基于亚里士多德重评分的神经故事生成内容规划

由大型语言模型生成的长篇叙事文本在局部句子层面能够流畅地模仿人类写作，但缺乏结构或全局连贯性。我们认为，故事生成的许多问题可以通过高质量的内容规划来解决，并提出了一种专注于学习良好情节结构以指导故事生成的系统。我们利用一个情节生成语言模型以及一组重评分模型集成，其中每个模型实现了亚里士多德《诗学》中详述的良好故事写作的一个方面。我们发现，使用我们更合理的情节结构所写的故事，比那些不进行内容规划或以不合理方式规划的基础模型，既更贴合给定提示，质量也更高。