Autores:  (1) Prerak Gandhi, Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación, Instituto Indio de Tecnología de Bombay, Mumbai, prerakgandhi@cse.iitb.ac.in, y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo;  (2) Vishal Pramanik, Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación, Instituto Indio de Tecnología de Bombay, Mumbai, vishalpramanik,pb@cse.iitb.ac.in, y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo;  (3) Pushpak Bhattacharyya, Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación, Instituto Indio de Tecnología de Bombay, Mumbai.  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Motivación   Trabajo relacionado   Conjunto de datos   Experimentos y evaluación   Resultados y análisis   Conclusión y trabajo futuro   Limitaciones y referencias   A. Apéndice  7. Conclusión y trabajo futuro  En este artículo, informamos sobre un trabajo, el primero en su tipo, sobre la generación automática de tramas y guiones a partir de indicaciones. La evaluación automática, la calificación humana utilizando la escala Likert y las observaciones cualitativas realizadas por guionistas profesionales de nuestro socio industrial (una plataforma de medios grande y de buena reputación): todo ello reivindica el poder de nuestro rico conjunto de datos y GPT3 en la generación de guiones. Esperamos que nuestro trabajo ayude a los escritores de programas de televisión, de juegos, etc.  Hay varias direcciones futuras: (i) es necesario rectificar el desequilibrio en el conjunto de datos de la trama de Bollywood; (ii) hay mucha variación en la escritura india debido al multilingüismo, que es necesario abordar; (iii) la debilidad más obvia de GPT-3 es no poder manejar datos y números fácticos, lo que provoca alucinaciones e impide la generación automática de documentales y biografías. De todos modos, la detección y resolución de alucinaciones es una necesidad creciente de modelos de lenguaje.  Este documento está   bajo licencia CC 4.0 DEED. disponible en arxiv

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