要約
素晴らしい小説は、豊かなキャラクターアーク、よく構築されたプロット、微妙なライティングスタイルを備えた没入型の世界を作り出します。
ただし、現在の新しい生成方法は、多くの場合、簡潔で単純なストーリーの概要に依存しており、プレーンで一般的な言語を使用して詳細を生成します。
このギャップを埋めるために、パスティッシュ小説世代のタスクを紹介します。これは、キャラクタープロファイルの理解、もっともらしいプロット開発の予測、鮮やかで表現力のある言語を使用した具体的な詳細を書くなど、元の作品の特徴を模倣するために生成された小説を模倣する必要があります。
これを達成するために、文学的なパスティッシュの核となる側面を習得するように設計された新しい世代システムであるWriteragentを提案します。
Writeragentは、カリキュラム学習パラダイムを通じて訓練されており、低レベルのスタイルの習熟から高レベルの物語の一貫性に進みます。
その重要なタスクには、言語スタイルの学習、キャラクターモデリング、プロット計画、スタイリッシュなライティングが含まれ、包括的な物語制御が確保されます。
これをサポートするために、WriterAgentは、それぞれが異なる物語の側面に特化している階層的および累積タスク固有のモジュールを使用したLORAの拡張であるWriterloraフレームワークを活用します。
ハリー・ポッターや夢のような多言語の古典に関するWriteragentを評価し、ターゲット著者の設定、キャラクターのダイナミクス、および執筆スタイルをキャプチャする際のベースラインよりも優位性を示して、首尾一貫した忠実な物語を生み出します。
要約(オリジナル)
Great novels create immersive worlds with rich character arcs, well-structured plots, and nuanced writing styles. However, current novel generation methods often rely on brief, simplistic story outlines and generate details using plain, generic language. To bridge this gap, we introduce the task of Pastiche Novel Generation, which requires the generated novels to imitate the distinctive features of the original work, including understanding character profiles, predicting plausible plot developments, and writing concrete details using vivid, expressive language. To achieve this, we propose WriterAgent, a novel generation system designed to master the core aspects of literary pastiche. WriterAgent is trained through a curriculum learning paradigm, progressing from low-level stylistic mastery to high-level narrative coherence. Its key tasks include language style learning, character modeling, plot planning, and stylish writing, ensuring comprehensive narrative control. To support this, WriterAgent leverages the WriterLoRA framework, an extension of LoRA with hierarchical and cumulative task-specific modules, each specializing in a different narrative aspect. We evaluate WriterAgent on multilingual classics like Harry Potter and Dream of the Red Chamber, demonstrating its superiority over baselines in capturing the target author’s settings, character dynamics, and writing style to produce coherent, faithful narratives.
arxiv情報
著者 | Xueran Han,Yuhan Liu,Mingzhe Li,Wei Liu,Sen Hu,Rui Yan,Zhiqiang Xu,Xiuying Chen |
発行日 | 2025-02-21 17:40:42+00:00 |
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