作者：  （1） Prerak Gandhi，印度理工学院孟买分校计算机科学与工程系，prerakgandhi@cse.iitb.ac.in，上述作者对本文的贡献相同；  （2）Vishal Pramanik，印度理工学院孟买分校计算机科学与工程系，vishalpramanik，pb@cse.iitb.ac.in，上述作者对本文的贡献相同；  （3） Pushpak Bhattacharyya，印度理工学院孟买分校计算机科学与工程系 链接表 摘要和简介 动机 相关工作 数据集 实验与评估 结果与分析 结论和未来工作 限制和参考 A. 附录 5.实验与评估 我们使用我们的数据集对 GPT3 进行微调（参见  ）。 附录 A.6  5.1. 绘图生成 我们通过使用我们的电影情节数据集对 GPT-3 进行微调创建了 5 个模型，方式如下：(i) （无注释）（   ）：输入 - 短篇故事情节，输出 - 没有任何注释的情节，(ii)  ：输入 - 短篇故事情节，输出 - 用 4 幕结构注释的情节，(iii) （   ）：输入较长、更具描述性的故事情节，输出 - 用 4 幕结构注释的情节，(iv) （   ）：输入短篇故事情节和类型，输出 - 用 4 幕结构注释的情节，(v) （   ）：输入 - 长而更具描述性的故事情节以及类型，输出 - 用 4 幕结构注释的情节。 原始 O 注释和短输入 （AS） 注释和长输入 AL 包含类型的注释和短输入 ASG 包含类型的注释和长输入 ALG 对于自动评估，我们使用  （Papineni 等，2002）、   （Jelinek 等，1977）、   （Lin，2004）。我们还使用五点李克特量表（Likert，1932）形式的人工评估。评级系统有 1-> 非常不同意，2-> 不同意，3-> 中立，4-> 同意，5-> 非常同意。人类撰写的故事在以下 5 个特征中的每一个特征上都被认为具有 5 的评级：（1） ：语法正确性；（2） ：句子和段落的逻辑顺序；（3） ：提示中的重点是否已在输出中突出显示；（4） ：衡量故事的趣味程度；（5） ：输出是否引入了任何新事件、人物简介或关系。 BLEU Perplexity ROUGE 流畅性 连贯性 相关性 可爱度 创造力 对于情节生成，我们从 50 个测试提示中生成了 50 个情节。我们将故事分成 5 组，每组 10 个，并为每组分配 3 名评估员。 对于场景生成，我们从 10 个测试提示中生成 10 个场景。我们指派了五位评估员对这十个故事进行评分。 该论文可 。 在 arxiv 上根据 CC 4.0 DEED 许可证获取

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