Awesome Story Generation
1.0.0
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私たちは、すべてのLLMS時代の論文といくつかの初期の影響力のある論文の引用数を示すことに焦点を当てています。
ここで、「影響力」とは、50を超える引用を持つ論文を意味します。
このリポジトリは、主に大規模な言語モデル（LLM）の時代に焦点を当てた、ストーリー生成/ストーリーテリングに関する素晴らしい論文の広範なリストを収集します。
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例えば。 ACL-2023タイトル[Paper] [Code] .. [著者]
CHI-2024書面での生成AI駆動の支援の価値、利益、懸念[紙] [Zhuoyan Li、Chen Liang、Jing Peng、Ming Yin]EMNLP-2023 Creative Natural Language Generation [Paper] [Tuhin Chakrabarty、Vishakh Padmakumar、He、Nanyun Peng]Neurocomputing-2023構造化された知識強化を備えたオープンワールドストーリー生成：包括的な調査[紙] [Yuxin Wang、Jieru Lin、Zhiwei Yu、Wei Hu、BörjeF。Karlsson]WNU-2022ストーリーを伝えることができない言語モデルの何が問題になっていますか？ [紙] [Ivan P. Yamshchikov、Alexey Tikhonov]ACM Computing Surveys-2021自動ストーリー生成[Paper] [Arwa I. Alhussain、Aqil M. Azmi]NUSE-2021自動ストーリー生成：課題と試み[紙] [Amal Alabdulkarim、Siyan Li、Xiangyu Peng]EACL-2024サスペンスストーリーの作成：大規模な言語モデルを使用した反復計画[紙] [Kaige Xie、Mark Riedl]Arxiv-2024 SWAG：アクションガイダンス付きストーリーテリング[Paper] [Zeeshan Patel、Karim El-Refai、Jonathan Pei、Tianle Li]Arxiv-2024 Weaver：創造的な執筆のための基礎モデル[紙] [Tiannan Wang、Jiamin Chen、Qingrui Jia、Shuai Wang、Ruoyu Fang、...、Yuchen Eleanor Jiang、Wangchunshu Zhou]ArXiv-2023 Autoagents：自動エージェント生成のフレームワーク[紙] [Guangyao Chen、Siwei Dong、Yu Shu、Ge Zhang、Jaward Sesay、BörjeF。Karlsson、Jie Fu、Yemin Shi]ArXiv-2023 recurrentgpt：（arbitrally）長いテキストのインタラクティブ生成[紙] [コード] [wangchunshu Zhou、Yuchen Eleanor Jiang、Peng Cui、Tiannan Wang、Zhenxin Xiao、Yifan Hou、Ryan Cotterell、Mrinmaya Sachan]Stanford CS224N Custom Project-2023ノベルティ：新しいプロット生成のためのストリーミングルルムの最適化[紙] [ジョイスチェン、ミーガンムー]ArXiv-2023エンドツーエンドストーリープロットジェネレーター[ペーパー] [ハンリンズー、アンドリューコーエン、ダンカー王、ケビンヤン、Xiaomengヤン、ジアンオジャオ、ユアンドンティアン]AAAI Workshop-2023予測された未来をユーザーに伝える：ストーリープロット予測のケーススタディ[Paper] [Chieh-Yang Huang、Saniya Naphade、Kavya Laalasa Karanam、Ting-Hao 'Kenneth' Huang]RANLP-2023構造化された知識を持つ一貫したストーリー生成[紙] [Congda MA、Kotaro Funakoshi、Kiyoaki Shirai、Manabu Okumura]EMNLP-2022 ETRICA：イベントトリガーされたコンテキストアウェアストーリー生成は、クロスの注意によって増強されています[紙] [Chen Tang、Chenghua Lin、Henglin Huang、Frank Guerin、Zhihao Zhang]INLG-2022事前に訓練された言語モデルからのプロットライティング[紙] [yiping jin、vishakha kadam、dittaya wanvarie]AAAI-2020ストーリーの実現：プロットイベントを文に拡大する[紙] [コード] [Prithviraj Ammanabrolu、Ethan Tien、Wesley Cheung、Zhaochen Luo、William MA、Lara J. Martin、Mark O. Riedl]ArXiv-2024より大きな必要性があります：推論時間トレーニングは長いテキスト生成を助けます[紙] [Y。