Awesome Story Generation
1.0.0
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Este repositorio recopila una extensa lista de documentos increíbles sobre la generación de historias / narración de historias , principalmente centrándose en la era de los modelos de idiomas grandes (LLM) .
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P.ej. Título de ACL-2023 [documento] [Código] .. [Autores]
CHI-2024 El valor, los beneficios y las preocupaciones de la asistencia generativa de IA en la escritura [documento] [Zhuoyan Li, Chen Liang, Jing Peng, Ming Yin]EMNLP-2023 Generación de lenguaje natural creativo [documento] [Tuhin Chakrabarty, Vishakh Padmakumar, He, Nanyun Peng]Neurocomputing-2023 Generación de historias del mundo abierto con mejora estructurada del conocimiento: una encuesta completa [documento] [Yuxin Wang, Jieru Lin, Zhiwei Yu, Wei Hu, Börje F. Karlsson]WNU-2022 ¿Qué hay de malo en los modelos de idiomas que no pueden contar una historia? [Documento] [Ivan P. Yamshchikov, Alexey Tikhonov]ACM Computing Surveys-2021 Generación automática de historias [documento] [Arwa I. Alhussain, Aqil M. Azmi]NUSE-2021 Generación automática de historias: desafíos e intentos [documento] [Amal Alabdulkarim, Siyan LI, Xiangyu Peng]EACL-2024 Creación de historias de suspenso: planificación iterativa con modelos de idiomas grandes [papel] [Kaige XIE, Mark Riedl]Arxiv-2024 Swag: narración de historias con orientación de acción [documento] [Zeeshan Patel, Karim El-Refai, Jonathan Pei, Tianle Li]Arxiv-2024 Weaver: Modelos de base para la escritura creativa [papel] [Tiannan Wang, Jiamin Chen, Qingrui Jia, Shuai Wang, Ruoyu Fang, ..., Yuchen Eleanor Jiang, Wangchunshu Zhou]ArXiv-2023 : un marco para la generación automática de agentes [documento] [Guangyao Chen, Siwei Dong, Yu Shu, Ge Zhang, Jaward Sesay, Börje F. Karlsson, Jie Fu, Yemin Shi]ArXiv-2023 RecurrentGPT: Generación interactiva de (arbitrariamente) texto largo [documento] [Código] [Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Peng Cui, Tiannan Wang, Zhenxin Xiao, Yifan Hou, Ryan Cotterell, Mrinmaya Sachan]Stanford CS224N Custom Project-2023 Novedad: Optimización de la transmisión para la generación de la trama novedosa [Paper] [Joyce Chen, Megan Mou]ArXiv-2023 Generador de la trama de la historia de extremo a extremo [Paper] [Hanlin Zhu, Andrew Cohen, Danqing Wang, Kevin Yang, Xiaomeng Yang, Jiantao Jiao, Yuandong Tian]AAAI Workshop-2023 Transmitiendo el futuro predicho a los usuarios: un estudio de caso de predicción de la trama de la historia [documento] [Chieh-Yang Huang, Saniya Naphade, Kavya Laalasa Karanam, Ting-Hao 'Kenneth' Huang]RANLP-2023 Generación de historias coherentes con conocimiento estructurado [documento] [Congda MA, Kotaro Funakoshi, Kiyoaki Shirai, Manabu Okumura]EMNLP-2022 ETRICA: Generación de historias con contexto activada por eventos aumentada por Cross Atention [Paper] [Chen Tang, Chenghua Lin, Henglin Huang, Frank Guerin, Zhihao Zhang]INLG-2022 Escritura de la trama de modelos de idiomas previamente capacitados [papel] [Yiping Jin, Vishakha Kadam, Dittaya Wanvarie]AAAI-2020 Realización de la historia: expandir los eventos de la trama en oraciones [documento] [Código] [Prithviraj