Awesome Story Generation
1.0.0
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在这里，“有影响力的”是指超过50个引用的论文。
该存储库收集了有关故事发电/讲故事的精彩论文清单，主要关注大型语言模型（LLMS）的时代。
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CHI-2024在写作[论文] [Zhuoyan Li，Chen Liang，Jing Peng，Ming Yin]中的价值，利益和关注EMNLP-2023创意自然语言生成[Paper] [Tuhin Chakrabarty，Vishakh Padmakumar，He He，Nanyun Peng]Neurocomputing-2023开放世界的故事生成具有结构性知识增强：一项全面的调查[论文] [Yuxin Wang，Jieru Lin，Zhiwei Yu，Wei Hu，BörjeF。Karlsson]WNU-2022无法讲故事的语言模型有什么问题？ [纸] [Ivan P. Yamshchikov，Alexey Tikhonov]ACM Computing Surveys-2021自动故事生成[Paper] [Arwa I. Alhussain，Aqil M. Azmi]NUSE-2021自动故事生成：挑战和尝试[纸] [Amal Alabdulkarim，Siyan Li，Xiangyu Peng]EACL-2024创建悬念故事：具有大语言模型的迭代计划[纸] [Kaige Xie，Mark Riedl]Arxiv-2024赃物：与动作指导的讲故事[Paper] [Zeeshan Patel，Karim El-Refai，Jonathan Pei，Tianle Li]Arxiv-2024 Weaver：创意写作的基础模型[纸] [Tiannan Wang，Jiamin Chen，Qingrui Jia，Shuai Wang，Ruoyu Fang，...，Yuchen Eleanor Jiang，Wangchunshu Zhou]]ArXiv-2023 Autoagents：自动代理生成的框架[Paper] [Guangyao Chen，Siwei Dong，Yu Shu，Ge Zhang，Jaward Sesay，BörjeF。Karlsson，Jie Fu，Yemin Shi]ArXiv-2023 Recurrentgpt：（任意）长文本的交互生成[Paper] [Code] [Wangchunshu Zhou，Yuchen Eleanor Jiang，Peng Cui，Pennan Wang，Zhenxin Xiao，Yifan Xiao，Yifan Hou，Ryan Cotterell，Ryan Cotterell，Mrinmaya sachan sachan]]Stanford CS224N Custom Project-2023新颖性：为新剧情生成的溪流优化[Paper] [乔伊斯·陈（Joyce Chen），梅根·穆（Megan Mou）]ArXiv-2023最终故事情节生成器[Paper] [Hanlin Zhu，Andrew Cohen，Danqing Wang，Kevin Yang，Xiaomeng Yang，Jiantao Jiao，Yuandong Tian]AAAI Workshop-2023将预测未来传达给用户：故事情节预测的案例研究[Paper] [Chieh-Yang Huang，Saniya Naphade，Kavya Laalasa Karanam，Ting-Hao'Kenneth'Huang'Huang]]RANLP-2023结构化知识相干故事[Paper] [Congda Ma，Kotaro Funakoshi，Kiyoaki Shirai，Manabu Okumura]EMNLP-2022 ETRICA：事件触发的上下文感知的故事产生被交叉注意的增强[Paper] [Chen Tang，Chenghua Lin，Henglin Huang，Frank Guerin，Zhihao Zhang]INLG-2022绘图绘制来自预训练的语言模型[Paper] [Yiping Jin，Vishakha Kadam，Dittaya Wanvarie]AAAI-2020故事实现：将情节事件扩展到句子[Paper] [Code] [Prithviraj Ammanabrolu，Ethan Tien，Wesley Cheung，Zhaochen Luo，William MA，Lara J. Martin，Mark O. Riedl]ArXiv-2024有更大的必要性：推理时间培训有助于长期文本[纸] [Y.。 Wang，D。Ma，D。