王、D。Ma、D。cai]PAKDD-2024 Longstory：コヒーレント、完全、長さの制御された長いストーリー生成[紙] [Kyeongman Park、Nakyeong Yang、Kyomin Jung]EMNLP Findings-2023ストーリー生成の感情的および動的ビーム検索[紙] [Tenghao Huang、Ehsan Qasemi、Bangzheng Li、He Wang、Faeze Brahman、Muhao Chen、Snigdha Chaturvedi]EMNLP Findings-2023 GROVE：証拠の森を持つ検索された複雑なストーリー生成フレームワークACL-2023オープンエンドの長いテキスト生成]ArXiv-2022 Future Sight：大規模な前提条件モデルを使用したダイナミックなストーリー生成[紙] [Brian D. Zimmerman、Gaurav Sahu、Olga Vechtomova]ACL Workshop-2022コントラストソフトプロンプトによるコヒーレントロングテキストの生成[紙] [グアンダンチェン、ヤシュPU、ヤドンXI、ロンシェンザン]AACL-2022構文依存とセマンティクスの認識による中国語のストーリー生成の改善[紙] [Henglin Huang、Chen Tang、Tyler Loakman、Frank Guerin、Chenghua Lin]AAAI-2022コントラストフレームワークを使用してダイナミックと離散エンティティを学習することにより、一貫した物語を生成する[紙] [Jian Guan、Zhenyu Yang、Rongsheng Zhang、Zhipeng Hu、Minlie Huang]PhD Thesis-2022大きな期待：ストーリーテリングにおけるサスペンス、驚き、顕著性の監視されていない推論[Paper] [DavidWilmot]NAACL-2022時間を遡る：イベントでストーリーでフラッシュバックを生成する一時的なプロンプト[紙] [Rujun Han、Hong Chen、Yufei Tian、Nanyun Peng]ACL Findings-2022自由回答形式のテキスト生成のためのイベント移行計画[紙] [Qintong Li、Piji Li、Wei Bi、Zhaochun Ren、Yuxuan Lai、Lingpeng Kong]ICASSP-2022 CLSEG：ストーリーエンディングジェネレーションの対照学習[紙] [Yuqiang Xie、Yue Hu、Luxi Xing、Yunpeng Li、Wei Peng、Ping Guo]ICML-2022物語の世代におけるエンティティの一貫した一貫した使用[紙] [Pinelopi Papalampidi、Kris Cao、Tomas Kocisky]EMNLP Findings-2021リーダーモデルとの神経ストーリー生成の指針ArXiv-2021目標指向のストーリー生成：強化学習を使用した生成言語モデルの増強[紙] [Amal Alabdulkarim、Winston Li、Lara J. Martin、Mark O. Riedl]ArXiv-2021自動ストーリー生成質問としての生成[紙] [Louis Castricato、Spencer Frazier、Jonathan Balloch、Nitya Tarakad、Mark Riedl]ACL-2021文レベルと談話レベルのコヒーレンスをモデル化することによる長いテキスト生成[紙] [Jian Guan、Xiaoxi Mao、Changjie Fan、Zitao Liu、Wenbiao Ding、Minlie Huang]AACL-2020キューミー：インタラクティブなストーリー生成へのコンテンツを誘発するアプローチ[紙] [Faeze Brahman、Alexandru Petrusca、Snigdha Chaturvedi]FDG-2024ストーリーバース：物語計画によるLLMベースのキャラクターシミュレーションを使用した動的プロットを共同執筆に向けて[Yi Wang、Qian Zhou、David Ledo]ArXiv-2024大言語モデルは不足しています：探偵物語の複雑な関係を理解する[紙] [Runcong Zhao、Qinglin Zhu、Hainiu Xu、Jiazheng Li、Yuxiang Zhou、Yulan HE、Lin Gui]EMNLP-2022キャラクター間の関係主導型ストーリー生成に向けて[紙] [Anvesh Rao Vijjini、Faeze Brahman、Snigdha