本文介绍一种基于 GPT-2 的系统，利用自动故事生成技术生成可靠的短篇小说情节，以协助作家构建一个一致且引人入胜的情节，实验表明，该系统产生的短篇小说情节在一致性和可故事性等方面优于其他模型，作者尝试了一种 story continuation 任务，以确定该系统如何影响创意写作的过程。

Feb, 2023

使用大数据分析的方法，利用计算能力，自然语言处理和数字化文本处理，对文化演变进行研究，对一部分 Project Gutenberg 文本集中的 1327 个故事进行情感弧分类，发现六种情感弧，是构成复杂情感轨迹的基本构建模块之一，并可以通过矩阵分解、监督学习和无监督学习进行加强，发现有些情感弧在今天的出版物中更受欢迎，由下载数量衡量。

Jun, 2016

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

人类沟通和感知故事情节对媒体技术研究和发展至关重要，我们提出了一种多模态分析漫画和漫画风格视觉叙事的流派的新方法，通过高级特征对流派分类进行详细分析，并且系统性地将主观叙事模式纳入计算模型。

Dec, 2023

本文提出了一个新的任务 —— 风格化故事生成，即在给定前导的情况下生成带有指定风格的故事，并提出了一种新颖的生成模型来解决这个问题，该模型首先规划出风格化关键词，然后在关键词的指导下生成整个故事。此外，提出了两种自动度量标准来评估所生成的故事与指定风格之间的一致性。实验证明，我们的模型能够根据 ROCStories 数据集（Mostafazadeh et al.，2016）可控地生成情感驱动或事件驱动的故事，为进一步研究风格化故事生成提供了见解。

May, 2021

利用 Goodreads 的用户数据构建了书籍网络并通过传统类型的代理将网络划分为类似的书籍社区，使用主成分分析表明网络社区可以通过书籍的成熟度和写实 / 幻想性来解释。

Mar, 2023

本研究探索了一种新型的粗粒度到细粒度的模型，可以生成故事文本，并通过抽象行为和实体来分解故事，生成谓词 - 参数结构的文本，最终替换实体占位符。经过广泛的分析和人工评估，我们的方法可以提高生成的故事中事件和实体的多样性和连贯性。

Feb, 2019

通过使用具有高质量内容规划和根据亚里士多德诗学详细描述的优秀剧情编写方面的集合进行语言模型的情节生成，可以解决故事生成的问题，并发现经过良好规划的情节结构的故事比不具备内容规划或者使用不合适的规划方式的基准更加相关和高品质。

Sep, 2020

通过该系统，我们可以使用互连的修辞手法描述游戏中的叙述结构，从而生成新的游戏叙述结构，这些结构可以通过演化来改进。

Mar, 2022

本文探讨了根据标题生成故事的开放域故事生成，提出了一种计划和写作的分层式生成框架，比较了两种规划策略，并通过实验表明了明确的故事情节规划会让生成的故事更加多样化、连贯且主题贴切。

Nov, 2018