Ammanabrolu, Ethan Tien, Wesley Cheung, Zhaochen Luo, William MA, Lara J. Martin, Mark O. Riedl]ArXiv-2024 con mayor texto viene una mayor necesidad: la capacitación en tiempo de inferencia ayuda a la generación de texto largo [documento] [Y. Wang, D. Ma, D. Cai]PAKDD-2024 Longstory: Generación de larga duración de larga duración coherente, completa y longitudEMNLP Findings-2023 Búsqueda de rayos afectivos y dinámicos para la generación de historias [papel] [Tenghao Huang, Ehsan Qasemi, Bangzheng Li, He Wang, Feeze Brahman, Muhao Chen, Snigdha Chaturvedi]EMNLP Findings-2023 Grove: un marco de generación de historias complejo de complejo de recuperación con una recuperación con un bosque de evidencia [papel] [Zhihua Wen, Zhiliang Tian, Wei Wu, Yuxin Yang, Yanqi Shi, Zhen Huang, Dongsheng LI]ACL-2023 Generación de texto largo abierto a través del modelado de lenguaje enmascarado [papel] [Xiaobo Liang, Zecheng Tang, Juntao Li, Min Zhang]ArXiv-2022 Future Sight: Generación dinámica de historias con grandes modelos de lenguaje previos a la pretrada [papel] [Brian D. Zimmerman, Gaurav Sahu, Olga Vechtomova]ACL Workshop-2022 Generación de texto largo coherente por indicador suave contrastante [papel] [Guandan Chen, Jiashu PU, Yadong XI, Rongsheng Zhang]AACL-2022 Mejora de la generación de historias chinas a través de la conciencia de las dependencias sintácticas y la semántica [documento] [Henglin Huang, Chen Tang, Tyler Loakman, Frank Guerin, Chenghua Lin]AAAI-2022 Generación de narraciones coherentes mediante el aprendizaje de los estados de entidad dinámica y discreta con un marco contrastante [documento] [Jian Guan, Zhenyu Yang, Rongsheng Zhang, Zhipeng HU, Minlie Huang]PhD Thesis-2022 Grandes expectativas: inferencia no supervisada de suspenso, sorpresa y prominencia en la narración de historias [papel] [David Wilmot]NAACL-2022 retroceda en el tiempo: Generación de flashbacks en las historias con indicaciones temporales de eventos [papel] [Rujun Han, Hong Chen, Yufei Tian, Nanyun Peng]ACL Findings-2022 Planificación de transición de eventos para la generación de texto abierta [documento] [Qintong LI, Piji Li, Wei BI, Zhaochun Ren, Yuxuan Lai, Lingpeng Kong]ICASSP-2022 CLSEG: Aprendizaje contrastante de la generación final de la historia [Paper] [Yuqiang Xie, Yue Hu, Luxi Xing, Yunpeng Li, Wei Peng, Ping Guo]ICML-2022 hacia el uso coherente y consistente de las entidades en la generación narrativa [papel] [Pinelopi Papalampidi, Kris Cao, Tomas Kocisky]EMNLP Findings-2021 Guía de la generación de historias neuronales con modelos de lectores [papel] [Xiangyu Peng, Kaige Xie, Amal Alabdulkarim, Harshith Kayam, Samihan Dani, Mark O. Riedl]ArXiv-2021 Generación de la historia dirigida a objetivos: Aumento de modelos de lenguaje generativo con aprendizaje de refuerzo [documento] [Amal Alabdulkarim, Winston Li, Lara J. Martin, Mark O. Riedl]ArXiv-2021 Generación de historias automatizadas como respuesta de pregunta [papel] [Louis Castricato, Spencer Frazier, Jonathan Balloch, Nitya Tarakad, Mark Riedl]ACL-2021 Generación de texto largo mediante modelado a nivel de oración y coherencia a nivel de discurso [documento] [Jian Guan, Xiaoxi Mao, Changjie Fan, Zitao Liu, Wenbiao