Awesome Story Generation
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Aufgrund von Einschränkungen bei der Semantic Scholar API können wir für alle Papiere in diesem Repo keine Zitierzahlen anzeigen.
Wir konzentrieren uns darauf, Zitierzählungen für alle Papiere aus der LLM-Zeit und einige frühere einflussreiche Papiere zu zeigen.
Hier bedeutet " einflussreich " Papiere mit über 50 Zitaten .
Dieses Repository sammelt eine umfangreiche Liste großartiger Artikel über die Erzeugung / das Geschichtenerzählen von Geschichten , die sich hauptsächlich auf die Ära von großsprachigen Modellen (LLMs) konzentrieren.
Alle Papiere sind in chronologischer Reihenfolge sortiert, wobei die neuesten oben angezeigt werden.
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Z.B. ACL-2023 Titel [Papier] [Code] .. [Autoren]
CHI-2024 Die Wert, Vorteile und Bedenken der generativen AI-betriebenen Unterstützung beim Schreiben [Papier] [Zhuoyan Li, Chen Liang, Jing Peng, Ming Yin]EMNLP-2023 Creative Natural Language Generation [Papier] [Tuhin Chakrabarty, Vishakh Padmakumar, He He, Nanyun Peng]Neurocomputing-2023 Open-World Story-Erzeugung mit strukturierter Wissensverbesserung: Eine umfassende Umfrage [Papier] [Yuxin Wang, Jieru Lin, Zhiwei Yu, Wei Hu, Börje F. Karlsson]WNU-2022 Was ist falsch mit Sprachmodellen, die keine Geschichte erzählen können? [Papier] [Ivan P. Yamshchikov, Alexey Tikhonov]ACM Computing Surveys-2021 Automatische Geschichtenerzeugung [Papier] [Arwa I. Alhussain, Aqil M. Azmi]NUSE-2021 Automatische Erzeugung der Geschichte: Herausforderungen und Versuche [Papier] [Amal Alabdulkarim, Siyan Li, Xiangyu Peng]EACL-2024 Erstellen spannender Geschichten: Iterative Planung mit großen Sprachmodellen [Papier] [Kaige Xie, Mark Riedl]Arxiv-2024 SWAG: Geschichtenerzählen mit Action Guidance [Papier] [Zeeshan Patel, Karim El-Refai, Jonathan Pei, Tianle Li]Arxiv-2024 WEAVER: Foundation-Modelle für kreatives Schreiben [Papier] [Tiannan Wang, Jiamin Chen, Qingrui Jia, Shuai Wang, Ruoyu Fang, ..., Yuchen Eleanor Jiang, Wangchunshu Zhou]ArXiv-2023 Autoagents: Ein Rahmen für die Generierung der automatischen Agenten [Papier] [Guangyao Chen, Siwei Dong, Yu Shu, Ge Zhang, Jaward Sesay, Börje F. Karlsson, Jie Fu, Yemin Shi]ArXiv-2023 Recurrentgpt: Interaktive Erzeugung von (willkürlich) langen Text [Papier] [Code] [Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Peng Cui, Tiannan Wang, Zhenxin Xiao, Yifan Hou, Ryan Cotterell, Mrinmaya Sachan]Stanford CS224N Custom Project-2023 Neuheit: Optimierung von Streamingllm für neuartige Handlungsgenerierung [Papier] [Joyce Chen, Megan Mou]ArXiv-2023 End-to-Story-Handlungsgenerator [Papier] [Hanlin Zhu, Andrew Cohen, Danqing Wang, Kevin Yang, Xiaomeng Yang, Jiantao Jiao, Yuandong Tian]AAAI Workshop-2023 Vermittlung der vorhergesagten Zukunft an Benutzer: Eine Fallstudie der Story Plot Prediction [Papier] [Chieh-Yang Huang, Saniya Naphade, Kavya Laalasa Karanam, Ting-Hao 'Kenneth' Huang]RANLP-2023 Kohärente Geschichtenerzeugung mit strukturiertem Wissen [Papier] [Congda MA, Kotaro Funakoshi, Kiyoaki Shirai, Manabu Okumura]EMNLP-2022 ETRICA: