著者:  （１）Prerak Gandhi、インド工科大学ボンベイ校コンピュータサイエンス工学部、ムンバイ、prerakgandhi@cse.iitb.ac.in、およびこれらの著者は本研究に等しく貢献した。  （２）ヴィシャル・プラマニック、インド工科大学ボンベイ校コンピュータサイエンス工学部、ムンバイ、vishalpramanik、pb@cse.iitb.ac.in、およびこれらの著者は本研究に等しく貢献した。  （３）プシュパク・バタチャリヤ、インド工科大学ボンベイ校コンピュータサイエンス工学部、ムンバイ。 リンク一覧 概要と序文 モチベーション 関連作業 データセット 実験と評価 結果と分析 結論と今後の課題 制限事項と参考文献 A. 付録 8. 制限事項 • プロット生成データセットでは、Wikipedia のプロットが映画業界のプロのコンテンツライターによって書かれていない場合があります。そのため、これらのプロットには映画の主要なイベントが含まれていない可能性があります。  • いくつかのケースでは、モデルはプロットやシーンに登場人物が突然登場するとともに、一貫したイベントを生成できません。  • 数回しか気づかれていませんが、生成されたプロットまたはシーンには、繰り返される節またはフレーズが含まれています。  • モデルは幻覚を起こし、事実と異なるものを生成するため、伝記やドキュメンタリーを生成することができません。  • プロットやシーンは、プロンプトとともに記載された入力のテーマやジャンルに従わない場合があります。 参考文献 セルマー・ブリングスヨードとデイヴィッド・フェルッチ。1999年。「人工知能と文学的創造性：物語を語る機械、ブルータスの心の中」心理学出版。  Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、他2020年。「言語モデルは少数ショット学習者です。」神経情報処理システムの進歩、33：1877–1901。  Angela Fan、Mike Lewis、Yann Dauphin。2018年。階層的ニューラルストーリー生成。arXivプレプリントarXiv:1805.04833。 アンジェラ・ファン、マイク・ルイス、ヤン・ドーフィン。2019. ストーリー生成を構造化するための戦略。arXiv プレプリント arXiv:1902.01109。  S. フィールド。1979 年。『脚本: 脚本の基礎』。デルタ ブック。デル パブリッシング カンパニー。  Chenyang Huang、Osmar R Zaiane、Amine Trabelsi、Nouha Dziri。2018。感情を表現した自動対話生成。2018年北米支部計算言語学会会議議事録：人間言語技術、第2巻（短報）、49～54ページ。  Ting-Hao Huang、Francis Ferraro、Nasrin Mostafazadeh、Ishan Misra、Aishwarya Agrawal、Jacob Devlin、Ross Girshick、Xiaodong He、Pushmeet Kohli、Dhruv Batra、他 2016。ビジュアルストーリーテリング。計算言語学協会の北米支部 2016 年会議議事録: 人間の言語技術、1233 ～ 1239 ページ。  Parag Jain、Priyanka Agrawal、Abhijit Mishra、Mohak Sukhwani、Anirban Laha、およびKarthik Sankaranarayanan。2017年。独立した短い説明のシーケンスからのストーリー生成。arXivプレプリントarXiv：1707.05501。  Frederick Jelinek、Robert L. Mercer、Lalit R. Bahl、J. Baker。1977 年。「困惑度 - 音声認識タスクの難しさの尺度」アメリカ音響学会誌、62 ページ。  Mihir Kale と Abhinav Rastogi。2020。タスク指向の対話のためのテンプレートガイド付きテキスト生成。arXiv プレプリント arXiv:2004.15006。  Jiwei Li、Will Monroe、Alan Ritter、Michel Galley、Jianfeng Gao、Dan Jurafsky。2016年。対話生成のための深層強化学習。arXivプレプリントarXiv:1606.01541。 レンシス・リッカート。 1932年。態度を測定する技術 / レンシス・リッカート著。心理学のアーカイブ;いいえ。 140. [sn]、ニューヨーク。  Chin-Yew Lin. 2004. ROUGE: 要約の自動評価パッケージ。Text Summarization Branches Out、74～81 ページ、バルセロナ、スペイン。Association for Computational Linguistics。  Kishore Papineni、Salim Roukos、Todd Ward、WeiJing Zhu。2002。Bleu: 機械翻訳の自動評価方法。計算言語学会第 40 回年次会議の議事録、311 ～ 318 ページ。 ラファエル・ペレス・イ・ペレスとマイク・シャープルズ。2001年。メキシコ：創作活動の認知的説明のコンピュータモデル。実験的および理論的人工知能ジャーナル、13(2):119–139。  Krishna Pillutla、Swabha Swayamdipta、Rowan Zellers、John Thickstun、Sean Welleck、Yejin Choi、Zaid Harchaoui。2021年。Mauve：発散フロンティアを使用したニューラルテキストと人間のテキストのギャップの測定。ニューラル情報処理システムの進歩、34：4816–4828。  Hannah Rashkin、Asli Celikyilmaz、Yejin Choi、Jianfeng Gao。2020年。Plotmachines：動的なプロット状態追跡によるアウトライン条件付き生成。arXivプレプリントarXiv：2004.14967。 マーク・O・リードルとロバート・マイケル・ヤング。2010年。「物語の計画：プロットとキャラクターのバランス」人工知能研究ジャーナル、39：217-268。  Jianheng Tang、Tiancheng Zhao、Chenyan Xiong、Xiaodan Liang、Eric Xing、Zhiting Hu。2019。ターゲットガイド付きオープンドメイン会話。イタリア、フィレンツェで開催された計算言語学会第57回年次会議の議事録、5624～5634ページ。計算言語学会。 浙王、衛和、武華、呉海陽、李衛、王海鋒、陳恩紅。 2016. 計画ベースのニューラルネットワークによる中国語の詩の生成。 arXivプレプリントarXiv:1610.09889.  Wenquan Wu、Zhen Guo、Xiangyang Zhou、Hua Wu、Xiyuan Zhang、Rongzhong Lian、および Haifeng Wang。2019。明示的な会話目標を持つプロアクティブな人間と機械の会話。イタリア、フィレンツェで開催された計算言語学会第 57 回年次会議の議事録、3794 ～ 3804 ページ。計算言語学会。  Rui Yan. 2016. i, poet: 反復的洗練スキーマを備えたリカレントニューラルネットワークによる自動詩作。IJCAI、第2238巻、2244ページ。  Zheng Zhao、Shay B Cohen、Bonnie Webber。2020年。抽象的要約における数量幻覚の軽減。arXivプレプリントarXiv：2009.13312。  Yutao Zhu、Ruihua Song、Zhicheng Dou、Jian-Yun Nie、Jin Zhou。2020。ScriptWriter: 物語に基づくスクリプト生成。計算言語学会第58回年次会議の議事録、8647～8657ページ、オンライン。計算言語学会。 この論文は、CC 4.0 DEED ライセンスの下で 。 arxiv で公開されています

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