[論文レビュー] Plan-And-Write: Towards Better Automatic Storytelling

Lili Yao, Nanyun Peng+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 14, 2018

Artificial Intelligence in Games参考文献 34被引用数 46

ひとこと要約

本論文は、タイトルからのオープンドメインの物語生成のためのプラン・アンド・ライティングフレームワークを提案し、多様性・整合性・話題関連性を向上させるための動的および静的なストーリーライン計画戦略を用いる。

ABSTRACT

Automatic storytelling is challenging since it requires generating long, coherent natural language to describes a sensible sequence of events. Despite considerable efforts on automatic story generation in the past, prior work either is restricted in plot planning, or can only generate stories in a narrow domain. In this paper, we explore open-domain story generation that writes stories given a title (topic) as input. We propose a plan-and-write hierarchical generation framework that first plans a storyline, and then generates a story based on the storyline. We compare two planning strategies. The dynamic schema interweaves story planning and its surface realization in text, while the static schema plans out the entire storyline before generating stories. Experiments show that with explicit storyline planning, the generated stories are more diverse, coherent, and on topic than those generated without creating a full plan, according to both automatic and human evaluations.

研究の動機と目的

• AIのテストベッドとして自動物語生成を動機付け、タイトルから長く整合性のある物語を生成することを目指す。
• 品質向上のための二段階フレームワークとして、ストーリーラインの計画と表現の実現を提案する。
• 動的と静的の二つの計画戦略を探究し、それらを比較する。
• 追加の人間注釈なしでプランナーを訓練するために、自動的に抽出されたストーリーラインを活用する。
• 自動評価と人間評価の両方を通じて、多様性・整合性・話題関連性を評価する。

提案手法

• ストーリーラインを、物語から抽出した語の有序列として表現し、プロット計画モデルを訓練する。
• 二つのプラン・アンド・ライトのスキーマを実装する：ダイナミック（漸進的な計画と執筆）と静的（まず全ストーリーラインを計画）
• ストーリーラインと物語生成の双方に、コンテント導入型生成を用いたコンテキストエンコーダ（BiGRU）と注意機構ベースのデコーダを使用する。
• 静的スキーマでは、注意機構付きSeq2Seqを用いてタイトルからストーリーラインを生成し、その後タイトルと計画されたストーリーラインを条件に物語を生成する。
• 生成中にストーリーラインの語の反復を禁じて冗長性を減らすことで、反復抑制を適用する。
• 自動的な多様性指標（ストーリー間・ストーリー内の反復）と人間の判断の両方で評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 明示的なストーリーライン計画は、計画なしのベースラインと比べて生成物の多様性・整合性・話題関連性を改善するか。
• RQ2 動的計画と静的計画のどちらがより整合的で話題に適した物語を生み出すか。
• RQ3 プラン・アンド・ライティング物語生成における自動多様性指標と人間判断との相関はどうなるか。

主な発見

忠実度	整合性	興味深さ	総合的な人気	カッパ
35.8	37.2	43.5	42.9	0.42
38.5	39.4	39.5	40.9	0.42
21.47	28.27	34.40	30.07	0.30

• プラン・アンド・ライト法は、計画なしのベースラインよりも多様で整合性のある物語を生み出す。
• 静的スキーマは、忠実度・整合性・興味深さ・総合的な好みの点で、一般的にダイナミックスキーマを上回る。
• ダイナミックスキーマはストーリー間の反復を減らす一方、最終文の反復をベースラインと比べて増やす可能性がある。
• 静的スキーマは、ストーリーラインの質（BLEU）と物語の質（l–sスコア）の相関をより高く示す。
• 人間の評価者は、忠実度・整合性・興味深さの点で、ベースラインよりプラン・アンド・ライト物語を好んでおり、整合性と興味深さが特に影響力を示した。