Ereignisgesteuertes kontextbewusstes Geschichtengenerierung durch Kreuzaufmerksamkeit [Papier] [Papier] [Chen Tang, Chenghua Lin, Henglin Huang, Frank Guerin, Zhihao Zhang]INLG-2022 Plot-Schreiben aus vorgeborenen Sprachmodellen [Papier] [Yiping Jin, Vishakha Kadam, Dittaya Wanvarie]AAAI-2020 Story Realisierung: Erweiterung von Handlungsveranstaltungen in Sätze [Papier] [Code] [Prithviraj Ammanabrolu, Ethan Tien, Wesley Cheung, Zhaochen Luo, William MA, Lara J. Martin, Mark O. Riedl]ArXiv-2024 mit größerem Text kommt größere Notwendigkeit: Inferenzzeittraining hilft der langen Textgenerierung [Papier] [Y. Wang, D. Ma, D. Cai]PAKDD-2024 Longstory: Kohärent, vollständige und lang kontrollierte Long-Story-Generation [Papier] [Kyeongman Park, Nakyeong Yang, Kyomin Jung]EMNLP Findings-2023 affektive und dynamische Beam-Suche nach Geschichtenerzeugung [Papier] [Tenghao Huang, Ehsan Qasemi, Bangzheng Li, He Wang, Faeze Brahman, Muhao Chen, Snigdha Chaturvedi]EMNLP Findings-2023 Grove: Ein relieval-ausgerüsteter komplexer Geschichtenerzeugungsrahmen mit einem Beweiswald [Papier] [Zhihua Wen, Zhiliang Tian, Wei Wu, Yuxin Yang, Yanqi Shi, Zhen Huang, Dongsheng Li]ACL-2023 Open-End-Long-Textgenerierung über maskierte Sprachmodellierung [Papier] [Xiaobo Liang, Zecheng Tang, Juntao Li, Min Zhang]ArXiv-2022 zukünftige Sicht: Dynamische Geschichtenerzeugung mit großen vorbereiteten Sprachmodellen [Papier] [Brian D. Zimmerman, Gaurav Sahu, Olga Vechtomova]ACL Workshop-2022 Kohärente lange Textgenerierung durch kontrastive weiche Eingabeaufforderung [Papier] [Guandan Chen, Jishu PU, Yadong XI, Rongsheng Zhang]AACL-2022 Verbesserung der chinesischen Geschichtenerzeugung durch Bewusstsein für syntaktische Abhängigkeiten und Semantik [Papier] [Henglin Huang, Chen Tang, Tyler Loakman, Frank Guerin, Chenghua Lin]AAAI-2022 erzeugen kohärente Erzählungen durch Lernen dynamischer und diskreter Entitätszustände mit einem kontrastiven Rahmen [Papier] [Jian Guan, Zhenyu Yang, Rongsheng Zhang, Zhipeng Hu, Minlie Huang]PhD Thesis-2022 Große Erwartungen: unbeaufsichtigte Schlussfolgerung von Spannung, Überraschung und Salienz im Geschichtenerzählen [Papier] [David Wilmot]NAACL-2022 Gehen Sie in die Zeit zurück: Erzeugen von Rückblenden in Geschichten mit zeitlichen Eingabeaufforderungen [Papier] [Rujun Han, Hong Chen, Yufei Tian, Nanyun Peng]ACL Findings-2022 Eventübergangsplanung für offene Textgenerierung [Papier] [Qintong Li, Piji Li, Wei Bi, Zhaochun Ren, Yuxuan Lai, Lingpeng Kong]ICASSP-2022 CLSEG: Kontrastives Lernen von Story Ending Generation [Papier] [Yuqiang Xie, Yue Hu, Luxi Xing, Yunpeng Li, Wei Peng, Ping Guo]ICML-2022 in Richtung einer kohärenten und konsequenten Verwendung von Entitäten in der Erzählgeneration [Papier] [Pinelopi Papalampidi, Kris Cao, Tomas Kocisky]EMNLP Findings-2021 Führung der neuronalen Geschichtenerzeugung mit Lesermodellen [Papier] [Xiangyu Peng, Kaige Xie, Amal Alabdulkarim, Harshith Kayam, Samihan Dani, Mark O. Riedl]ArXiv-2021 Zielgesteuerte Geschichtenerzeugung: Augmentierung generativer Sprachmodelle mit Verstärkungslernen [Papier] [Amal Alabdulkarim, Winston Li, Lara