tác giả:  (1) Prerak Gandhi, Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, Viện Công nghệ Ấn Độ Bombay, Mumbai, prerakgandhi@cse.iitb.ac.in, và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công việc này;  (2) Vishal Pramanik, Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, Viện Công nghệ Ấn Độ Bombay, Mumbai, vishalpramanik,pb@cse.iitb.ac.in, và các tác giả này đã đóng góp như nhau cho công việc này;  (3) Pushpak Bhattacharyya, Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, Viện Công nghệ Ấn Độ Bombay, Mumbai.  Bảng liên kết   Tóm tắt và giới thiệu   Động lực   Công việc có liên quan   Tập dữ liệu   Thí nghiệm và đánh giá   Kết quả và phân tích   Kết luận và công việc tương lai   Hạn chế và Tài liệu tham khảo   A. Phụ lục  5. Thí nghiệm và đánh giá  Chúng tôi tinh chỉnh GPT3 bằng bộ dữ liệu của mình (tham khảo   ). phụ lục A.6  5.1. Tạo cốt truyện  Chúng tôi đã tạo 5 mô hình bằng cách tinh chỉnh GPT-3 với tập dữ liệu cốt truyện phim của chúng tôi theo cách sau, (i)   (không có chú thích) (   ): đầu vào- cốt truyện ngắn, đầu ra- cốt truyện không có bất kỳ chú thích nào, (ii)     : đầu vào- cốt truyện ngắn, đầu ra- cốt truyện được chú thích bằng cấu trúc 4 màn, (iii)   (   ): đầu vào dài, cốt truyện mang tính mô tả nhiều hơn, đầu ra- cốt truyện được chú thích bằng cấu trúc 4 màn, (iv)   (   ): đầu vào cốt truyện ngắn và thể loại, đầu ra- cốt truyện được chú thích với cấu trúc 4 màn, (v)   (   ): đầu vào dài và mang tính mô tả hơn cốt truyện cùng với thể loại, đầu ra - cốt truyện được chú thích theo cấu trúc 4 hồi. bản gốc O chú thích và đầu vào ngắn (AS) chú thích và đầu vào dài AL chú thích và đầu vào ngắn với các thể loại được bao gồm ASG chú thích và đầu vào dài với các thể loại được bao gồm ALG  Để đánh giá tự động, chúng tôi sử dụng   (Papineni và cộng sự, 2002),   (Jelinek và cộng sự, 1977),   (Lin, 2004). Chúng tôi cũng sử dụng đánh giá của con người dưới dạng Thang đo Likert năm điểm (Likert, 1932). Hệ thống đánh giá có 1-> Rất không đồng ý, 2-> Không đồng ý, 3-> Trung lập, 4-> Đồng ý, 5-> Rất đồng ý. Những câu chuyện do con người viết ra được cho là có điểm 5 cho mỗi đặc điểm trong số 5 đặc điểm sau: (1)   : đúng ngữ pháp; (2)   : trật tự hợp lý của câu và đoạn văn; (3)   : Liệu các điểm chính trong lời nhắc đã được đánh dấu trong đầu ra hay chưa; (4)   : Thước đo mức độ thú vị của câu chuyện; (5)   : Nếu đầu ra giới thiệu bất kỳ sự kiện, hồ sơ nhân vật hoặc mối quan hệ mới nào. BLEU Perplexity ROUGE Lưu loát Tính mạch lạc Mức độ liên quan Khả năng thích Tính sáng tạo  Để tạo sơ đồ, chúng tôi tạo 50 sơ đồ từ 50 lời nhắc kiểm tra. Chúng tôi chia các câu chuyện thành năm nhóm, mỗi nhóm 10 người và chỉ định ba người đánh giá cho mỗi nhóm.  Để tạo cảnh, chúng tôi tạo 10 cảnh từ 10 lời nhắc kiểm tra. Chúng tôi chỉ định năm người đánh giá để đánh giá mười câu chuyện này.  Bài viết này   theo giấy phép CC 4.0 DEED. có sẵn trên arxiv

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

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

"Kurosawa": Trợ lý biên kịch: Thử nghiệm và đánh giá

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

189 Stories To Learn About Reading Books

184 Stories To Learn About Psychology

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

189 Stories To Learn About Reading Books

184 Stories To Learn About Psychology

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps