Narrative Variations in a Virtual Storyteller
University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
在过去的100年里，关于讲故事的研究至少区分了两个层次的叙事表征：（1）故事，或神话;（2）话语，或sujhet。我们使用这种区别来创建Fabula Tales，这是一个虚拟故事讲述者的计算框架，可以通过实施一般的叙事变化，如不同的直接与间接言语，角色声音（风格），观点和聚焦，以不同的方式讲述同一个故事。我们的计算框架的一个优点是，它是基于非常通用的方法来重用现有的故事内容，无论是从寓言还是从博客收集的个人叙述。我们首先解释如何一个简单的注释工具，让天真的注释者很容易地创建一个深的表示法，称为故事意图图，并显示我们如何使用这种表示自动生成故事讲述。然后，我们提出了两项研究的结果测试我们的叙事参数，并表明，不同的讲述影响读者的故事和人物的看法。
2017-08-29 cs.CL
PersonaBank: A Corpus of Personal Narratives and Their Story Intention Graphs
University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
我们提出了一个新的语料库，PersonaBank，由108个个人的故事，从博客，已被注释与他们的故事意图图，一个故事的神话的深层次代表。我们描述的主题的故事和故事意图图表示的基础，以及注释的故事，产生的故事意图图和适应这个新的个人叙事域的工具的挑战的过程中，我们还讨论了如何语料库可以用于应用程序中，使用不同风格的讲述，共同讲述，或作为一个内容规划师复述的故事。
2017-08-30 cs.CL
Narrative Theory-Driven LLM Methods for Automatic Story Generation and Understanding: A Survey
School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院）；School of Arts and Media（艺术与媒体学院）；University of New South Wales (UNSW)（新南威尔士大学）
综述叙事理论驱动的大语言模型方法在自动故事生成与理解中的应用，分析现状并指出生成任务在理论应用、后训练方法、非虚构叙事及叙事层次等方面落后于理解任务，提出未来方向。
2026-06-18 cs.AI cs.CL
COINS: Dynamically Generating COntextualized Inference Rules for Narrative Story Completion
Research Training Group AIPHES（AIPHES研究培训小组）；Heidelberg University（海德堡大学）
尽管最近大型预训练语言模型在解决推理任务方面取得了成功，但它们的推理能力仍然不透明。我们认为，这样的模型可以通过显式地生成临时推理规则，并使用它们来指导特定于任务的文本输出的生成，使其更具可解释性。在本文中，我们提出了COINS，一个递归推理框架，i）迭代地读取上下文语句，ii）动态生成上下文推理规则，对它们进行编码，iii）使用它们来指导特定于任务的输出生成。我们将COINS应用于叙事故事完成任务，该任务要求模型完成一个缺少句子的故事，以产生一个具有合理逻辑连接，因果关系和时间依赖性的连贯故事。通过在循环模型中模块化推理和句子生成步骤，我们的目标是使推理步骤及其对下一个句子生成的影响透明。我们的自动和手动评估表明，该模型生成的故事句子比SOTA基线更好，特别是在连贯性方面。我们进一步证明了在生成常识推理规则方面比强预训练LM的性能有所提高。COINS的递归性质具有控制生成更长序列的潜力。
2021-06-04 cs.AI cs.CL
The Story Shapes the Agent: Narrative Priors in LLM Behavior
University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）；North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
研究探索大语言模型行为中叙事框架的影响，通过构建游戏识别叙事先验，发现其解释行为方差能力强且与任务成功相关，还明确跨叙事角色效应源于行为锚点，框架可推广并产生改进跨叙事转移的角色选择方法。
2026-07-22 cs.AI cs.CL
Crafting Narrative Closures: Zero-Shot Learning with SSM Mamba for Short Story Ending Generation
University of Michigan（密歇根大学）
本文提出了一种基于给定提示补全短篇故事结局的AI工具，利用预训练GPT-3.5模型和微调SSM-Mamba模型进行零样本文本生成，并在多项指标上表现良好，同时开源了首个用于故事生成的状态空间模型。
2024-10-04 cs.AI cs.CL
