Jan 01, 1970
作者:
(1) Prerak Gandhi,印度理工学院孟买分校计算机科学与工程系,[email protected],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,[email protected],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
在本文中,我们报告了一项首创的根据提示自动生成情节和剧本的工作。自动评估、使用李克特量表的人工评分以及来自我们行业合作伙伴(一家大型且声誉良好的媒体平台)的专业编剧的定性观察都证明了我们丰富的数据集和 GPT3 在剧本生成方面的强大功能。我们希望我们的工作能够帮助电视节目编剧、游戏节目编剧等。
未来有几个方向:(i)宝莱坞剧情数据集的不平衡需要纠正;(ii)由于多语言,印度文字存在很大差异,需要解决;(iii)GPT-3 最明显的弱点是无法处理事实数据和数字,从而导致幻觉并阻止纪录片和传记的自动生成。无论如何,检测和解决幻觉是语言模型日益增长的需求。