增量编码与常识知识驱动的故事结局生成

本文主要探讨了基于增量编码（Incremental Encoding）和常识知识在故事结局生成任务（Story Ending Generation Task）中的应用。故事结局生成是一种自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）任务，其目标是给定一个故事背景，预测并完成合理的情节发展。关键点包括以下几个方面： 1. **增量编码与故事结局生成**：增量编码是一种技术，它允许模型逐步处理输入信息，而不是一次性接收整个故事。这种方式有助于模型更好地理解和整合输入故事中的线索，特别是当故事较长时，能够更有效地处理上下文信息。 2. **故事结局生成任务分解**：该任务的核心是两个关键环节：首先，模型需要准确地捕捉故事中的隐含线索（Context Clues），这些线索包含着决定结局走向的关键信息；其次，利用常识知识（Implicit Knowledge）来推断接下来可能发生的事情，增强故事连贯性和合理性。例如，对于给定的故事“今天是万圣节。杰克今晚非常兴奋去玩‘不给糖就捣蛋’。他打算装扮成一个怪物，服装很吓人。他希望能得到很多糖果”，模型需要结合这些线索预测一个合适的结局。 3. **生成良好结局的要求**：生成一个好的结局不仅依赖于对故事内容的理解，还要考虑常识逻辑，比如角色的行为动机、社会习俗等。模型需要综合运用上下文中的细节和常识推理，以预测一个既符合情境又富有创意的结局。 4. **实例展示**：具体到故事“TodayisHalloween...”，模型可能通过理解“怪物装扮”和“万圣节传统”等隐含线索，结合常识知识，得出一个合理的结局，如“Jack在街上收到了很多惊吓，但也得到了满满一袋糖果，度过了一个难忘的万圣节夜晚”。 5. **任务概述**：故事结局生成的任务形式化表示为，给定一个由句子组成的序列（𝑋𝑋={𝑋𝑋1, ..., 𝑋𝑋𝐾𝐾}），模型需生成一个单句结尾（𝑌𝑌=𝑦𝑦1...𝑦𝑦𝑙𝑙）。这要求模型具备处理文本序列的复杂性，以及生成连贯、符合情境的结局的能力。 本文主要研究了如何通过增量编码和常识知识的融合提升故事结局生成的质量，强调了在理解故事背景、挖掘隐含线索以及运用常识推理在任务中的重要性。这一技术对于推动故事生成、对话系统以及相关NLP应用的发展具有重要意义。