Chaturvedi]COLING-2022 Chae：キャラクター、アクション、感情を備えた細かい制御可能なストーリー生成[紙] [Xinpeng Wang、Han Jiang、Zhihua Wei、Shanlin Zhou]ArXiv-2022ストーリーのキャラクター間の対話を理解し、生成するためのベンチマーク[紙] [Jianzhu Yao、Ziqi Liu、Jian Guan、Minlie Huang]ECML/PKDD-2022イオン交換メカニズムは、さまざまなキャラクターのためのストーリーエンディングジェネレーターをインスパイアしました[紙] [Xinyu jiang、Qi Zhang、Chongyang Shi、Kaiying Jiang、Liang Hu、Shoujin Wang]NAACL-2022ストーリー生成で主人公のペルソナを制御するためのペルソナガイド計画[紙] [コード] [Zhexin Zhang、Jiaxin Wen、Jian Guan、Minlie Huang]ACL-2021監視されていないペルソナグラウンドの対話と背景ストーリー[紙] [Bodhisattwa Prasad Majumder、Taylor Berg-Kirkpatrick、Julian McAuley、Harsh Jhamtani]SIGDIAL-2021キャラクター関係をモデル化することによるマルチユーザーの対話を通してストーリーを語る[紙] [Wai Man Si、Prithviraj Ammanabrolu、Mark O. Riedl]ArXiv-2024 -llm：中国の記事スタイルの転送のテキストスタイルの定義で大規模な言語モデルを促す[紙] [Zhen Tao、Dinghao XI、Zhiyu Li、Liumin Tang、Wei Xu]ArXiv-2023任意のライティングスタイルでテキストを生成する学習[紙] [Aleem Khan、Andrew Wang、Sophia Hager、Nicholas Andrews]ACL-2023 StoryTrans：談話の表現とコンテンツを強化する非パラレルストーリー著者スタイルの転送[紙] [Xuekai Zhu、Jian Guan、Minlie Huang、Juan Liu]ACL-2021スタイルガイド計画を備えた様式化されたストーリー生成[紙] [Xiangzhe Kong、Jialiang Huang、Ziquan Tung、Jian Guan、Minlie Huang]ACL-2020ストーリーレベルのテキストスタイル転送：提案[紙] [Yusu Qian]ArXiv-2024執筆の道をナビゲートする：大きな言語モデルを使用したアウトラインガイド付きテキスト生成[紙] [Yukyung Lee、Soonwon KA、Bokyung Son、Pilsung Kang、Jaewook Kang]EMNLP Findings-2023長型ストーリー計画のペーシングの改善[紙] [Yichen Wang、Kevin Yang、Xiaoming Liu、Dan Klein]ArXiv-2023 eipe-text：長い形式の物語のテキスト生成のための評価誘導反復計画抽出[wang you、wenshan wu、yaobo liang、shaoguang mao、chenfei wu、maosong cao、yuzhe cai、yiduo gusArXiv-2023 RLCD：言語モデルアライメントのコントラスト蒸留からの強化学習[紙] [Kevin Yang、Dan Klein、Asli Celikyilmaz、Nanyun Peng、Yuandong Tian]ArXiv-2023要約の二重性と明示的なアウトライン制御による生成の強化[紙] [Yunzhe Li、Qian Chen、Weixiang Yan、Wen Wang、Qinglin Zhang、Hari Sundaram]ArXiv-2022リトルレッドライディングフードは世界中を回ります：大規模な言語モデルとの交差ストーリー計画と生成[紙] [Evgeniia razumovskaia、Joshua Maynez、Annie Louis、Mirella Lapata、Shashi Narayan]ACL-2023 DOC：詳細なアウトラインコントロールとの長いストーリーのコヒーレンスの改善[Paper] [Code] [Kevin Yang、Dan Klein、Nanyun Peng、Yuandong Tian]ArXiv-2022ニューラルストーリープランニング[紙] [アンバンイェ、クリストファークイ、台湾シー、マークO.