Ding, Minlie Huang]AACL-2020 Cue Me In: Enfoques inductores de contenido para la generación de historias interactivas [papel] [Feeze Brahman, Alexandru Petrusca, Snigdha Chaturvedi]FDG-2024 Storyverse: Hacia el coautor de la trama dinámica con simulación de personajes basada en LLM a través de la planificación narrativa [papel] [Yi Wang, Qian Zhou, David Ledo]ArXiv-2024 Los modelos de lenguaje grande se quedan cortos: Comprender relaciones complejas en narrativas de detectives [papel] [Runcong Zhao, Qinglin Zhu, Hainiu Xu, Jiazheng LI, Yuxiang Zhou, Yulan He, Lin Gui]EMNLP-2022 hacia la generación de historias de relación entre caracteres [papel] [Anvesh Rao Vijjini, Faeze Brahman, Snigdha Chaturvedi]]COLING-2022 Chae: generación de historias controlables de grano fino con personajes, acciones y emociones [papel] [Xinpeng Wang, Han Jiang, Zhihua Wei, Shanlin Zhou]ArXiv-2022 Un punto de referencia para comprender y generar el diálogo entre los personajes en las historias [Paper] [Jianzhu Yao, Ziqi Liu, Jian Guan, Minlie Huang]ECML/PKDD-2022 Un mecanismo de intercambio iónismo Inspirado Generador de finalización de la historia para diferentes personajes [papel] [Xinyu Jiang, Qi Zhang, Chongyang Shi, Kaiying Jiang, Liang Hu, Shoujin Wang]NAACL-2022 Planificación guiada por personalidad para controlar la persona del protagonista en la generación de historias [documento] [Código] [Zhexin Zhang, Jiaxin Wen, Jian Guan, Minlie Huang]ACL-2021 Enriquecimiento sin supervisión del diálogo de la persona con historias de fondo [papel] [Bodhisattwa Prasad Majumder, Taylor Berg-Kirkpatrick, Julian McAuley, Harsh Jhamtani]SIGDIAL-2021 contando historias a través del diálogo de múltiples usuarios modelando las relaciones de los personajes [documento] [Wai Man SI, Prithviraj Ammanabrolu, Mark O. Riedl]ArXiv-2024 CAT-LLM: Involucrar modelos de idiomas grandes con definición de estilo de texto para transferencia de estilo de artículo chino [papel] [Zhen Tao, Dinghao XI, Zhiyu Li, Liumin Tang, Wei Xu]ArXiv-2023 Aprendizaje para generar texto en estilos de escritura arbitrarios [documento] [Aleem Khan, Andrew Wang, Sophia Hager, Nicholas Andrews]ACL-2023 Storiestrans: transferencia de estilo autor no paralelo con representaciones del discurso y mejora del contenido [papel] [Xuekai Zhu, Jian Guan, Minlie Huang, Juan Liu]ACL-2021 Generación de historias estilizadas con planificación guiada por estilo [papel] [Xiangzhe Kong, Jialiang Huang, Ziquan Tung, Jian Guan, Minlie Huang]ACL-2020 : una propuesta [documento] [Yusu Qian]ArXiv-2024 Navegando el camino de la escritura: Generación de texto guiada por el esquema con modelos de idiomas grandes [papel] [Yukyung Lee, Soonwon Ka, Bokyung hijo, Pilsung Kang, Jaewook Kang]EMNLP Findings-2023 Mejora del ritmo en la planificación de la historia de formato largo [Paper] [Yichen Wang, Kevin Yang, Xiaoming Liu, Dan Klein]ArXiv-2023 EIPE-TEXT: Extracción del plan iterativo guiado por evaluación para la generación de texto narrativo de forma larga [Paper] [Wang You, Wenshan Wu, Yaobo Liang, Shaguang Mao, Chenfei Wu, Maosong Cao, Yuzhe Cai, Yiduo Guo, Yan Xia, Furu Wei, Nan Duan]ArXiv-2023 RLCD: Aprendizaje de refuerzo de la destilación de contraste para