正在经历“写作障碍”的作家们可能很快就会有一种新方法来帮助他们展开故事的下一部分。
宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院的研究人员最近推出了一种新技术，可以预测正在进行的书面报道的未来发展。在他们的方法中，研究人员首先使用1000多个不同的“语义框架”来描述叙述世界，每个框架代表一组概念和相关知识。然后，预测算法会查看前面的故事，并预测在一个正在进行的故事中，接下来的10个、100个甚至1000个句子中可能出现的语义框架。
与目前的自动生成文本的方法不同，研究人员的方法可以帮助作者为后续故事设计语言，超出了几句话的范围，这是现有模型的限制。
“这些创造性的写作任务似乎几乎不可能完全自动化，”信息科学与技术助理教授Kenneth Huang说。“我们处理这些非常有创意的任务的原因是要推动人工智能和自然语言处理的边界。为具有挑战性的创造性任务开发解决方案将教会我们当前计算技术的能力和局限性，从而我们可以进一步提高计算机科学。”
虽然现有的模型可以生成一个完整的故事，但它们经过测试并被证明在15句或更少的短篇作品中是成功的。黄和他的团队想要开发一种工具，可以帮助那些写小说的作者，这些小说通常有5万字以上。
信息学博士生黄chieh - yang表示:“在提供较长的文本预测时，我们基本上是为小说家提供后续思路，帮助他们规划故事和设定目标，而不是为他们生成详细的故事。”“我们设想，在未来，我们可以提供各种想法，激励小说家们头脑风暴不同的故事线。”
研究人员的框架被称为语义框架预测，它将一个长故事分解成一系列的文本块，每个块包含固定数量的句子。然后计算每个语义框架出现的频率。然后，文本被转换为机器可以理解的矢量数字数据，其中每个维度表示一帧的频率。然后计算它来量化语义框架出现的次数，并表示其重要性。最后，该模型输入固定数量的文本块，并预测即将到来的块的语义框架。
为了让人类用户能够理解输出，研究人员将结果向量从一组数字转换回单词云。在线人群工作者测试并确认了生成的词云的代表性和特异性。
作者可以使用该工具，将他们已经写好的部分文本输入系统，生成一组词云，其中包含建议的名词、动词和形容词，以激发他们在构思故事的下一部分时的灵感。
研究人员在一个包含近5000本小说的数据集上测试了他们的模型，并测量了该工具在不同语境长度(在5到1000句之间)下框架表征的效果。此外，他们使用来自CODA-19数据集的人类注释摘要测试了近8000篇学术文章的语义框架预测，突出了该工具在非小说应用中的潜在影响。
“这表明了这项技术的通用性。我们的方法不仅在故事中有效，在科学文章中也有效。”“如果我们能在科学论文和小说上做到这一点，我们可能也能在新闻和其他体裁上做到这一点。”
Chieh-Yang补充说:“我们的实验表明，预测未来的语义框架是具有挑战性的，但也是可能的。
研究人员计划将语义框架预测整合到他们之前开发的群体驱动系统中，该系统使作者能够从网络人群中引出故事的想法，从而进一步研究如何使用该工具来支持作者。
“如果自动化系统能增强人类的创造力，那将是有影响力的，”肯尼斯说。“即使作者没有直接使用生成的东西，机器的输出也可以激发作者之前没有想到的东西。”
这项工作在6月初虚拟举行的计算语言学协会北美分会2021年年度会议上提出。