リードル]EMNLP-2022 RE3：再帰的再発と改訂版でより長いストーリーを生成します[紙] [Kevin Yang、Yuandong Tian、Nanyun Peng、Dan Klein]AAAI-2021自己学習学習を伴う物語計画生成[紙] [Mihai Polceanu、Julie Porteous、Alan Lindsay、Marc Cavazza]INLG-2021 Graphplan：イベントグラフを使用した計画によるストーリー生成EMNLP-2020アリストテレスの救助との神経物語生成のためのコンテンツ計画[紙] [Seraphina Goldfarb-Tarrant、Tuhin Chakrabarty、Ralph Weischedel、Nanyun Peng]AAAI-2020ドラフトと編集：マルチパス階層条件付き変動自動エンコーダーを介した自動ストーリーテリング[Paper] [Meng-Hsuan Yu、Juntao Li、Danyang Li、Dongyan Zhao、Rui Yan、Bo Tang、Haisong Zhang]]ACL-2019ストーリー生成のための戦略[紙] [アンジェラファン、マイクルイス、ヤンドーフィン]AAAI-2019 Plan-and-write：より良い自動ストーリーテリングに向け[紙] [コード] [lili yao、nanyun peng、Ralph Weischedel、Kevin Knight、Dongyan Zhao、Rui Yan]EMNLP-2018物語の物語の生成の文の間の一貫性を促進するためのスケルトンベースのモデル[紙] [コード] [Jingjing Xu、Xuancheng Ren、Yi Zhang、Qi Zeng、Xiaoyan Cai、Xu Sun]ACL-2018 Hierarchical Neural Story Generation [Paper] [Code] [執筆プロンプト] [Angela Fan、Mike Lewis、Yann Dauphin]AAAI-2018ディープニューラルネットを使用した自動ストーリー生成のためのイベントの表現[紙] [コード] [ララJ.マーティン、プリスビラジアンマナブロル、XINYUワン、ウィリアムハンコック、シュルティシン、ブレントハリソン、マークO.リード]ACL-2024 MOPS：オープンエンドの自動ストーリー生成のためのモジュラーストーリーの前提統合[紙] [Yan Ma、Yu Qiao、Pengfei Liu]ArXiv-2024スタートに戻る：関連するエンドポイントで物語を生成[Paper] [Code] [Anneliese Brei、Chao Zhao、Snigdha Chaturvedi]ArXiv-2024 LIFI：細粒の制御コードを使用した軽量制御テキスト生成[紙] [Chufan Shi、Deng Cai、Yujiu Yang]INLG-2023テキスト生成におけるキーワードとその位置の制御[紙] [佐々木、森の王子島、森林山美、ゆが、ソガワヤスヒロ島COLING-2022心理学誘導制御可能なストーリー生成[紙] [Yuqiang Xie、Yue Hu、Yunpeng Li、Guanqun BI、Luxi Xing、Wei Peng]WWW-2022監視された対照学習によるジャンル制御可能なストーリー生成[紙] [Jinuk Cho、Minsu Jeong、Jinyeong Bak、Yun-Gyung Cheong]EMNLP Findings-2021制御されたテキスト生成のためのプラグアンドプレイ方法[紙] [コード] [Damian Pascual、Beni Egressy、Clara Meister、Ryan Cotterell、Roger Wattenhofer]NUSE-2021プラグアンドブレンド：ブレンドコントロールコードを使用した制御可能なストーリー生成のフレームワーク[Paper] [code] [Zhiyu Lin、Mark Riedl]ArXiv-2021トランスベースの条件付きバリエーションオートエンコーダー制御可能なストーリー生成のための[紙] [コード] [Le Fang、Tao Zeng、Chaochun Liu、Liefeng Bo、Wen Dong、Changyou Chen]ArXiv-2021ストーリーへの概要：カスケードイベントからの細かい制御可能なストーリー生成[紙] [Le Fang、Tao Zeng、Chaochun Liu、Liefeng Bo、Wen Dong、Changyou Chen]EMNLP-2020 MEGATRON-CNTRL：大規模な言語モデルを使用した外部知識を持つ制御可能なストーリー生成ACL-2019 Story Ending Generationのための細かい感情を制御することを学ぶ[Paper] [Fuli Luo、Damai Dai、Pengcheng Yang、Tianyu Liu、Baobao Chang、Zhifang Sui、Xu Sun]IJCAI-2019制御可能なニューラルストーリープロット生成報酬形状[紙] [Pradyumna Tambwekar、Murtaza Dhuliawala、Lara J. Martin、Animesh Mehta、Brent Harrison、Mark O. Riedl]ACL-2018コントロール可能なストーリー生成に向けて[紙] [Nanyun Peng、Marjan Ghazvininejad、Jonathan May、Kevin Knight]SIGIR-2022何がストーリーを前進させているのですか？