la alineación del modelo de idioma [Documento] [Kevin Yang, Dan Klein, Asli Celikyilmaz, Nanyun Peng, Yuandong Tian]ArXiv-2023 Mejora de la generación a través de la dualidad de resumen y el control de esquema explícito [papel] [Yunzhe Li, Qian Chen, Weixiang Yan, Wen Wang, Qinglin Zhang, Hari Sundaram]ArXiv-2022 Little Red Riding Hood da alrededor del mundo: planificación y generación de historias cruzadas con modelos de idiomas grandes [papel] [Evgeniia Razumovskaia, Joshua Maynez, Annie Louis, Mirella lapata, Shashi Narayan]ACL-2023 Doc: Mejora de la coherencia de la historia larga con control detallado de esquema [documento] [Código] [Kevin Yang, Dan Klein, Nanyun Peng, Yuandong Tian]ArXiv-2022 Planificación de la historia neuronal [Paper] [Anbang Ye, Christopher Cui, Taiwei Shi, Mark O. Riedl]EMNLP-2022 RE3: Generación de historias más largas con reprompación y revisión recursivas [documento] [Kevin Yang, Yuandong Tian, Nanyun Peng, Dan Klein]AAAI-2021 Generación del plan narrativo con aprendizaje auto-supervisado [Documento] [Mihai Polceanu, Julie Porteous, Alan Lindsay, Marc Cavazza]INLG-2021 Graphplan: Generación de historias por planificación con gráfico de eventos [Paper] [Hong Chen, Raphael Shu, Hiroya Takamura, Hideki Nakayama]EMNLP-2020 Planificación de contenido para la generación de historias neuronales con aristotélico rescatando [papel] [Seraphina Goldfarb-Tarrant, Tuhin Chakrabarty, Ralph Weischedel, Nanyun Peng]AAAI-2020 Draft and Edit: narración automática a través de autoencoder de variacional condicional jerárquico múltiple [documento] [Meng-hsuan Yu, Juntao Li, Danyang Liu, Dongyan Zhao, Rui Yan, Bo Tang, Haisong Zhang]ACL-2019 Estrategias para estructurar la generación de historias [papel] [Angela Fan, Mike Lewis, Yann Dauphin]AAAI-2019 Plan y escritura: hacia una mejor narración automática [papel] [Código] [Lili Yao, Nanyun Peng, Ralph Weischedel, Kevin Knight, Dongyan Zhao, Rui Yan]EMNLP-2018 Un modelo basado en esqueletos para promover la coherencia entre oraciones en la generación de historias narrativas [Paper] [Código] [Jingjing Xu, Xuancheng Ren, Yi Zhang, Qi Zeng, Xiaoyan Cai, Xu Sun]ACL-2018 Generación de historias neuronales jerárquicas [documento] [Código] [Solicitud de escritura] [Angela Fan, Mike Lewis, Yann Dauphin]AAAI-2018 para la generación automatizada de historias con redes neuronales profundas [papel] [Código] [Lara J. Martin, Prithviraj Ammanabrolu, Xinyu Wang, William Hancock, Shruti Singh, Brent Harrison, Mark O. Riedl]ACL-2024 MOPS: Síntesis de premisas de la historia modular para la generación de historias automáticas abiertas [documento] [Código] [Yan MA, Yu Qiao, Pengfei Liu]ArXiv-2024 Volviendo al principio: Generación de narraciones con puntos finales relacionados [documento] [Código] [Anneliese Brei, Chao Zhao, Snigdha Chaturvedi]ArXiv-2024 LIFI: Generación de texto controlado liviano con códigos de control de grano fino [papel] [Chufan Shi, Deng Cai, Yujiu Yang]INLG-2023 Control de palabras clave y sus posiciones en la generación de texto [documento] [Yuichi Sasazawa, Terufumi Morishita, Hiroaki Ozaki, Osamu Imaichi, Yasuhiro Sogawa]COLING-2022 Generación de historias controlables guiadas por psicología [Paper] [Yuqiang Xie, Yue Hu, Yunpeng LI, Guanqun BI, Luxi Xing, Wei Peng]WWW-2022 a través de aprendizaje contrastante supervisado [papel] [Jinuk Cho, Minsu Jeong, Jinyeong Bak, Yun-Gyung Cheong]EMNLP Findings-2021 Un método plug-and-play para la generación de texto controlada [documento] [Código] [Damian Pascual, Beni Egressy, Clara Meister, Ryan Cotterell, Roger Wattenhofer]NUSE-2021 enchufe y mezcla: un marco para la generación de historias controlables con códigos de control combinado [papel] [código] [Zhiyu Lin, Mark Riedl]ArXiv-2021 para la generación de historias controlable [documento] [Código] [Le Fang, Tao Zeng, Chaochun Liu, Liefeng BO, Wen Dong, Changyou Chen]ArXiv-2021 BUSTRING TO LA HISTORIA: Generación de historias controlables de grano fino a partir de eventos en cascada [Paper] [Le Fang, Tao Zeng, Chaochun Liu, Liefeng BO, Wen Dong, Changyou Chen]EMNLP-2020 MEGATRON-CNTRL: Generación de historias controlables con conocimiento externo utilizando modelos de idiomas a gran escala [papel] [Peng Xu, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Raul Puri, Pascale Fung, Anandkumar, Bryan Catanzaro]ACL-2019 Aprendizaje para controlar el sentimiento de grano fino para la generación de finalización de la historia [Paper] [Fuli Luo, Damai Dai, Pengcheng Yang, Tianyu Liu, Baobao Chang, Zhifang Sui, Xu Sun]IJCAI-2019 Generación de la trama de la historia neuronal controlable a través de la configuración de la recompensa [papel] [Pradyumna Tambwekar, Murtaza Dhuliawala, Lara J. Martin, Animesh Mehta, Brent Harrison, Mark O. Riedl]ACL-2018 hacia la generación de historias controlables [periódico] [Nanyun Peng, Marjan Ghazvininejad, Jonathan May, Kevin Knight]SIGIR-2022 ¿Qué hace que la historia avance? Inferir explicaciones de sentido común como indicaciones para la futura generación de eventos [documento] [Li Lin, Yixin Cao, Lifu Huang, Shu'ang Li, Xuming Hu, Lijie Wen, Jianmin Wang]EMNLP Findings-2022 Inferir al lector: Guiding Automated Story Generation con razonamiento de sentido común [Paper] [Xiangyu Peng, Siyan LI, Sarah Wiegreffe, Mark Riedl]AAAI-2021 Storytelling automatizado a través de la trama causal y de sentido común ordenar [papel] [Prithviraj Ammanabrolu, Wesley Cheung, William Broniec, Mark O. Riedl]AIIDE-2020 Traying Stories vivo: Generación de mundos de ficción interactivos [documento] [Código] [Prithviraj Ammanabrolu, Wesley Cheung, Dan Tu, William Broniec, Mark O. Riedl]TACL-2020 Un modelo de pretruación mejorado por el conocimiento para la generación de historias de sentido común [documento] [Jian Guan, Fei Huang, Zhihao Zhao, Xiaoyan Zhu, Minlie Huang]EMNLP-2020 Mejora de la generación de historias neuronales por fundamento de sentido común dirigido [documento] [Código] [Huanru Henry Mao, Bodhisattwa Prasad Majumder, Julian McAuley, Garrison W. Cottrell]AAAI-2019 Generación de la historia de la historia con codificación incremental y conocimiento de sentido común [documento] [Jian Guan, Yansen Wang, Minlie Huang]TACL-2024 ¿Los modelos de idiomas disfrutan de sus propias historias? Involucrar modelos de idiomas grandes para la evaluación automática de la historia [Paper] [Cyril Chhun, Fabian M. Suchanek, Chloé Clavel]Arxiv-2024 : Evaluación