J. Martin, Mark O. Riedl]ArXiv-2021 Automatisierte Geschichtenerzeugung als Frage-Answer [Papier] [Louis Castricato, Spencer Frazier, Jonathan Balloch, Nitya Tarakad, Mark Riedl]ACL-2021 Langte Textgenerierung durch Modellierung von Kohärenz auf Satzebene und Diskursebene [Papier] [Jian Guan, Xiaoxi Mao, Changjie-Fan, Zitao Liu, Wenbiao Ding, Minlie Huang]AACL-2020 Cue Me In: Inhalts-induzierende Ansätze zur Generierung der interaktiven Geschichten [Papier] [Faeze Brahman, Alexandru Petrusca, Snigdha Chaturvedi]FDG-2024 Storyverse: Auf dem Weg zu Co-Authoring Dynamic Plot mit LLM-basierter Charaktersimulation über narrative Planung [Papier] [Yi Wang, Qian Zhou, David Ledo]ArXiv-2024 Große Sprachmodelle fallen kurz: Verständnis komplexer Beziehungen in Detective-Erzählungen [Papier] [Runcong Zhao, Qinglin Zhu, Hainiu Xu, Jiazheng Li, Yuxiang Zhou, Yulan HE, Lin Gui]EMNLP-2022 In Richtung der Beziehungs-gesteuerten Geschichtenerzeugung zwischen Charakter [Papier] [Anvesh Rao Vijjini, Faeze Brahman, Snigdha Chaturvedi]COLING-2022 Chae: Feinkörnige steuerbare Geschichtenerzeugung mit Charakteren, Aktionen und Emotionen [Papier] [Xinpeng Wang, Han Jiang, Zhihua Wei, Shanlin Zhou]ArXiv-2022 Ein Maßstab für das Verständnis und die Erzeugung des Dialogs zwischen Charakteren in Geschichten [Papier] [Jianzhu Yao, Ziqi Liu, Jian Guan, Minlie Huang]ECML/PKDD-2022 Ein Ionenaustauschmechanismus inspiriertes Geschichten-Ende-Generator für verschiedene Charaktere [Papier] [Xinyu Jiang, Qi Zhang, Chongyang Shi, Kaiying Jiang, Liang Hu, Shoujin Wang]NAACL-2022 PERSONAMED-Planung für die Kontrolle der Persönlichkeit des Protagonisten in der Geschichtenerzeugung [Papier] [Code] [Zhexin Zhang, Jiaxin Wen, Jian Guan, Minlie Huang]ACL-2021 Unüberwachte Anreicherung des personenbezogenen Dialogs mit Hintergrundgeschichten [Papier] [Bodhisattwa Prasad Majumder, Taylor Berg-Kirkpatrick, Julian McAuley, Harsh Jhamtani]SIGDIAL-2021 Erzählen von Geschichten im Multi-Benutzer-Dialog, indem sie Charakterbeziehungen modellieren [Papier] [Wai Man Si, Prithviraj Ammanabrolu, Mark O. Riedl]ArXiv-2024 CAT-LLM: Auf die Definition des chinesischen Artikelstils [Papier] [Zhen Tao, Dinghao XI, Zhiyu Li, Liumin Tang, Wei Xu], um große Sprachmodelle zu veranlassen.ArXiv-2023 Lernen, Text in willkürlichen Schreibstilen zu generieren [Papier] [Aleem Khan, Andrew Wang, Sophia Hager, Nicholas Andrews]ACL-2023 StoryTrans: Nichtparallel Story Author-Transfer mit Diskursdarstellungen und Inhaltsverbesserung [Papier] [Xuekai Zhu, Jian Guan, Minlie Huang, Juan Liu]ACL-2021 Stylisierte Geschichtenerzeugung mit stylengeführter Planung [Papier] [Xiangzhe Kong, Jialiang Huang, Ziquan Tung, Jian Guan, Minlie Huang]ACL-2020 STYRE-Niveau-Textstil Transfer: Ein Vorschlag [Papier] [Yusu Qian]ArXiv-2024 Navigieren Sie den Weg des Schreibens: umriss geführte Textgenerierung mit großen Sprachmodellen [Papier] [Yukyung Lee, Soonwon KA, Bokyung Sohn, Pilsung Kang, Jaewook Kang]EMNLP Findings-2023 Verbesserung der Stimulation in der Langform-Story-Planung [Papier] [Yichen Wang, Kevin Yang, Xiaoming Liu, Dan Klein]ArXiv-2023 EIPE-Text: Bewertungsgesteuerte