Autores:  (1) Prerak Gandhi, Departamento de Ciência da Computação e Engenharia, Instituto Indiano de Tecnologia de Bombaim, Mumbai, prerakgandhi@cse.iitb.ac.in, e esses autores contribuíram igualmente para este trabalho;  (2) Vishal Pramanik, Departamento de Ciência da Computação e Engenharia, Instituto Indiano de Tecnologia de Bombaim, Mumbai, vishalpramanik,pb@cse.iitb.ac.in, e esses autores contribuíram igualmente para este trabalho;  (3) Pushpak Bhattacharyya, Departamento de Ciência da Computação e Engenharia, Instituto Indiano de Tecnologia de Bombaim, Mumbai.  Tabela de Links   Resumo e introdução   Motivação   Trabalho relatado   Conjunto de dados   Experimentos e Avaliação   Resultados e Análise   Conclusão e trabalho futuro   Limitações e Referências   A. Apêndice  7. Conclusão e Trabalho Futuro  Neste artigo, relatamos um trabalho inédito sobre geração automática de enredo e roteiro a partir de prompts. Avaliação automática, classificação humana usando a escala Likert e observações qualitativas feitas por roteiristas profissionais de nosso parceiro do setor (uma grande e renomada plataforma de mídia) - tudo isso justifica o poder de nosso rico conjunto de dados e do GPT3 na geração de scripts. Esperamos que nosso trabalho ajude escritores de programas de televisão, escritores de jogos e assim por diante.  Existem várias direções futuras: (i) o desequilíbrio no conjunto de dados do enredo de Bollywood precisa ser corrigido; (ii) há muita variação na escrita indiana devido ao multilinguismo, que precisa ser abordada; (iii) a fraqueza mais óbvia do GPT-3 é não ser capaz de lidar com dados e números factuais, causando alucinações e impedindo a geração automática de documentários e biografias. De qualquer forma, a detecção e resolução de alucinações são uma necessidade crescente de modelos de linguagem.  Este artigo está   sob licença CC 4.0 DEED. disponível no arxiv

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