Yazarlar:  (1) Prerak Gandhi, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü, Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay, Mumbai, prerakgandhi@cse.iitb.ac.in ve bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuştur;  (2) Vishal Pramanik, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü, Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay, Mumbai, vishalpramanik,pb@cse.iitb.ac.in ve bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuşlardır;  (3) Pushpak Bhattacharyya, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü, Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay, Mumbai.  Bağlantı Tablosu   Özet ve Giriş   Motivasyon   Alakalı iş   Veri kümesi   Deneyler ve Değerlendirme   Sonuçlar ve Analiz   Sonuç ve gelecek iş   Sınırlamalar ve Referanslar   A. Ek  5. Deneyler ve Değerlendirme  GPT3'e veri kümelerimizle ince ayar yapıyoruz (bkz.   ). ek A.6  5.1. Arsa Oluşturma  GPT-3'e film senaryosu veri setimizle şu şekilde ince ayar yaparak 5 model oluşturduk: (i)   (ek açıklama olmadan) (   ): giriş-kısa olay örgüsü, çıkış- herhangi bir açıklama olmadan olay örgüsü, (ii)     : girdi - kısa hikayeler, 4 perdelik yapıyla açıklamalı çıktı olay örgüleri, (iii)   (   ): uzun girdi, daha açıklayıcı hikayeler, 4 perdelik yapıyla açıklamalı çıktı olay örgüleri, (iv)   (   ): girdinin kısa hikayeleri ve türü, 4 perdelik yapıyla açıklamalı çıktı senaryoları, (v)   (   ): girdi uzun ve daha açıklayıcı türle birlikte hikayeler, 4 perdelik yapıyla açıklamalı çıktı olayları. orijinal O ek açıklama ve kısa girdi (AS) ek açıklama ve uzun girdi AL ek açıklamalar ve türlerin dahil olduğu kısa girdi ASG türlerin dahil olduğu ek açıklamalar ve uzun girdi ALG  Otomatik değerlendirme için   (Papineni ve diğerleri, 2002),   (Jelinek ve diğerleri, 1977),   (Lin, 2004) kullanıyoruz. İnsan değerlendirmesini de beş noktalı Likert Ölçeği biçiminde kullanıyoruz (Likert, 1932). Derecelendirme sistemi 1-> Kesinlikle Katılmıyorum, 2-> Katılmıyorum, 3-> Kararsızım, 4-> Katılıyorum, 5-> Kesinlikle Katılıyorum şeklindedir. İnsanlar tarafından yazılan öykülerin aşağıdaki 5 özelliğin her biri için 5'lik bir derecelendirmeye sahip olduğu varsayılmaktadır: (1)   : gramer doğruluğu; (2)   : cümle ve paragrafların mantıksal sıralaması; (3)   : Bilgi istemindeki önemli noktaların çıktıda vurgulanıp vurgulanmadığı; (4)   : Hikayenin ne kadar keyifli olduğunun ölçüsü; (5)   : Çıktının yeni olaylar, karakter profilleri veya ilişkiler getirmesi. BLEU Perplexity ROUGE Akıcılık Tutarlılık İlgililik Beğenilebilirlik Yaratıcılık  Grafik oluşturmak için 50 test isteminden 50 grafik oluşturuyoruz. Hikâyeleri 10’ar kişilik beş gruba ayırıyoruz ve her gruba üç değerlendirici atıyoruz.  Sahne oluşturmak için 10 test isteminden on sahne oluşturuyoruz. Bu on hikayeyi derecelendirmek için beş değerlendirici görevlendiriyoruz.  Bu makale   . arxiv'de CC 4.0 DEED lisansı altında mevcuttur

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Teleplay.Tech

From teleplay to technology, we weave a narrative tapestry that dances between writing, CGI, and action.

Teleplay's blog

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

"Kurosawa": Bir Senaryo Yazarının Asistanı: Deneyler ve Değerlendirme

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Telegram: Kripto Adası'nın anakaraya olan köprüsü

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps