelse. Vi försöker utveckla ett system som kan generera berättelser genom att lära oss allt det behöver veta från texthistoriska corpora. Hittills har återkommande neurala nätverk som lär sig språkmodeller på karaktärs-, ord- eller meningsnivåer inte haft någon större framgång när det gäller att generera sammanhängande berättelser. Vi undersöker frågan om händelser representationer som ger en mittnivå av abstraktion mellan ord och meningar för att behålla den semantiska informationen om de ursprungliga data samtidigt minimera händelsen sparhet. Vi presenterar en teknik för förbehandling av textberättelsedata till händelsesekvenser. Vi presenterar sedan en teknik för automatiserad berättelsegenerering där vi sönderdela problemet i generation av på varandra följande händelser (event 2event) och generering av naturliga språk meningar från händelser (event 2sentens). Vi ger empiriska resultat som jämför olika händelse representationer och deras effekter på händelsen efterföljare generation och översättning av händelser till naturligt språk.
REF decompose story generation i två steg, först konvertera text till händelse representationer, sedan modellera berättelser som sekvenser av händelser innan översätta tillbaka till naturligt språk.
Event Representations for Automated Story Generation with Deep Neural Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}