将来のイベントの生成のプロンプトとして常識的な説明を推測する[紙] [Li Lin、Yixin Cao、Lifu Huang、Shu'ang Li、Xuming Hu、Lijie Wen、Jianmin Wang]EMNLP Findings-2022読者の推測：自動化されたストーリー生成をコモンセンスな推論で導く[紙] [Xiangyu Peng、Siyan Li、Sarah Wiegreffe、Mark Riedl]AAAI-2021因果関係のある、常識的なプロット順序による自動ストーリーテリング[紙] [Prithviraj Ammanabrolu、Wesley Cheung、William Broniec、Mark O. Riedl]AIIDE-2020生き生きとしたストーリーの導出：インタラクティブフィクションの世界を生成[紙] [コード] [Prithviraj Ammanabrolu、Wesley Cheung、Dan Tu、William Broniec、Mark O. Riedl]TACL-2020常識的なストーリー生成のための知識強化された事前削除モデル[紙] [Jian Guan、Fei Huang、Zhihao Zhao、Xiaoyan Zhu、Minlie Huang]EMNLP-2020を絞った常識の基礎による神経ストーリーの生成の改善[紙] [コード] [Huanru Henry Mao、Bodhisattwa Prasad Majumder、Julian McAuley、Garrison W. Cottrell]AAAI-2019ストーリーエンディングジェネレーションインクリメンタルエンコードと常識的な知識[紙] [Jian Guan、Yansen Wang、Minlie Huang]TACL-2024言語モデルは自分の物語を楽しんでいますか？自動ストーリー評価のための大規模な言語モデルの促進[紙] [Cyril Chhun、Fabian M. Socinek、ChloéClavel]Arxiv-2024読み取りサブテキスト：作家との短編小説の要約での大規模な言語モデルの評価[紙] [メラニー・サブビア、ショーン・チャン、リディア・B・チルトン、キャスリーン・マッケウン]ArXiv-2023実験的な物語：人間のクラウドソーシングストーリーテリングとAIストーリーテリングの比較[Paper] [Nina Begus]ArXiv-2023学習パーソナライズされたストーリー評価[紙] [ダンカー王、ケビンヤン、ハンリンズー、Xiaomeng Yang、Andrew Cohen、Lei Li、Yuandong Tian]ArXiv-2023 ：LLMSの時代における本の長さの要約の体系的な探求[紙] [Yapei Chang、Kyle Lo、Tanya Goyal、Mohit Iyyer]ArXiv-2023 Tigerscore：すべてのテキスト生成タスクの説明可能なメトリックの構築に向けて[紙] [Dongfu Jiang、Yishan Li、Ge Zhang、Wenhao Huang、Bill Yuchen Lin、Wenhu Chen]CHI-2023アートまたはアーティフィック？大規模な言語モデルと創造性の誤った約束[紙] [Tuhin Chakrabarty、Philippe Laban、Divyansh Agarwal、Smaranda Muresan、Chien-Sheng Wu]ACL-2023 Hauser：Simile Generationの全体的かつ自動評価に向けて[紙] [Qianyu He、Yikai Zhang、Jiaqing Liang、Yuncheng Huang、Yanghua Xiao、Yunwen Chen]ACL-2023大規模な言語モデルは、人間の評価に代わるものですか？ [紙] [Cheng-Han Chiang、Hung-Yi Lee]ArXiv-2023デルタスコア：摂動を区別するストーリー生成の評価[紙] [Zhuohan Xie、Miao Li、Trevor Cohn、Jey Han Lau]INLG-2023次の章：ストーリーテリングにおける大きな言語モデルの研究[紙] [Zhuohan Xie、Trevor Cohn、Jey Han Lau]IEEE Access-2023短編生成の評価指標の比較[Paper] [P. Netisopakul、Usanisa taoto]EMNLP-2022ストーリー：ランキング、評価、推論による自動ストーリー評価[紙] [Hong Chen、Duc Minh Vo、Hiroya Takamura、Yusuke Miyao、hideki nakayama]COLING-2022 ：ストーリー生成の評価のベンチマーク[Paper] [Cyril Chhun、Pierre Colombo、ChloéClavel、Fabian M. Antanek]TACL-2022ロット：中国の長いテキストの理解と世代を評価するためのストーリー中心のベンチマーク[紙] [Jian Guan、Zhuoer Feng、Yamei Chen、Ruilin HE、Xiaoxi Mao、Changjie Fan、Minlie Huang]ACL-2021 OpenMeva：オープンエンドのストーリー生成メトリックを評価するためのベンチマーク[紙] [Jian Guan、Zhexin Zhang、Zhuoer Feng、Zitao Liu、Wenbiao Ding、Xiaoxi Mao、Changjie Fan、Minlie Huang]EMNLP-2020ユニオン：オープンエンドのストーリー生成を評価するための言及されていない指標[Paper] [Code] [Jian Guan、Minlie Huang]CoNLL-2019 、より優れた言語モデルをより良いストーリーテラーにしますか？ [紙] [コード] [Abigail See、Aneesh Pappu、Rohun Saxena、Akhila Yerukola、Christopher D. Manning]NAACL-2016常識的な物語をより深く理解するためのコーパスと評価フレームワークArXiv-2024 Collabstory：Multi-llm Collaborative Story Generation and Authorship Analysis [Paper] [Saranya Venkatraman、Nafis Irtiza Tripto、Dongwon Lee]IREC-COLING-2024リフレクションと共鳴：LLMベースのストーリーアノテーションを進めるための2つのエージェントパートナーシップ[Paper] [Yuetian Chen、Mei SI]ArXiv-2024 CMDAG：メタファー生成を強化するためのコットとして注釈付きグラウンドを持つ中国のメタファーデータセットArXiv-2023 Stonybook：小説の大規模な分析のためのシステムとリソース[紙] [Charuta Pethe、Allen Kim、Rajesh Prabhakar、Tanzir Pial、Steven Skiena]ACL-2023 STORYWARS：コラボレーションストーリーの理解と世代のためのデータセットと命令チューニングベースライン[紙] [Yulun Du、Lydia Chilton]TACL-2023パスタ：参加者を物語のモデル化のためのデータセット[紙] [Sayontan Ghosh、Mahnaz Kouphaee、Isabella Chen、Francis Ferraro、Nathanael Chambers、Niranjan Balasubramanian]NAACL-2022道徳的な物語を理解し、生成するためのコーパス[紙] [Jian Guan、Ziqi Liu、Minlie Huang]EVAL4NLP-2021 StoryDB：Broad Multi-Language Narrative Dataset [Paper] [Alexey Tikhonov、Igor Samenko、Ivan P. Yamshchikov]ACL-2022サムスクリーン：抽象的な脚本要約のためのデータセット[Paper] [データ] [Mingda Chen、Zewei Chu、Sam Wiseman、Kevin Gimpel]Arxiv-2021 ：キャラクターの説明でストーリーを生成するためのデータセット[Paper] [Mingda Chen、Kevin Gimpel]EMNLP-2020 STORIUM：ループインザループストーリー生成の機械のデータセットと評価プラットフォーム[紙] [Nader Akoury、Shufan Wang、Josh Whiting、Stephen Hood、Nanyun Peng、Mohit Iyer]ArXiv-2024 ai.llude：創造的な表現をサポートするためにAIに生成されたテキストを書き直す奨励[紙] [David Zhou、Sarah Sterman]ArXiv-2024 ：大規模な言語モデルを通じてストーリーと世界を生成[紙] [コード] [Muhammad U. Nasir、Steven James、Julian Togelius]ArXiv-2024ストーリーテリングは鮮やかな物語を語らせます：表現力豊かで流fluentマルチモーダルストーリーテラー[紙] [チュアンキザン、ジジタン、ロングシェンザン、ゼンZhao、タンジーLV、ミンタオペイ、ウェイリアン]CHI-2024人間とのコラボレーションの形成：言語モデルとの共同執筆におけるさまざまな足場レベルArxiv-2024ゴーストライター：パーソナライズとエージェンシーを通じて共同の人間 - 攻撃体験を増強します[紙] [キャサリンYeh、ゴンザロラモス、レイチェルNG、アンディハンティントン、リチャードバンクス]ArXiv-2023 Inspo：AISと人間の群れで物語を書く[紙] [Chieh-Yang Huang、Sanjana Gautam、Shannon McClellan Brooks、Ya-Fang Lin、Ting-Hao 'Kenneth' Huang]AAAI-2023シーンクラフト：大規模な言語モデルでデジタルゲームでインタラクティブなナラティブシーン生成を自動化する[紙] [Vikram Kumaran、Jonathan Rowe、Bradford Mott、James Lester]ArXiv-2023 PEARL：大規模な言語モデルライティングアシスタントを生成キャリブレーションレトリバーでライティングアシスタント[Paper] [Sheshera Mysore、Zhuoran Lu、Menging Wan、Longqi Yang、Steve Menezes、Tina Baghaee、Emmanuel Barajas Gonzalez、Jennifer Neville、Tara Safavi]EMNLP Findings-2023思考のトレースに適したNLPモデルです：物語の理解の概要[紙] [Lixing Zhu、Runcong Zhao、Lin Gui、Yulan He]CoNLL Workshop-2023 Babystories：補強学習は、より良い物語を書くために赤ちゃんの言語モデルを教えることができますか？ [紙] [Xingmeng Zhao、Tongnian Wang、Sheri Osborn、Anthony Rios]ArXiv-2023大規模な言語モデルの時代における創造性サポート：新興作家を含む経験的研究[紙] [Tuhin Chakrabarty、Vishakh Padmakumar、Faeze Brahman、Smaranda Muresan]UIST-2023 Storyfier：テキスト生成モデルでの語彙学習サポートの探索[紙] [Zhenhui Peng、Xingbo Wang、Qiushi Han、Junkai Zhu、Xiaojuan MA、Huamin Qu]PACLIC-2023 4パネルの漫画でのキャラクターラインの生成[紙] [Michimasa inaba]ArXiv-2022 AI駆動のライティングアシスタントとのクリエイティブライティング：プロの作家からの視点[紙] [ダフネイポリト、アンユアン、アンディコーネン、セーモンバーナム]ArXiv-2022調査：自動ムービープロットとスクリプト生成[紙] [Prerak Gandhi、Pushpak Bhattacharyya]CHI-2022 TALEBRUSH：生成的な前の言語モデルでストーリーをスケッチする[紙] [ジョン・ジュン・ヤング・チョン、ウソク・キム、カン・ミン・ユ、ハワラン・リー、アイタン・アダル、ミンズク・チャン]EMNLP-2022私が詩を書くのを手伝ってください：共同詩の執筆の手段としての指示調整[紙] [Tuhin Chakrabarty、Vishakh Padmakumar、彼]CHI-2023共同執筆脚本と言語モデルを使用した演劇脚本：業界の専門家による評価[紙] [Piotr Mirowski、Kory W. Mathewson、Jaylen Pittman、Richard Evans]NeurIPS-2022オープンエンドテキスト生成のための事実の強化言語モデル[紙] [Nayeon Lee、Wei Ping、Peng Xu、Mostofa Patwary、Mohammad Shoeybi、Bryan Catanzaro]FDG-2022トロペットウィスト：トロープベースの物語構造生成[紙] [アルベルトアルバレス、ホセフォント]IUI-2022 Wordcraft：大規模な言語モデルによるストーリーライティング[紙] [アンユアン、アンディコーネン、エミリーレイフ、ダフネイポリト]ACM Computing Surveys-2023トランスベースの事前訓練モデルを使用した制御可能なテキスト生成の調査[紙] [Hanqing Zhang、Haolin Song、Shaoyu Li、Ming Zhou、Dawei Song]ACL-IJCNLP-2021 KUILEIXI：中国のオープンエンドテキストアドベンチャーゲーム[Paper] [Heng JI、Jong C. Park、Rui Xia]IJCAI AI4Narratives-2020 THEAITRE：人工知能劇場劇を書くための人工知能ドールジャル、クララ・ヴォセッカ]ICCC-2020テキストアドベンチャーゲームの自動クエスト生成[紙] [Prithviraj Ammanabrolu、William Broniec、Alex Mueller、Jeremy Paul、Mark O. Riedl] 