iterative Planextraktion für die Erzeugung von Langform-Erzählungen [Papier] [Wang Sie, Wenshan Wu, Yaobo Liang, Shaoguang Mao, Chenfei Wu, Maosong Cao, Yuzhe Cai, Yiduo Guo, Yan Xia, Furu, Furu, Furu, Nan Duan, Nan Duan, Nan Duan,]ArXiv-2023 RLCD: Verstärkungslernen aus Kontrastdestillation für Sprachmodellausrichtung [Papier] [Kevin Yang, Dan Klein, Asli Celikyilmaz, Nanyun Peng, Yuandong Tian]ArXiv-2023 Verbesserung der Erzeugung durch Zusammenfassung Dualität und explizite Umrisskontrolle [Papier] [Yunzhe Li, Qian Chen, Wexiang Yan, Wen Wang, Qinglin Zhang, Hari Sundaram]ArXiv-2022 Little Red Riding Hood geht um den Globus: Crosslingual Story Planning und Generation mit großen Sprachmodellen [Papier] [Evgeniia Razumovskaia, Joshua Maynez, Annie Louis, Mirella Lapata, Shashi Narayan]ACL-2023 DOC: Verbesserung der Kohärenz der langen Geschichte mit detaillierter Umrisskontrolle [Papier] [Code] [Kevin Yang, Dan Klein, Nanyun Peng, Yuandong Tian]ArXiv-2022 Neuronale Geschichte Planung [Papier] [Anbang Ye, Christopher Cui, Taiwei Shi, Mark O. Riedl]EMNLP-2022 RE3: Erzeugen Sie längere Geschichten mit rekursivem Wiederholungs- und Überarbeitung [Papier] [Kevin Yang, Yuandong Tian, Nanyun Peng, Dan Klein]AAAI-2021 Narrative Plan-Generation mit selbstüberwachendem Lernen [Papier] [Mihai Polceanu, Julie Porteous, Alan Lindsay, Marc Cavazza]INLG-2021 Graphplan: Story-Generierung durch Planung mit Event-Graph [Papier] [Hong Chen, Raphael Shu, Hiroya Takamura, Hideki Nakayama]EMNLP-2020 Inhaltsplanung für neuronale Geschichtenerzeugung mit aristotelischer Erholung [Papier] [Seraphina Goldfarb-Tarrant, Tuhin Chakrabarty, Ralph Weichschedel, Nanyun Peng]AAAI-2020 Entwurf und Bearbeitung: Automatisches Geschichtenerzählen durch mehrpass hierarchische bedingte variationsübergreifende Autocoderin [Papier] [Meng-Hsuan Yu, Juntao Li, Danyang Liu, Dongyan Zhao, Rui Yan, Bo Tang, Haisong Zhang]ACL-2019 Strategien zur Strukturierung der Erzeugung der Geschichten [Papier] [Angela Fan, Mike Lewis, Yann Dauphin]AAAI-2019 PLAN-AND-WRITE: Auf dem Weg zu besserem automatischem Geschichtenerzählen [Papier] [Code] [Lili Yao, Nanyun Peng, Ralph Weischel, Kevin Knight, Dongyan Zhao, Rui Yan]EMNLP-2018 Ein skelettbasiertes Modell zur Förderung der Kohärenz zwischen Sätzen in der Erzeugung der Erzählgeschichte [Papier] [Code] [Jingjing Xu, Xuanchg Ren, Yi Zhang, Qi Zeng, Xiaoyan Cai, Xu Sun]ACL-2018 Hierarchische Neuralgeschichtengenerierung [Papier] [Code] [Schreiben] [Angela Fan, Mike Lewis, Yann Dauphin]AAAI-2018 Event-Darstellungen für die Generierung der automatisierten Geschichten mit tiefen neuronalen Netzen [Papier] [Code] [Lara J. Martin, Prithviraj Ammanabrolu, Xinyu Wang, William Hancock, Shruti Singh, Brent Harrison, Mark O. Riedl]ACL-2024 MOPS: Modulare Story Premise-Synthese für die Erzeugung mit offener automatischer Geschichte [Papier] [Code] [Yan MA, Yu Qiao, Pengfei Liu]ArXiv-2024 Rückkehr zum Start: Erzählen von Erzählungen mit verwandten Endpunkten [Papier] [Code] [Anneliese Brei, Chao Zhao, Snigdha Chaturvedi]ArXiv-2024 LIFI: Leichte kontrollierte Textgenerierung mit feinkörnigen