Ex3：通过提取、Excelsior 与扩展实现自动小说写作
计算与语言
2024-09-04 v2 人工智能
摘要
利用人工智能生成长篇文本（如小说）一直是一项挑战。常见的方法是使用大语言模型（LLM）构建一个层次化框架，先进行规划再进行写作。尽管生成的小说达到了足够的长度，但它们在情节的逻辑连贯性和吸引力方面表现不佳，在人物和事件描绘上存在不足，最终损害了整体叙事质量。在本文中，我们提出了一种名为 Ex3（Extracting Excelsior and Expanding）的方法。Ex3 首先从原始小说数据中提取结构信息。通过将这种结构信息与小说数据相结合，精心构建了一个指令遵循数据集。该数据集随后被用于微调 LLM，旨在实现卓越生成性能。在最后阶段，采用了一种树状扩展方法来促进任意长度小说的生成。与先前方法的评估展示了 Ex3 生成高质量长篇小说的能力。
引用
@article{arxiv.2408.08506,
title = {Ex3: Automatic Novel Writing by Extracting, Excelsior and Expanding},
author = {Lei Huang and Jiaming Guo and Guanhua He and Xishan Zhang and Rui Zhang and Shaohui Peng and Shaoli Liu and Tianshi Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.08506},
year = {2024}
}