GPT-2-based Human-in-the-loop Theatre Play Script Generation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61384984%3A51210%2F22%3AN0000019" target="_blank" >RIV/61384984:51210/22:N0000019 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216208:11320/22:10457086

Výsledek na webu

<a href="https://aclanthology.org/2022.wnu-1.4/" target="_blank" >https://aclanthology.org/2022.wnu-1.4/</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.18653/v1/2022.wnu-1.4" target="_blank" >10.18653/v1/2022.wnu-1.4</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

GPT-2-based Human-in-the-loop Theatre Play Script Generation

Popis výsledku v původním jazyce

We experiment with adapting generative language models for the generation of long coherent narratives in the form of theatre plays. Since fully automatic generation of whole plays is not currently feasible, we created an interactive tool that allows a human user to steer the generation somewhat while minimizing intervention. We pursue two approaches to long-text generation: a flat generation with summarization of context, and a hierarchical text-to-text two-stage approach, where a synopsis is generated first and then used to condition generation of the final script. Our preliminary results and discussions with theatre professionals show improvements over vanilla language model generation, but also identify important limitations of our approach.

Název v anglickém jazyce

GPT-2-based Human-in-the-loop Theatre Play Script Generation

Popis výsledku anglicky

We experiment with adapting generative language models for the generation of long coherent narratives in the form of theatre plays. Since fully automatic generation of whole plays is not currently feasible, we created an interactive tool that allows a human user to steer the generation somewhat while minimizing intervention. We pursue two approaches to long-text generation: a flat generation with summarization of context, and a hierarchical text-to-text two-stage approach, where a synopsis is generated first and then used to condition generation of the final script. Our preliminary results and discussions with theatre professionals show improvements over vanilla language model generation, but also identify important limitations of our approach.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

60403 - Performing arts studies (Musicology, Theater science, Dramaturgy)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 4th Workshop of Narrative Understanding (WNU2022)

ISBN

978-1-955917-85-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

9

Strana od-do

29-37

Název nakladatele

Association for Computational Linguistics

Místo vydání

Seattle, WA, USA

Místo konání akce

2022-07-15

Datum konání akce

15. 7. 2022

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—