Cai]PAKDD-2024 Longstory：连贯，完整和长度受控的长篇小说一代[Paper] [Kyeongman Park，Nakyeong Yang，Kyomin Jung]EMNLP Findings-2023情感和动态光束搜索故事的生成[Paper] [Tenghao Huang，Ehsan Qasemi，Bangzheng Li，Wang，Faeze Brahman，Muhao Chen，Snigdha Chaturvedi]EMNLP Findings-2023 Grove：一个带有证据森林的检索型复杂的故事生成框架[Paper] [Zhihua Wen，Zhiliang Tian，Wei Wu，Yuxin Yang，Yuxin Yang，Yanqi Shi，Zhen shi，Zhen Huang，dongsheng Li]ACL-2023通过蒙版语言建模[Paper] [Xiaobo Liang，Zecheng Tang，Juntao LI，Min Zhang]开放式长文本生成[Paper]ArXiv-2022未来的视觉：具有大型语言模型的动态故事[论文] [Brian D. Zimmerman，Gaurav Sahu，Olga Vechtomova]ACL Workshop-2022相干的长文本生成柔软的提示[纸] [Guandan Chen，Jiashu PU，Yadong XI，Rongsheng Zhang]AACL-2022通过认识句法依赖性和语义的意识[Paper] [Henglin Huang，Chen Tang，Tyler Loakman，Frank Guerin，Chenghua Lin]，改善了中国故事的产生。AAAI-2022通过学习动态和离散的实体来产生连贯的叙事[纸] [纸]PhD Thesis-2022巨大的期望：讲故事的无监督，惊喜和显着性的推论[纸] [David Wilmot]NAACL-2022返回时代：与事件临时提示中产生闪回[Paper] [Rujun Han，Hong Chen，Yufei Tian，Nanyun Peng]ACL Findings-2022开放式文本生成的事件过渡计划[Paper] [Qintong Li，Piji Li，Wei Bi，Zhaochun Ren，Yuxuan Lai，Lingpeng Kong]ICASSP-2022 CLSEG：故事结束一代的对比度学习[论文] [Yuqiang Xie，Yue Hu，Luxi Xing，Yunpeng Li，Wei Peng，Ping Guo]ICML-2022在叙事一代中连贯且一致地使用实体[Paper] [Pinelopi Papalampidi，Kris Cao，Tomas Kocisky]EMNLP Findings-2021指导神经故事产生读者模型[Paper] [Xiangyu Peng，Kaige Xie，Amal Alabdulkarim，Harshith Kayam，Samihan Dani，Mark O. Riedl]ArXiv-2021目标导向故事生成：通过增强学习的增强生成语言模型[论文] [Amal Alabdulkarim，Winston Li，Lara J. Martin，Mark O. Riedl]ArXiv-2021自动故事生成作为提问[Paper] [Louis Castricato，Spencer Frazier，Jonathan Balloch，Nitya Tarakad，Mark Riedl]ACL-2021通过建模句子级别和话语级连贯性[Paper] [Jian Guan，Xiaoxi Mao，Changjie Fan，Zitao Liu，Wenbiao ding，Minlie Huang]AACL-2020提示我：互动故事的诱导方法[Paper] [Faeze Brahman，Alexandru Petrusca，Snigdha Chaturvedi]FDG-2024 Storyverse：通过叙事计划[Paper] [Yi Wang，Qian Zhou，David Ledo]与基于LLM的角色模拟共同建立动态情节。ArXiv-2024大语言模型不足：了解侦探叙事中的复杂关系[论文] [Runcong Zhao，Qinglin Zhu，Hainiu Xu，Jiazheng LI，Yuxiang Zhou，Yulan He，Lin Gui]，Lin Gui]EMNLP-2022朝着与特征间关系驱动的故事产生[Paper] [Anveh Rao Vijjini，Faeze Brahman，Snigdha Chaturvedi]COLING-2022 Chae：具有角色，动作和情感的细粒度可控故事[Paper] [Xinpeng Wang，Han Jiang，Zhihua Wei，Shanlin Zhou]ArXiv-2022是理解和在故事中的角色之间对话的基准[纸] [Jianzhu Yao，Ziqi Liu，Jian Guan，Minlie Huang]ECML/PKDD-2022一种离子交换机制启发了不同角色的故事结束生成器[Paper] [Xinyu Jiang，Qi Zhang，Chongyang Shi，Kaiying Jiang，Liang Hu，Shoujin Wang]NAACL-2022角色指导的计划，用于控制主角的角色[论文] [code] [Zhexin Zhang，Jiaxin Wen，Jian Guan，Minlie Huang]ACL-2021与背景故事无监督的角色接地对话[Paper] [Bodhisattwa Prasad Majumder，Taylor Berg-Kirkpatrick，Julian McAuley，Harsh Jhamtani]SIGDIAL-2021通过建模角色关系[Paper] [Wai Man Si，Prithviraj Ammanabrolu，Mark