Kontrollcodes [Papier] [Chufan Shi, Deng Cai, Yujiu Yang]INLG-2023 Kontrolle von Schlüsselwörtern und ihre Positionen in der Textgenerierung [Papier] [Yuichi Sasazawa, Terufumi Morishita, Hiroaki Ozaki, Osamu Imaichi, Yasuhiro Sogawa]COLING-2022 Psychologiegesteuerte kontrollierbare Geschichtenerzeugung [Papier] [Yuqiang Xie, Yue Hu, Yunpeng Li, Guanqun BI, Luxi Xing, Wei Peng]WWW-2022 Genre-kontrollierbare Geschichtenerzeugung über beaufsichtigtes kontrastives Lernen [Papier] [Jinuk Cho, Minsu Jeong, Jinyeong Bak, Yun-Gyung Cheong]EMNLP Findings-2021 Eine Plug-and-Play-Methode für die kontrollierte Textgenerierung [Papier] [Code] [Damian Pascual, Beni Egressy, Clara Meister, Ryan Cotterell, Roger Witttenhofer]NUSE-2021 Plug-and-Blend: Ein Framework für steuerbare Geschichtenerzeugung mit Blended Control Codes [Papier] [Code] [Zhiyu Lin, Mark Riedl]ArXiv-2021 Transformator-basierte bedingte Variations-Autocoder für steuerbare Geschichtenerzeugung [Papier] [Code] [Le Fang, Tao Zeng, Chaochun Liu, Liefeng Bo, Wen Dong, Changyou Chen]ArXiv-2021 Umriss zur Geschichte: Feinkörnige kontrollierbare Geschichtenerzeugung von kaskadierten Ereignissen [Papier] [Le Fang, Tao Zeng, Chaochun Liu, Liefeng Bo, Wen Dong, Changyou Chen]EMNLP-2020 Megatron-CNTRL: Controllable Story-Generation mit externen Kenntnissen unter Verwendung großer Sprachmodelle [Papier] [Peng Xu, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Raul Puri, Pascale Pilg, Anima Anandkumar, Broyan Catanzaro]ACL-2019 Lernen, das feinkörnige Gefühl für die Erzeugung der Geschichte zu kontrollieren [Papier] [Fuli Luo, Damai Dai, Pengcheng Yang, Tianyu Liu, Baobao Chang, Zhifang Sui, Xu Sun]IJCAI-2019 Controllable Neural Story Plot Generation über Belohnungsformung [Papier] [Pradyumna Tambwekar, Murtaza Dhuliawala, Lara J. Martin, Animesh Mehta, Brent Harrison, Mark O. Riedl]ACL-2018 für die Generierung der kontrollierbaren Geschichten [Papier] [Nanyun Peng, Marjan Ghazvininejad, Jonathan May, Kevin Knight]SIGIR-2022 Was macht die Geschichte voran? Mononsense -Erklärungen als Aufforderung für die zukünftige Ereignisgenerierung [Papier] [Li Lin, Yixin Cao, Lifu Huang, Shu'ang Li, Xuming Hu, Lijie Wen, Jianmin Wang]EMNLP Findings-2022 Abschluss des Lesers: Führung automatisierter Geschichtenerzeugung mit vernünftigen Argumentation [Papier] [Xiangyu Peng, Siyan Li, Sarah Wiegreffe, Mark Riedl]AAAI-2021 Automatisiertes Geschichtenerzählen über Kausalzusammenstellung, Commonsense Plot Order [Papier] [Prithviraj Ammanabrolu, Wesley Cheung, William Broniec, Mark O. Riedl]AIIDE-2020 HISTORY STORESSE: Generierung interaktiver Fiction-Welten [Papier] [Code] [Prithviraj Ammanabrolu, Wesley Cheung, Dan Tu, William Broniec, Mark O. Riedl]TACL-2020 Ein wissensverstärktes Vorabmodell für die Erzeugung von Menschenversenken [Papier] [Jian Guan, Fei Huang, Zhihao Zhao, Xiaoyan Zhu, Minlie Huang]EMNLP-2020 Verbesserung der neuronalen Geschichtenerzeugung durch gezielte GewohnheitAAAI-2019 Story Ending Generation mit inkrementellem Codierung und Gemeinness-Wissen [Papier] [Jian Guan, Yansen Wang, Minlie Huang]TACL-2024 Genießen Sprachmodelle