用于故事生成的情感化动态束搜索
计算与语言
2024-04-03 v1 人工智能
机器学习
摘要
讲故事的迷人潜力使其成为引人入胜的研究领域，对娱乐、教育、治疗和认知研究具有重要意义。在本文中，我们提出情感故事生成器（AffGen）用于生成有趣的叙事。AffGen通过采用两种新技术——动态束大小调整（Dynamic Beam Sizing）和情感重排序（Affective Reranking）——在叙事中引入“引人入胜的转折”。动态束大小调整利用上下文多臂老虎机模型鼓励较不可预测、更具吸引力的词汇选择。情感重排序根据情感强度对句子候选进行排序。我们的自动与人工经验评估表明，AffGen在生成情感饱满且有趣的叙事方面优于现有基线。我们的消融研究和分析提供了对AffGen优势与不足的见解。
引用
@article{arxiv.2310.15079,
title = {Affective and Dynamic Beam Search for Story Generation},
author = {Tenghao Huang and Ehsan Qasemi and Bangzheng Li and He Wang and Faeze Brahman and Muhao Chen and Snigdha Chaturvedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.15079},
year = {2024}
}
备注
Accepted at EMNLP-findings 2023