Yazarlar:
(1) Prerak Gandhi, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü, Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay, Mumbai, [email protected] ve bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuştur;
(2) Vishal Pramanik, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü, Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay, Mumbai, vishalpramanik,[email protected] ve bu yazarlar bu çalışmaya eşit katkıda bulunmuşlardır;
(3) Pushpak Bhattacharyya, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü, Hindistan Teknoloji Enstitüsü Bombay, Mumbai.
Nöral modeller, görseller (Huang ve diğerleri, 2016) ve kısa ve öz metin açıklamaları (Jain ve diğerleri, 2017) gibi farklı içeriklere koşullanarak hikayeler üretebilmiştir. Olay örgüsünün kontrol edilebilir, plan odaklı hikaye oluşturma çalışmaları çok fazladır (Riedl ve Young, 2010; Fan ve diğerleri, 2019; Pérez ve Sharples, 2001; Rashkin ve diğerleri, 2020). İlgili bir çalışma türü de anahtar kelimelere veya açıklamalara dayalı otomatik şiir üretimidir (Yan, 2016; Wang ve diğerleri, 2016).
Senaryo Makineleri (Rashkin ve diğerleri, 2020), bazı taslak ifadelere dayalı olarak çok paragraflı hikayeler oluşturur. Fan ve ark. (2018), 1000 kelimeye kadar hikayeler üretecek bir öncül ve koşul oluşturmak için hiyerarşik bir diziden diziye füzyon modelini tanıtıyor. Bu çalışma, bizimkinin aksine, sinirsel değildir ve şablona dayalıdır ve dolayısıyla bizim ürettiğimizle karşılaştırıldığında çok daha az yaratıcı ve yenidir.
Otomatik sahne veya senaryo oluşturma nispeten daha az ilgi görmüştür. Sahne oluşturmaya benzer bir diyalog oluşturma (Li ve diğerleri, 2016; Huang ve diğerleri, 2018; Tang ve diğerleri, 2019; Wu ve diğerleri, 2019) yapılmıştır. Son zamanlarda diyalogların bir anlatı yardımıyla yönlendirilmesine odaklanan bazı çalışmalar bulunmaktadır (Zhu ve diğerleri, 2020). Ana öğelerin küçük bir bilgi isteminden girdi olarak geldiği sahneler oluşturuyoruz.
Bu makale arxiv'de CC 4.0 DEED lisansı altında mevcuttur .