从叙事的语义表示生成不同的故事讲述
计算与语言
2017-08-30 v1
摘要
为了以不同的声音为不同的受众讲述故事，交互式故事系统需要：(1) 故事结构的语义表示，以及 (2) 能够使用某种自然语言生成（NLG）形式从该语义表示自动生成故事和对话。然而，关于将故事结构与场景和故事事件的叙事描述联系起来的方法的研究有限。在本文中，我们提出了一种自动方法，将Scheherazade的故事意图图（一种语义表示）转换为Personage NLG引擎所需的输入。使用DramaBank（一个故事编码集合）中分布的36篇伊索寓言，我们在一个故事上训练翻译规则，然后通过为其余35个故事生成文本来测试这些规则。结果以字符串相似度度量Levenshtein距离和BLEU分数来衡量。结果表明，我们可以生成内容正确的35个故事：测试集故事平均接近为这种语义表示定制的Scheherazade实现器的输出。我们提供了一些由Personage生成的故事变体示例。在未来的工作中，我们将尝试测量以不同声音生成的相同故事的质量，以及使故事讲述具有交互性的技术。
引用
@article{arxiv.1708.08573,
title = {Generating Different Story Tellings from Semantic Representations of Narrative},
author = {Elena Rishes and Stephanie M. Lukin and David K. Elson and Marilyn A. Walker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.08573},
year = {2017}
}
备注
International Conference on Interactive Digital Storytelling (ICIDS 2013)