Generating a long story of several thousand words with narrative coherence using Large Language Models (LLMs) has been a challenging task. Previous research has addressed this challenge by proposing different frameworks that create a story plan and generate a long story based on that plan. However, these frameworks have been mainly focusing on maintaining narrative coherence in stories, often overlooking creativity in story planning and the expressiveness of the stories generated from those plans, which are desirable properties to captivate readers' interest. In this paper, we propose Collective Critics for Creative Story Generation framework (CritiCS), which is composed of plan refining stage (CrPlan) and story generation stage (CrText), to integrate a collective revision mechanism that promotes those properties into long-form story generation process. Specifically, in each stage, a group of LLM critics and one leader collaborate to incrementally refine drafts of plan and story throughout multiple rounds. Extensive human evaluation shows that the CritiCS can significantly enhance story creativity and reader engagement, while also maintaining narrative coherence. Furthermore, the design of the framework allows active participation from human writers in any role within the critique process, enabling interactive human-machine collaboration in story writing.


翻译:利用大型语言模型生成具有叙事连贯性的数千字长故事一直是一项具有挑战性的任务。先前的研究通过提出不同的框架来应对这一挑战,这些框架先创建故事大纲,再基于该大纲生成长篇故事。然而,这些框架主要侧重于维持故事的叙事连贯性,往往忽视了故事大纲的创意性以及基于这些大纲生成的故事的表现力,而这些特性对于吸引读者兴趣至关重要。在本文中,我们提出了集体评审机制驱动的创意故事生成框架(CritiCS),该框架由计划精炼阶段(CrPlan)和故事生成阶段(CrText)构成,旨在将一种促进上述特性的集体修订机制整合到长篇故事生成过程中。具体而言,在每个阶段,一组LLM评审员与一名领导者协作,通过多轮迭代逐步精炼故事大纲和故事草稿。广泛的人工评估表明,CritiCS能够显著提升故事的创意性和读者参与度,同时保持叙事连贯性。此外,该框架的设计允许人类写作者以任何角色积极参与评审过程,从而实现了故事创作中的人机交互协作。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月11日
Arxiv
25+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
29+阅读 · 2023年2月10日
Arxiv
76+阅读 · 2022年3月26日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
VIP会员
最新内容
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 26分钟前
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
11+阅读 · 4月19日
澳大利亚发布《国防战略(2026年)》
专知会员服务
6+阅读 · 4月19日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月11日
Arxiv
25+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
29+阅读 · 2023年2月10日
Arxiv
76+阅读 · 2022年3月26日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员