ihre eigenen Geschichten? Aufforderung an große Sprachmodelle für die automatische Story -Bewertung [Papier] [Cyril Chhun, Fabian M. Suchanek, Chloé Clavel]Arxiv-2024 Subtext lesen: Bewertung großer Sprachmodelle zur Zusammenfassung der Kurzgeschichten mit Schriftstellern [Papier] [Melanie Subbiah, Sean Zhang, Lydia B. Chilton, Kathleen McKeown]ArXiv-2023 Experimentelle Erzählungen: Ein Vergleich von menschlichem Crowdsourced Storytelling und KI-Geschichtenerzählen [Papier] [Nina Begus]ArXiv-2023 Lernen personalisierter Geschichtenbewertung [Papier] [Danqing Wang, Kevin Yang, Hanlin Zhu, Xiaomeng Yang, Andrew Cohen, Lei Li, Yuandong Tian]ArXiv-2023 Booookscore: Eine systematische Erforschung der Summarisierung von Buchlängen in der Ära von LLMs [Papier] [Yapei Chang, Kyle Lo, Tanya Goyal, Mohit Iyyer]ArXiv-2023 TIGERSCORE: Auf dem Weg zu Erklärungsmetrik für alle Aufgaben der Textgenerierung [Papier] [Dongfu Jiang, Yishan Li, Ge Zhang, Wenhao Huang, Bill Yuchen Lin, Wenhu Chen]CHI-2023 Kunst oder Kunstkunst? Große Sprachmodelle und das falsche Versprechen der Kreativität [Papier] [Tuhin Chakrabarty, Philippe Laban, Divyansh Agarwal, Smaraa Muresan, Chien-Sheng Wu]ACL-2023 Hauser: Auf dem Weg zur ganzheitlichen und automatischen Bewertung der Gleichstellung der Gleichstellung [Papier] [Qianyu HE, Yikai Zhang, Jiaqing Liang, Yunchg Huang, Yanghua Xiao, Yunwen Chen]ACL-2023 Können große Sprachmodelle eine Alternative zu menschlichen Bewertungen sein? [Papier] [Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee]ArXiv-2023 DELTASCORE: Bewertung der Erzeugung der Geschichten mit Differenzierung von Störungen [Papier] [Zhuohan Xie, Miao Li, Trevor Cohn, Jey Han Lau]INLG-2023 Das nächste Kapitel: Eine Studie von großsprachigen Modellen im Geschichtenerzählen [Papier] [Zhuohan Xie, Trevor Cohn, Jey Han Lau]IEEE Access-2023 Vergleich der Bewertungsmetriken für die Erzeugung von Kurzgeschichten [Papier] [P. Netisopakul, Usanisa Taoto]EMNLP-2022 Story: Automatische Story-Bewertung über Ranking, Bewertung und Argumentation [Papier] [Hong Chen, Duc Minh VO, Hiroya Takamura, Yusuke Miyao, Hideki Nakayama]COLING-2022 der menschlichen Kriterien und automatischen Metriken: Ein Maßstab für die Bewertung der Erzeugung der Geschichten [Papier] [Cyril Chhun, Pierre Colombo, Chloé Clavel, Fabian M. Suchanek]TACL-2022 Los: Ein stichtorientierter Maßstab für die Bewertung des langen Textverständnisses und der Generation des chinesischen [Papiers] [Jian Guan, Zhuoer Feng, Yamei Chen, Ruilin HE, Xiaoxi Mao, Changjie Fan, Minlie Huang]ACL-2021 OpenMeva: Ein Maßstab für die Bewertung von Metriken für offene Geschichtenerzeugung [Papier] [Jian Guan, Zhexin Zhang, Zhuoer Feng, Zitao Liu, Wenbiao Ding, Xiaoxi Mao, Changjie Fan, Minlie Huang]EMNLP-2020 Gewerkschaft: Eine nicht repräsentierte Metrik zur Bewertung der Erzeugung der offenen Story [Papier] [Code] [Jian Guan, Minlie Huang]CoNLL-2019 Machen Sie massiv vorbereitete Sprachmodelle bessere Geschichtenerzähler? [Papier] [Code] [Abigail See, Aneesh Pappu, Rohun Saxena, Akhila Yerukola, Christopher D. Manning]NAACL-2016 Ein Korpus- und Bewertungsrahmen