O. Riedl]，通过多用户对话来讲述故事ArXiv-2024 CAT-LLM：提示具有文本样式的大型语言模型，用于中文文章式转移[Paper] [Zhen Tao，Dinghao XI，Zhiyu Li，Liumin Tang，Wei Xu]ArXiv-2023学习以任意写作风格生成文本[Paper] [Aleem Khan，Andrew Wang，Sophia Hager，Nicholas Andrews]ACL-2023故事发行：非平行故事作者风格的转移，具有演讲表示和内容增强[Paper] [Xuekai Zhu，Jian Guan，Minlie Huang，Juan Liu]ACL-2021风格的故事产生风格指导计划[Paper] [Xiangzhe Kong，Jialiang Huang，Ziquan Tung，Jian Guan，Minlie Huang]ACL-2020故事级文本样式转移：建议[纸] [Yusu Qian]ArXiv-2024浏览写作道路：大型语言模型的概述引导文本一代[Paper] [Yukyung Lee，Sonowwon KA，Bokyung儿子，Pilsung Kang，Jaewook Kang]EMNLP Findings-2023在长篇故事计划中改善节奏[Paper] [Yichen Wang，Kevin Yang，小刘，Dan Klein]ArXiv-2023 EIPE-TEXT：评估引导的迭代计划提取叙事文本生成[Paper] [Paper] [Wang You，Wenshan Wu，Yaobo Liang，Shaoguang Mao，Chenfei Wu，Maosong Wu，Maosong Cao，Yuzhe CaiArXiv-2023 RLCD：从对比度蒸馏中学习语言模型对齐的增强[Paper] [kevin Yang，Dan Klein，Asli Celikyilmaz，Nanyun Peng，Yuandong Tian]ArXiv-2023通过汇总双重性和显式轮廓控制[Paper] [Yunzhe Li，Qian Chen，Weixiang Yan，Wen Wang，Qinglin Zhang，Qinglin Zhang，Hari Sundaram]ArXiv-2022小红帽环游世界：跨语言故事计划和大型语言模型[Paper] [Evgeniia Razumovskaia，Joshua Maynez，Annie Maynez，Annie Louis，Mirella Lapata，Shashi Narayan]ACL-2023 DOC：通过详细的轮廓控制[Paper] [CODE] [KEVIN YANG，DAN KLEIN，NANYUN PENG，YUANDONG TIAN]提高长篇小说连贯性[Paper] [Code]]ArXiv-2022神经故事计划[Paper] [Anbang Ye，Christopher Cui，Taiwei Shi，Mark O.Riedl]EMNLP-2022 RE3：通过递归重复和修订生成更长的故事[纸] [凯文·杨，Yuandong Tian，Nanyun Peng，Dan Klein]AAAI-2021叙事计划生成，自我监督学习[论文] [Mihai Polceanu，Julie Porteous，Alan Lindsay，Marc Cavazza]INLG-2021 Graphplan：通过事件图[Paper] [Hong Chen，Raphael Shu，Hiroya Takamura，Hideki Nakayama的计划生成故事生成]EMNLP-2020 Aristotelian Rescorge [Paper] [seraphina Goldfarb-Tarrant，Tuhin Chakrabarty，Ralph Weischedel，Nanyun Peng]的神经故事生成内容计划。AAAI-2020草案和编辑：通过多通层的条件有条件的各种自动编码器[Paper] [Meng-Hsuan Yu，Juntao Li，Danyang Liu，Dongyan Zhao，Rui Yan，Rui Yan，Bo Tang，Bo Zhang，Haisong Zhang]ACL-2019结构故事生成的策略[Paper] [Angela Fan，Mike Lewis，Yann Dauphin]AAAI-2019 PLAN-WRITE：迈向更好的自动讲故事[Paper] [Code] [Lili Yao，Nanyun Peng，Ralph Weischedel，Kevin Knight，Dongyan Zhao，Rui Yan]EMNLP-2018基于骨架的模型，用于促进叙事故事生成中的句子之间的连贯性[Paper] [Code] [Jingjing Xu，Xuancheng Ren，Yi Zhang，Qi Zeng，Qi Zeng，Xiaoyan Cai，Xu Sun]ACL-2018分层神经故事生成[Paper] [Code] [写作提示] [Angela Fan，Mike Lewis，Yann Dauphin]AAAI-2018与深神经网的自动故事产生的活动表示[纸] [Code] [Lara J. Martin，Prithviraj Ammanabrolu，Xinyu Wang，William Hancock，Shruti