SCORE：面向AI叙事的情节连贯性与检索增强
计算与语言
2025-09-18 v6
摘要
大型语言模型（LLM）能够生成具有创造性和吸引力的叙事，但在维持这些AI生成的故事整体的连贯性和情感深度方面仍面临挑战。本文提出SCORE（Story Coherence and Retrieval Enhancement），一个用于检测和解决叙事不一致性的框架。通过跟踪关键物品的状态并生成情节摘要，SCORE采用检索增强生成（RAG）方法以识别相关情节并增强整体故事结构。实验结果表明，针对多个LLM生成的故事进行测试后，SCORE显著提升了叙事连贯性和稳定性，优于基线GPT模型，为评估和细化AI生成叙事提供了更稳健的方法。
引用
@article{arxiv.2503.23512,
title = {SCORE: Story Coherence and Retrieval Enhancement for AI Narratives},
author = {Qiang Yi and Yangfan He and Jianhui Wang and Xinyuan Song and ShiYao Qian and Xinhang Yuan and Yi Xin and Yijin Wang and Jingqun Tang and Yuchen Li and Junjiang Lin and Hongyang He and Zhen Tian and Tianxiang Xu and Keqin Li and Kuan Lu and Menghao Huo and Jiaqi Chen and Miao Zhang and Tianyu Shi and Jianyuan Ni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.23512},
year = {2025}
}