Oct, 2023

叙事游戏：互动叙事理解

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TL;DR利用大型语言模型生成人类般的回复，通过提取故事中的人物特点，引入 NarrativePlay 系统，允许用户在沉浸式环境中扮演虚构角色并与其他角色互动，自动生成故事情境、角色形象和对话，大大提升用户体验。该系统关注用户所选角色视角下从故事中提取的主要情节事件，并在两种类型的故事中进行评估：侦探故事和冒险故事，用户可以通过对话探索世界或改善与故事角色的关系。
发现论文，激发创造
  • StoryVerse：基于 LMM 的人物模拟通过叙事规划实现共同编写动态情节

    自动生成游戏情节提升了玩家的体验，通过提供丰富而沉浸式的叙述体验，适应玩家的操作。我们提出了一种新的情节创作工作流程，通过使用大型语言模型驱动虚拟角色的行为，导入作者的意图并创造出根据游戏世界状态动态适应的故事，最终实现了作者、角色模拟和玩家共同创作的故事。

    May, 2024

  • LLM 驱动的游戏叙事中的玩家驱动新生

    通过与大型语言模型的互动，玩家能够参与游戏叙事的演化，发现有趣且具有吸引力的新节点，进而创造出非原始叙事中不存在的内容。

    Apr, 2024

  • 叙事规划：平衡情节与角色

    该研究探讨了使用细分搜索解决情节生成问题的可能性，并提出了一种新型的细分搜索规划算法，可以创建具有因果关系的情节进展，并在识别可能的角色目标和创建计划结构方面解释为什么这些角色承诺他们的目标。结果表明，IPOCL 算法生成的叙述计划比传统的部分顺序规划器生成的计划更能支持观众理解角色意图。

    Jan, 2014

  • 沉浸式文本游戏与人格分类

    设计并构建了一个名为沉浸式文本游戏的游戏，基于最新的多种模型，包括文本生成语言模型、信息提取模型、常识推理模型和心理评价模型，通过精心设计的游戏机制和模式，使用户通过故事情节获得独特体验。

    Mar, 2022

  • 环境探险：教授 ChatGPT 开发复杂故事

    通过采用大型语言模型的故事生成能力，我们将生成的故事简化并映射为行动序列，以引导智能体进行想象性游戏，并设计了一个文本冒险游戏来模拟智能体在房屋中进行互动，以评估其是否能成功完成想象性游戏。

    Aug, 2023

  • 让你的角色讲述他们的故事：面向角色的叙事理解数据集

    此研究提出并介绍了拥有角色描述的文学作品摘要数据集 LiSCU，探索了文学角色理解中的新领域，并通过使用预训练语言模型进行的实验，表明需要更好的叙事理解模型。

    Sep, 2021

  • 实验叙述：人类众包叙事与人工智能叙事的比较

    本研究提出了一种结合行为和计算实验的框架，利用虚构提示作为一种新颖工具，研究人类和生成型 AI 在叙事中的文化产物和社会偏见。通过分析人类和大型语言模型对创建并与人工智能恋爱的相同提示的回应，实验证明了 Pygmalion 神话在人类和大型语言模型的集体想象中一直存在的普遍存在。分析揭示了 GPT-3.5 和特别是 GPT-4 的叙事在性别角色和性取向方面比人类更加进步。虽然人工智能的叙事偶尔会提供创新的情节转折，但其提供的情境和修辞比人类的文本更缺乏想象力。该提出的框架认为小说可以作为了解人类和基于人工智能的集体想象和社会维度的窗口。

    Oct, 2023

  • 计划、编写和修订：一个用于开放领域故事生成的交互式系统

    本研究提出神经叙事生成系统，该系统通过不同程度的人机交互实现故事的生成和不断改进，发现在规划和写作阶段增加人机交互能够使故事质量提升 10% 至 50%，同时提高用户的参与度和满意度，证明在故事创作中人机协作对改进故事特性具有积极作用。

    Apr, 2019

  • 从叙事的语义表示中生成不同的故事

    本文介绍了一种将 Scheherazade 故事意图图转换成人物 NLG 引擎所需输入的自动方法，使用 36 个 Aesop 寓言进行测试，结果表明我们可以生成正确内容，平均与 Scheherazade 实现器的输出接近。

    Aug, 2017

  • 从文字到世界：将一行提示转化为沉浸式多模态数字故事的沟通式 LLM 代理

    StoryAgent 框架利用大型语言模型和生成工具自动化和完善数字叙事，通过自上而下的故事起草和自下而上的资源生成方法解决手动介入、交互式场景编排和叙事连贯性等关键问题，实现了跨多种形式的交互式、连贯的故事高效制作，使内容创作更具民主性并增强参与度，而且无需参考视频，标志着自动化数字叙事的重大进展。

    Jun, 2024