Open story generation är problemet med att automatiskt skapa en historia för alla domäner utan omskolning. Neurala språkmodeller kan tränas på stora corpora över många domäner och sedan användas för att generera berättelser. Berättelser som genereras via språkmodeller tenderar dock att sakna inriktning och samstämmighet. Vi introducerar en policy gradient förstärkning lärande för öppen berättelse generation som lär sig att uppnå ett givet berättande mål tillstånd. I detta arbete är målet att en berättelse ska sluta med en specifik typ av händelse, given i förväg. En belöning som bygger på att uppnå det givna målet är dock alltför sparsam för ett effektivt lärande. Vi använder belöningsformning för att förse armeringsläraren med en partiell belöning vid varje steg. Vi visar att vår teknik kan träna en modell som genererar en berättelse som når målet 94% av tiden och minskar modellens perplexitet. En mänsklig ämnesutvärdering visar att berättelser som genereras av vår teknik uppfattas ha betydligt högre trolig händelseordning och rita samstämmighet över en baslinje språkmodellering teknik utan upplevd försämring av övergripande kvalitet, nöje, eller lokala kausalitet.
I REF införs en strategi för inlärning i gradient för att se till att modellen avslutas med en särskild typ av evenemang som ges i förväg.
Controllable Neural Story Generation via Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}