Autoren:  (1) Prerak Gandhi, Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, prerakgandhi@cse.iitb.ac.in, und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen;  (2) Vishal Pramanik, Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai, vishalpramanik,pb@cse.iitb.ac.in, und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen;  (3) Pushpak Bhattacharyya, Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen, Indian Institute of Technology Bombay, Mumbai.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Motivation   Ähnliche Projekte   Datensatz   Experimente und Evaluation   Ergebnisse und Analyse   Schlussfolgerung und zukünftige Arbeit   Einschränkungen und Referenzen   A. Anhang  8. Einschränkungen  • Im Plotgenerierungsdatensatz werden die Wikipedia-Plots manchmal nicht von professionellen Inhaltsautoren aus der Filmbranche geschrieben. Daher können diese Plots die Hauptereignisse des Films nicht enthalten.  • In einigen Fällen gelingt es dem Modell nicht, zusammenhängende Ereignisse zu erzeugen, und es kommt auch zu einer abrupten Einführung von Charakteren in die Handlung und die Szenen.  • Obwohl es nur wenige Male bemerkt wurde, enthält die generierte Handlung oder Szene wiederholte Klauseln oder Phrasen.  • Das Modell halluziniert und generiert sachlich falsche Dinge, sodass es nicht in der Lage ist, Biografien oder Dokumentationen zu erstellen.  • Die Handlung oder Szene entspricht möglicherweise nicht dem Thema der Eingabe oder dem Genre, das zusammen mit der Eingabeaufforderung erwähnt wurde.  Verweise  Selmer Bringsjord und David Ferrucci. 1999. Künstliche Intelligenz und literarische Kreativität: Im Kopf von Brutus, einer Erzählmaschine. Psychology Press.  Tom Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared D Kaplan, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, et al. 2020. Sprachmodelle sind Lerner mit wenigen Versuchen. Fortschritte in neuronalen Informationsverarbeitungssystemen, 33:1877–1901.  Angela Fan, Mike Lewis und Yann Dauphin. 2018. Hierarchische neuronale Story-Generierung. arXiv-Preprint arXiv:1805.04833.  Angela Fan, Mike Lewis und Yann Dauphin. 2019. Strategien zur Strukturierung der Story-Generierung. arXiv-Preprint arXiv:1902.01109.  S. Field. 1979. Drehbuch: Die Grundlagen des Drehbuchschreibens. Ein Delta-Buch. Dell Publishing Company.  Chenyang Huang, Osmar R Zaiane, Amine Trabelsi und Nouha Dziri. 2018. Automatische Dialoggenerierung mit ausgedrückten Emotionen. In Proceedings der Konferenz 2018 des nordamerikanischen Kapitels der Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Band 2 (Kurzbeiträge), Seiten 49–54.  Ting-Hao Huang, Francis Ferraro, Nasrin Mostafazadeh, Ishan Misra, Aishwarya Agrawal, Jacob Devlin, Ross Girshick, Xiaodong He, Pushmeet Kohli, Dhruv Batra, et al. 2016. Visuelles Geschichtenerzählen. In Proceedings der Konferenz 2016 des nordamerikanischen Kapitels der Vereinigung für Computerlinguistik: Human Language Technologies, Seiten 1233–1239.  Parag Jain, Priyanka Agrawal, Abhijit Mishra, Mohak Sukhwani, Anirban Laha und Karthik Sankaranarayanan. 2017. Story-Generierung aus einer Sequenz unabhängiger Kurzbeschreibungen. arXiv-Preprint arXiv:1707.05501.  Frederick Jelinek, Robert L. Mercer, Lalit R. Bahl und J. Baker. 1977. Perplexität – ein Maß für die Schwierigkeit von Spracherkennungsaufgaben. Journal of the Acoustical Society of America, 62.  Mihir Kale und Abhinav Rastogi. 2020. Vorlagengesteuerte Textgenerierung für aufgabenorientierten Dialog. arXiv-Vorabdruck arXiv:2004.15006.  Jiwei Li, Will Monroe, Alan Ritter, Michel Galley, Jianfeng Gao und Dan Jurafsky. 2016. 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Jahrestagung der Association for Computational Linguistics, Seiten 8647–8657, Online. Association for Computational Linguistics.  Dieses Dokument ist   . auf arxiv unter der CC 4.0 DEED-Lizenz verfügbar

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