この論文はCC 4.0ライセンスの下でarxivで公開されています。 著者:  (1) Jiwan Chung、延世大学MIRラボ（   ）; https://jiwanchung.github.io/  （２）Youngjae Yu、延世大学MIRラボ（   ）。 https://jiwanchung.github.io/ リンク一覧 概要と序文 方法 実験 関連作業 結論 制限事項と参考文献 A. 実験の詳細 B. プロンプトサンプル B. プロンプトサンプル Long Story Short の各ステージでは、次のプロンプトを使用します。 見やすさを考慮して行を分割し、実際の改行は \n で示します。 また、プロンプト内のリスト項目は省略記号 (...) を使用して省略されます。 脚本からプロットまで。 私は非常に知能の高いストーリーテリングボットです。 台本を頂ければ 短い概要を詳しくお伝えします。\n\n  [生成された脚本]\n\n あらすじ: プロット インデックスの検索。 あらすじ:\n  （１）[プロット１]  （２）[プロット２]  ...\n  (N) [プロットN]\n\n 私は非常に知能の高い質問回答ボットです。 質問があればお答えします 解決するために参照する必要があるプロットのインデックス。\n  Q: [質問]\n トップ1プロットインデックス: ( あらすじ:\n  （１）[プロット１]  （２）[プロット２]  ...\n  (N) [プロットN]\n\n  [生成された脚本]\n\n 私は非常に知能の高いプロット質問回答ボットです。 質問や候補者を尋ねれば、私はあなたに 回答のインデックス。\n  Q: [質問]\n 応募者:\n  （１）: [回答１]  ...\n  （５）: [回答５] 答え: (

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