für ein tieferes Verständnis von gesunden Menschenvermögen [Papier] [Nasrin Mostafazadeh, Nathanael Chambers, Xiaodong HE, Devi Parikh, Dhruv Batra, Lucy Vanderwende, Pushmeet Kohli, James Allen] ArXiv-2024 KOMPOSKOMMER: Multi-Llm Collaborative Story Generation und Urheberschaftsanalyse [Papier] [Saranya Venkatraman, Nafis Irtiza Tripto, Dongwon Lee]IREC-COLING-2024 Reflexionen & Resonanz: Zwei-Agent-Partnerschaft zur Förderung der LLM-basierten Story-Annotation [Papier] [Yuetian Chen, Mei Si]ArXiv-2024 CMDAG: Ein chinesischer Metapher-Datensatz mit kommentierten Gründen als Kinderbett zur Steigerung der Metaphergenerierung [Papier] [Yujie Shao, Xinrong Yao, Xingwei Qu, Chenghua Lin, Shi Wang, Stephen W. Huang, Ge Zhang, Jie Fua, Jie Fu,]ArXiv-2023 Stonybook: Ein System und eine Ressource für die groß angelegte Analyse von Romanen [Papier] [Charuta Pethe, Allen Kim, Rajesh Prabhakar, Tanzir Pial, Steven Skiena]ACL-2023 Storywars: Ein Datenlinien- und Anweisungs-Tuning-Baselines für kollaboratives Verständnis und Generation [Papier] [Yulun DU, Lydia Chilton]TACL-2023 Pasta: Ein Datensatz für die Modellierung von Teilnehmerzuständen in Erzählungen [Papier] [Sayontan Ghosh, Mahnaz Koupaee, Isabella Chen, Francis Ferraro, Nathanael Chambers, Niranjan Balasubramanian]NAACL-2022 Ein Korpus zum Verständnis und Erzeugen von moralischen Geschichten [Papier] [Jian Guan, Ziqi Liu, Minlie Huang]EVAL4NLP-2021 StoryDB: breites multisprachiger narratives Datensatz [Papier] [Alexey Tikhonov, Igor Samenko, Ivan P. Yamshchikov]ACL-2022 Summenscreen: Ein Datensatz für die abstrakte Drehbuch-Summarisierung [Papier] [Daten] [Mingda Chen, Zewei Chu, Sam Wiseman, Kevin Gimpel]Arxiv-2021 TVStorygen: Ein Datensatz zum Generieren von Geschichten mit Charakterbeschreibungen [Papier] [Mingda Chen, Kevin Gimpel]EMNLP-2020 Storium: Eine Datensatz- und Evaluierungsplattform für die Generierung von Maschinen-in-the-Loop-Story [Papier] [Nader Akoury, Shufan Wang, Josh Whiting, Stephen Hood, Nanyun Peng, Mohit Iyyer]ArXiv-2024 AI.LLUDE: Ermutigen Sie den neu erstellten Text um den kreativen Ausdruck [Papier] [David Zhou, Sarah Sterman]ArXiv-2024 WORD2World: Erzeugen von Geschichten und Welten durch große Sprachmodelle [Papier] [Code] [Muhammad U. Nasir, Steven James, Julian Togelius]ArXiv-2024 Lassen Sie das Geschichtenerzählen lebendige Geschichten erzählen: Ein ausdrucksstarker und fließender multimodaler Geschichtenerzähler [Papier] [Chuanqi Zang, Jiji Tang, Rongsheng Zhang, Zeng Zhao, Tangjie LV, Mingtao Pei, Wei liang]CHI-2024 CHOPING Human-AI-Zusammenarbeit: Variierte Gerüstniveaus bei der Zusammenarbeit mit Sprachmodellen [Papier] [Paramveer S. Dhillon, Somayeh Molaei, Jiaqi Li, Maximilian Golub, Shaochun Zheng, Lionel P. Robert]Arxiv-2024 Ghostwriter: Erweitert kollaborative Human-AI-Schreiberfahrungen durch Personalisierung und Agentur [Papier] [Catherine Yeh, Gonzalo Ramos, Rachel NG, Andy Huntington, Richard Banks]ArXiv-2023 INSPO: Schreiben von Geschichten mit einer Herde von AIS und Menschen [Papier] [Chieh-Yang Huang, Sanjana Gautam, Shannon McClellan Brooks, Ya-Fang Lin, Ting-Hao 