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Titel: Story Generation with Rich Details
VerfasserIn: Zhai, Fangzhou
Demberg, Vera
Koller, Alexander
HerausgeberIn: Zampieri, Marcos
Sprache: Englisch
Titel: Proceedings of the 7th VarDial Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects : co-located with the 28th International Conference on Computational Linguistics COLING'2020 : VarDial '2020 : December 13, 2020, Barcelona, Spain (Online) : COLING 2020
Startseite: 2346
Endseite: 2351
Verlag/Plattform: International Committee on Computational Linguistics
Erscheinungsjahr: 2020
Titel der Konferenz: COLING 2020
Konferenzort: Barcelona, Spain (Online)
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Automatically generated stories need to be not only coherent, but also interesting. Apart from realizing a story line, the text also needs to include rich details to engage the readers. We propose a model that features two different generation components: an outliner, which proceeds the main story line to realize global coherence; a detailer, which supplies relevant details to the story in a locally coherent manner. Human evaluations show our model substantially improves the informativeness of generated text while retaining its coherence, outperforming various baselines.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.18653/v1/2020.coling-main.212
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2020.coling-main.212.pdf
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/32891
http://dx.doi.org/10.22028/D291-36111
ISBN: 978-1-952148-47-7
Datum des Eintrags: 6-Mai-2022
Fakultät: P - Philosophische Fakultät
MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: P - Sprachwissenschaft und Sprachtechnologie
MI - Informatik
Professur: P - Prof. Dr. Alexander Koller
MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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