de modelos de lenguaje grande en resumen de cuentos con escritores [papel] [Melanie Subbiah, Sean Zhang, Lydia B. Chilton, Kathleen McKeown]ArXiv-2023 Narrativas experimentales: una comparación de la narración de crowdsourced humana y la narración de historias de IA [Paper] [Nina Begus]ArXiv-2023 Evaluación de la historia personalizada [Documento] [Danqing Wang, Kevin Yang, Hanlin Zhu, Xiaomeng Yang, Andrew Cohen, Lei Li, Yuandong Tian]ArXiv-2023 Booookscore: una exploración sistemática de la resumen de longitud de libro en la era de LLMS [papel] [Yapei Chang, Kyle Lo, Tanya Goyal, Mohit Iyyer]ArXiv-2023 Tigerscore: hacia la construcción de la métrica explicable para todas las tareas de generación de texto [papel] [Dongfu Jiang, Yishan Li, Ge Zhang, Wenhao Huang, Bill Yuchen Lin, Wenhu Chen]CHI-2023 arte o artificio? Modelos de idiomas grandes y la falsa promesa de creatividad [documento] [Tuhin Chakrabarty, Philippe Laban, Divyansh Agarwal, Smaranda Muresan, Chien-Sheng Wu]ACL-2023 Hauser: Hacia la evaluación holística y automática de la generación símil [documento] [Qianyu He, Yikai Zhang, Jiaqing Liang, Yuncheng Huang, Yanghua Xiao, Yunwen Chen]ACL-2023 ¿Pueden los modelos de lenguaje grande ser una alternativa a las evaluaciones humanas? [Papel] [Cheng-Han Chiang, Hung-Yi Lee]ArXiv-2023 Deltascore: Evaluación de la generación de historias con perturbaciones diferenciantes [papel] [Zhuohan Xie, Miao Li, Trevor Cohn, Jey Han Lau]INLG-2023 El siguiente capítulo: Un estudio de modelos de lenguaje grande en la narración de cuentos [papel] [Zhuohan Xie, Trevor Cohn, Jey Han Lau]IEEE Access-2023 Comparación de métricas de evaluación para la generación de cuentos [documento] [P. Netisopakul, Usanisa Taoto]EMNLP-2022 : Evaluación automática de la historia a través de la clasificación, la calificación y el razonamiento [Paper] [Hong Chen, Duc Minh Vo, Hiroya Takamura, Yusuke Miyao, Hideki Nakayama]COLING-2022 de criterios humanos y métricas automáticas: un punto de referencia de la evaluación de la generación de historias [papel] [Cyril Chhun, Pierre Colombo, Chloé Clavel, Fabian M. Suchanek]TACL-2022 : un punto de referencia centrado en la historia para evaluar la comprensión de texto largo chino y la generación [documento] [Jian Guan, Zhuoer Feng, Yamei Chen, Ruilin He, Xiaoxi Mao, Changjie Fan, Minlie Huang]ACL-2021 OpenMeva: un punto de referencia para evaluar las métricas de generación de historias abiertas [papel] [Jian Guan, Zhexin Zhang, Zhuoer Feng, Zitao Liu, Wenbiao Ding, Xiaoxi Mao, Changjie Fan, Minlie Huang]EMNLP-2020 : una métrica no referenciada para evaluar la generación de historias abiertas [documento] [Código] [Jian Guan, Minlie Huang]CoNLL-2019 ¿Los modelos lingüísticos de pretrado masivamente son mejores narradores? [Documento] [Código] [Abigail Ver, Aneesh Pappu, Rohun Saxena, Akhila Yerukola, Christopher D. Manning]NAACL-2016 A Corpus y un marco de evaluación para una comprensión más profunda de las historias de sentido común [Paper] [Nasrin Mostafazadeh, Nathanael Chambers, Xiaodong He, Devi Parikh, Dhruv Batra, Lucy Vanderwende, Pushmeet Kohli, James Allen] ArXiv-2024 COLABSTORIA: Análisis de generación y autoría de cuentos de colaboración