«Куросава»: Помощник сценариста: сопутствующие работы

Таблица ссылок

• Аннотация и введение
• Мотивация
• Связанных с работой
• Набор данных
• Эксперименты и оценка
• Результаты и анализ
• Заключение и будущая работа
• Ограничения и ссылки
• А. Приложение

3. Сопутствующая работа

3.1. Автоматическое создание историй

Нейронные модели способны создавать истории, адаптируясь к различному содержанию, например, к визуальному изображению (Huang et al., 2016) и кратким текстовым описаниям (Jain et al., 2017). Работа над созданием управляемых сюжетом и планомерных историй изобилует (Ридл и Янг, 2010; Фан и др., 2019; Перес и Шарплс, 2001; Рашкин и др., 2020). Связанный вид работы — автоматическое создание стихов на основе ключевых слов или описаний (Янь, 2016; Ван и др., 2016).

3.2. Создание графика

Сюжетные машины (Рашкин и др., 2020) генерируют многоабзацные истории на основе некоторых структурных фраз. Фан и др. (2018) представили иерархическую модель объединения последовательностей для создания предпосылок и условий, которые, в свою очередь, создают истории длиной до 1000 слов. Эта работа, в отличие от нашей, не является нейронной и основанной на шаблонах, поэтому она гораздо менее креативна и нова по сравнению с тем, что создаем мы.

3.3. Генерация сцены

Автоматической генерации сцен или сценариев уделялось сравнительно меньше внимания. Была произведена генерация диалогов (Li et al., 2016; Huang et al., 2018; Tang et al., 2019; Wu et al., 2019) с подобием генерации сцен. Недавно была проведена работа по ведению диалога с помощью повествования (Zhu et al., 2020). Мы генерируем сцены, в которых основные элементы поступают из небольшой подсказки в качестве входных данных.