Singh，Brent Harrison，Mark O. Riedl]ACL-2024 MOP：开放式自动故事生成的模块化故事前提综合[Paper] [Code] [Yan Ma，Yu Qiao，Pengfei Liu]ArXiv-2024返回起点：使用相关终点[Paper] [Code] [Anneliese Brei，Chao Zhao，Snigdha Chaturvedi]生成叙事ArXiv-2024 LIFI：具有细粒度控制代码的轻质控制文本生成[Paper] [Chufan Shi，Deng Cai，Yujiu Yang]INLG-2023控制关键字及其在文本一代中的位置[Paper] [Yuichi Sasazawa，Terufumi Morishita，Hiroaki Ozaki，Ozaki Ozaki，Osamu Imaichi，Yasuhiro Sogawa]]COLING-2022心理学指导的可控故事生成[Paper] [Yuqiang Xie，Yue Hu，Yunpeng LI，Guanqun BI，Luxi Xing，Wei Peng]WWW-2022通过有监督的对比学习[论文] [Jinuk Cho，Minsu Jeong，Jinyeong Bak，Yun-gyung Cheong]通过监督对比度学习[论文]EMNLP Findings-2021一种用于受控文本生成的插件方法[Paper] [Code] [Damian Pascual，Beni Egressy，Clara Meister，Ryan Cotterell，Roger Wattenhofer]NUSE-2021插头 - 融合：混合控制代码的可控故事框架[Paper] [Code] [Zhiyu Lin，Mark Riedl]ArXiv-2021基于变压器的有条件变异自动编码器，用于可控的故事生成[Paper] [Code] [Le Fang，Tao Zeng，Chaochun Liu，Liefeng BO，Wen Dong，Changyou Chen]ArXiv-2021概述故事：级联事件中的细粒度可控故事[Paper] [Paper] [Le Fang，Tao Zeng，Chaochun Liu，Liefeng BO，Wen Dong，Changyou Chen]EMNLP-2020 Megatron-CNTRL：可控制的故事生成，具有外部知识，使用大型语言模型[Paper] [Peng Xu，Mostofa Patwary，Mohammad Shoeybi，Raul Puri，Pascale Puri，Pascale Fung，Anima Anandkumar，Bryan Catanzaro]ACL-2019学习控制故事结局的精细情感[Paper] [Fuli Luo，Damai Dai，Pengcheng Yang，Tianyu Liu，Baobao Chang，sui sui，xu Sun]IJCAI-2019可控制的神经故事情节生成通过奖励成型[Paper] [Pradyumna Tambwekar，Murtaza Dhuliawala，Lara J. Martin，Animesh Mehta，Brent Harrison，Mark O. Riedl]ACL-2018迈向可控的故事生成[Paper] [Nanyun Peng，Marjan Ghazvininejad，Jonathan May，Kevin Knight]SIGIR-2022是什么使故事向前发展？推断常识性解释是未来事件的提示[纸] [li lin，yixin cao，lifu huang，shu'ang li，xuming hu，lijie wen，jianmin wang]EMNLP Findings-2022推断读者：引导自动故事产生常识性推理[Paper] [Xiangyu Peng，Siyan Li，Sarah Wiegreffe，Mark Riedl]AAAI-2021通过因果，共同点订购[Paper] [Prithviraj Ammanabrolu，Wesley Cheung，William Broniec，Mark O. Riedl]AIIDE-2020使故事活着：产生互动小说世界[纸] [CODE] [PRITHVIRAJ AMMANABROLU，WESLEY CHEUNG，DAN TU，WILLIAM BRONIEC，MARK O.RIEDL]TACL-2020常识性故事创造的知识增强预处理模型[Paper] [Jian Guan，Fei Huang，Zhihao Zhao，Xiaoyan Zhu，Minlie Huang]EMNLP-2020通过有针对性的常识基础改善神经故事的产生[Paper] [Code] [Huanru Henry Mao，Bodhisattwa Prasad Majumder，Julian McAuley，Garrison W. Cottrell]AAAI-2019故事结束了以增量编码和常识知识的结尾[Paper] [Jian Guan，Yansen Wang，Minlie Huang]TACL-2024语言模型是否喜欢自己的故事？促使大型语言模型进行自动故事评估[Paper] [Cyril Chhun，Fabian M. 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