multi-llm [documento] [Saranya Venkatraman, Nafis Irtiza Tripto, Dongwon Lee]IREC-COLING-2024 Reflexiones y resonancia: Asociación de dos agentes para avanzar en la historia de la historia basada en LLM [documento] [Yuetian Chen, Mei Si]ArXiv-2024 CMDAG: un conjunto de datos de metáforas chinas con motivos anotados como cuna para aumentar la generación de metáforas [documento] [Yujie Shao, Xinrong Yao, Xingwei Qu, Chenghua Lin, Shi Wang, Stephen W. Huang, Ge Zhang, Jie Fu]ArXiv-2023 Stonybook: un sistema y recurso para el análisis a gran escala de novelas [documento] [Charuta Pethe, Allen Kim, Rajesh Prabhakar, Tanzir Pial, Steven Skiena]ACL-2023 Storywars: un conjunto de datos y instrucciones de ajuste de bases para la comprensión de la historia colaborativa y la generación [documento] [Yulun du, Lydia Chilton]TACL-2023 : un conjunto de datos para modelar estados participantes en narraciones [papel] [Sayontan Ghosh, Mahnaz Koupaee, Isabella Chen, Francis Ferraro, Nathanael Chambers, Niranjan Balasubramanian]NAACL-2022 Un corpus para comprender y generar historias morales [papel] [Jian Guan, Ziqi Liu, Minlie Huang]EVAL4NLP-2021 StoryDB: amplio conjunto de datos narrativos de varios idiomas [documento] [Alexey Tikhonov, Igor Samenko, Ivan P. Yamshchikov]ACL-2022 SummScreen: un conjunto de datos para resumen de guiones abstractores [documento] [datos] [Mingda Chen, Zewei Chu, Sam Wiseman, Kevin Gimpel]Arxiv-2021 TVSTORYGEN: un conjunto de datos para generar historias con descripciones de personajes [papel] [Mingda Chen, Kevin Gimpel]EMNLP-2020 : un conjunto de datos y plataforma de evaluación para la generación de historias de la máquina en el circuito [papel] [Nader Akoury, Shufan Wang, Josh Whiting, Stephen Hood, Nanyun Peng, Mohit Iyyer]ArXiv-2024 AI.LLUDE: alentando la reescritura de texto generado por IA para apoyar la expresión creativa [documento] [David Zhou, Sarah Sterman]ArXiv-2024 Word2World: Generación de historias y mundos a través de modelos de idiomas grandes [documento] [Código] [Muhammad U. Nasir, Steven James, Julian Togelius]ArXiv-2024 Let Storytelling cuente historias vívidas: un narrador multimodal expresivo y fluido [Paper] [Chuanqi Zang, Jiji Tang, Rongsheng Zhang, Zeng Zhao, Tangjie LV, Mingtao Pei, Wei Liang]CHI-2024 Formación de colaboración Human-AI: niveles de andamio variados en la co-escritura con modelos de idiomas [papel] [Paramveer S. Dhillon, Somayeh Molaei, Jiaqi LI, Maximilian Golub, Shaochun Zheng, Lionel P. Robert]Arxiv-2024 Ghostwriter: Aumento de experiencias colaborativas de escritura Human-AI a través de la personalización y la agencia [documento] [Catherine Yeh, Gonzalo Ramos, Rachel NG, Andy Huntington, Richard Banks]ArXiv-2023 ASPO: Escribir historias con una bandada de AIS y humanos [Paper] [Chieh-Yang Huang, Sanjana Gautam, Shannon McClellan Brooks, Ya-Fang Lin, Ting-Hao 'Kenneth' Huang]AAAI-2023 Scenecraft: Automatización de la generación de escenas narrativas interactivas en juegos digitales con modelos de idiomas grandes [papel] [Vikram Kumaran, Jonathan Rowe, Bradford Mott, James Lester]ArXiv-2023 Pearl: Personalización de asistentes de escritura de modelos de idiomas grandes con recortes calibrados por la generación [documento] [Sheshera Mysore, Zhuoran Lu, Mengting Wan, Longqi Yang, Steve Menezes, Tina Baghaee, Emmanuel Barajas Gonzalez, Jennifer Neville, Tara Safavi]EMNLP Findings-2023 son modelos de PNL buenos para rastrear los pensamientos: una descripción general de la comprensión narrativa [documento] [Lixing Zhu, Runcong Zhao, Lin Gui, Yulan He]CoNLL Workshop-2023 Babystories: ¿Puede el aprendizaje de refuerzo enseñar a los modelos de idiomas de bebé a escribir mejores historias? [Documento] [Xingmeng Zhao, Tongnian Wang, Sheri Osborn, Anthony Rios]ArXiv-2023 Soporte de creatividad en la era de los modelos de idiomas grandes: un estudio empírico que involucra a escritores emergentes [papel] [Tuhin Chakrabarty, Vishakh Padmakumar, Feeze Brahman, Smaranda Muresan]UIST-2023 StoryFier: Explorando el soporte de aprendizaje de vocabulario con modelos de generación de texto [papel] [Zhenhui Peng, Xingbo Wang, Qiushi Han, Junkai Zhu, Xiaojuan MA, Huamin Qu]PACLIC-2023 Generación de líneas de caracteres en manga de cuatro paneles [papel] [Michimasa Inaba]ArXiv-2022 Escritura creativa con un asistente de escritura a IA: Perspectivas de escritores profesionales [periódico] [Daphne Ippolito, Ann Yuan, Andy Coenen, Sehmon Burnam]ArXiv-2022 : trama automática de películas y generación de guiones [documento] [Prerak Gandhi, Pushpak Bhattacharyya]CHI-2022 TALEBRUSH: Bosquejo de historias con modelos generativos de lenguaje previos a los pretrados [papel] [John Joon Young Chung, Wooseok Kim, Kang Min Yoo, Hwaran Lee, Eytan Adar, Minsuk Chang]EMNLP-2022 Ayúdame a escribir un poema: ajuste de instrucciones como vehículo para la escritura de poesía colaborativa [papel] [Tuhin Chakrabarty, Vishakh Padmakumar, He]CHI-2023 COWRITING PRESENTOS Y GRABAJOS DE TEATRO con modelos de idiomas: una evaluación de profesionales de la industria [documento] [Piotr Mirowski, Kory W. Mathewson, Jaylen Pittman, Richard Evans]NeurIPS-2022 Modelos de lenguaje mejorado de hechos para la generación de texto abierto [documento] [Nayeon Lee, Wei Ping, Peng Xu, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro]FDG-2022 Tropetwist: Generación de estructura narrativa basada en el tropo [Documento] [Alberto Alvarez, José Font]IUI-2022 WordCraft: redacción de historias con modelos de idiomas grandes [papel] [Ann Yuan, Andy Coenen, Emily Reif, Daphne Ippolito]ACM Computing Surveys-2023 Una encuesta de generación de texto controlable utilizando modelos de lenguaje previamente entrenados basados en transformadores [papel] [Hanqing Zhang, Haolin Song, Shaoyu Li, Ming Zhou, Dawei Song]ACL-IJCNLP-2021 KUILEIXI: un juego de aventura de texto abierto chino [papel] [Heng Ji, Jong C. Park, Rui Xia]IJCAI AI4Narratives-2020 theaitre: inteligencia artificial para escribir una obra de teatro [periódico] [Rudolf Rosa, Ondřej dušek, Tom Kocmi, David Mareček, Tomáš Musil, Patrícia Schmidtová, Dominik Jurká, Ondřej Bojar, Daniel Hrbek, David Koš ťinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina Kinská, Martina, Martina Kinsk. Doležal, Klára Vosecká]ICCC-2020 Hacia la generación automatizada de misiones en juegos de aventura de texto [papel] [Prithviraj Ammanabrolu, William Broniec, Alex Mueller, Jeremy Paul, Mark O. Riedl] 