'Kenneth' Huang]AAAI-2023 Szenecraft: Automatisierung der interaktiven Erzähl-Szenengenerierung in digitalen Spielen mit großen Sprachmodellen [Papier] [Vikram Kumaran, Jonathan Rowe, Bradford Mott, James Lester]ArXiv-2023 PEARL: Personalisierung von Assistenten des Großsprachenmodells mit Generation-kalibrierten Retrievers [Papier] [Sheshera Mysore, Zhuoran Lu, Menging Wan, Longqi Yang, Steve Menezes, Tina Baghaee, Emmanuel Barajas Gonzalez, Jennifer Neville, Tara Safavi]EMNLP Findings-2023 sind NLP-Modelle gut darin, Gedanken zu verfolgen: Ein Überblick über narratives Verständnis [Papier] [Lixing Zhu, Runcong Zhao, Lin Gui, Yulan HE]CoNLL Workshop-2023 Babypories: Kann Verstärkung Lernen Baby-Sprachmodelle lehren, bessere Geschichten zu schreiben? [Papier] [Xingmeng Zhao, Tongnian Wang, Sheri Osborn, Anthony Rios]ArXiv-2023 Kreativitätsunterstützung im Alter großer Sprachmodelle: Eine empirische Studie mit aufstrebenden Schriftstellern [Papier] [Tuhin Chakrabarty, Vishakh Padmakumar, Faeze Brahman, Smaranda muresan]UIST-2023 Storyfier: Erforschung des Vokabular-Lernunterstützung mit Textgenerierungsmodellen [Papier] [Zhenhui Peng, Xingbo Wang, Qiushi Han, Junkai Zhu, Xiaojuan MA, Huamin Qu]PACLIC-2023 Erzeugung von Zeichenlinien in Vier-Panel-Manga [Papier] [Michimasa Inaba]ArXiv-2022 Kreatives Schreiben mit einem KI-angetriebenen Schreibassistenten: Perspektiven von professionellen Schriftstellern [Papier] [Daphne Ippolito, Ann Yuan, Andy Coenen, Sehon Burnam]ArXiv-2022 Umfrage: Automatische Filmplot- und Drehbuchgenerierung [Papier] [Prerak Gandhi, Pushpak Bhattacharyya]CHI-2022 Talebrush: Geschichten mit generativen vorbereiteten Sprachmodellen [Papier] [John Joon Young Chung, Wooseok Kim, Kang Min Yoo, Hwaran Lee, Eytan Adar, Minsuk Chang]EMNLP-2022 Hilf mir, ein Gedicht zu schreiben: Unterrichtsstimmung als Fahrzeug für kollaborative Gedichte schreiben [Papier] [Tuhin Chakrabarty, Vishakh Padmakumar, er]CHI-2023 Co-Schreiben von Drehbüchern und Theaterskripten mit Sprachmodellen: Eine Bewertung von Branchenfachleuten [Papier] [Piotr Mirowski, Kory W. Mathewson, Jaylen Pittman, Richard Evans]NeurIPS-2022 Faktenverbesserte Sprachmodelle für die offene Textgenerierung [Papier] [Nayeon Lee, Wei Ping, Peng Xu, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro]FDG-2022 Tropetwist: Erzeugung auf Trope-basierte Erzählstruktur [Papier] [Alberto Alvarez, Jose Font]IUI-2022 Wordcraft: Story-Schreiben mit großen Sprachmodellen [Papier] [Ann Yuan, Andy Coenen, Emily Reif, Daphne Ippolito]ACM Computing Surveys-2023 Eine Übersicht über kontrollierbare Textgenerierung unter Verwendung transformatorbasierter vorgebildeter Sprachmodelle [Papier] [Hanqing Zhang, Haolin Song, Shaoyu Li, Ming Zhou, Dawei Song]ACL-IJCNLP-2021 Kuileixi: Ein chinesisches Open-End-Text-Abenteuerspiel [Papier] [Heng Ji, Jong C. Park, Rui Xia]IJCAI AI4Narratives-2020 Theaitre: Künstliche Intelligenz zum Schreiben eines Theaters. Doležal, Klára Vosecká]ICCC-2020 für die automatisierte Quest-Generation in Text-Abenteuer-Spielen [Papier] [Prithviraj Ammanabrolu, William Broniec, Alex Mueller, Jeremy Paul, Mark O. Riedl] 