Scaling Long-Form Story Generation via Narrative State Tracking
Tsinghua University（清华大学）
本文提出NstAgent，一种无需训练的智能体框架，通过跟踪结构化叙事状态，实现从10K到100K字的长篇故事生成，提升叙事一致性与写作质量。
2026-09-29 cs.CL
Envisioning Narrative Intelligence: A Creative Visual Storytelling Anthology
University of Washington（华盛顿大学）；DEVCOM Army Research Laboratory（美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室）
该研究收集100篇即兴视觉故事构建的作品，分析得出五大创作差异主题，并据此提出计算视觉故事讲述的叙事智能五大标准，为自动故事生成的训练数据收集与发展提供参考。
2023-10-06 cs.CL
Narrative Knowledge Weaver: Narrative-Centric Retrieval-Augmented Reasoning for Long-Form Text Understanding
Southeast University（东南大学）；Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院）；Nanjing Normal University（南京师范大学）；ZhuiWen Technology Co., Ltd.（智文科技有限公司）
提出叙事知识编织器（NKW），一种基于源头的框架，通过将文本证据、原子事实、规范图结构、实体档案、交互、情节和故事线对齐，并利用文本、图和叙事工具进行后检索阅读，以解决长文本叙事QA中需要推理演化故事世界的问题，在STAGE、FairytaleQA和QuALITY上表现优异。
2026-06-04 cs.AI cs.CL
Generating Different Story Tellings from Semantic Representations of Narrative
University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；Columbia University（哥伦比亚大学）
为了针对不同的受众以不同的声音讲述故事，交互式故事系统需要：（1）故事结构的语义表示，以及（2）使用某种形式的自然语言生成（NLG）从该语义表示自动生成故事和对话的能力。然而，对于将故事结构与场景和故事事件的叙事描述联系起来的方法的研究有限。在本文中，我们提出了一个自动的方法转换从Scheherazade的故事意图图，语义表示，所需的人物NLG引擎的输入。我们使用DramaBank（一个故事编码的集合）中分发的36个伊索寓言，对一个故事进行训练翻译规则，然后通过为其余35个故事生成文本来测试这些规则。结果是衡量的字符串相似性指标Levenshtein距离和BLEU得分。结果表明，我们可以生成35个具有正确内容的故事：测试集故事平均接近Scheherazade实现器的输出，该实现器是针对此语义表示定制的。我们提供了一些由人物产生的故事变化的例子。在未来的工作中，我们将尝试测量不同声音产生的相同故事的质量，以及使讲故事具有互动性的技术。
2017-08-29 cs.CL
Lost in Stories: Consistency Bugs in Long Story Generation by LLMs
Microsoft（微软公司）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
ConStory-Bench通过评估长篇故事生成中的叙述一致性，揭示了LLMs在事实和时间维度上的不一致错误趋势。
2026-03-06 cs.AI cs.CL
SCORE: Story Coherence and Retrieval Enhancement for AI Narratives
UCB（加州大学伯克利分校）；UMN（明尼苏达大学）；UESTC（电子科技大学）；Emory（埃默里大学）；UofT（多伦多大学）；WUSTL（华盛顿大学）；NJU（南京大学）；XDU（西安电子科技大学）；ByteDance（字节跳动）；Baidu（百度）；UofWarwick（沃里克大学）；UofGlasgow（格拉斯哥大学）；AMA（美国医学协会）；Google（谷歌）；SCU（四川大学）；THU-SZ（清华大学深圳研究院）；Amazon（亚马逊）；PKU（北京大学）
提出SCORE框架，通过追踪关键物品状态、生成剧集摘要并利用RAG方法识别相关剧集，有效检测并解决叙事不一致问题，显著提升了AI生成故事的连贯性与稳定性。
2025-09-17 cs.CL
Collective Critics for Creative Story Generation
Artificial Intelligence Graduate School, UNIST（蔚山科学技术院人工智能研究生院）
本文提出CritiCS框架，通过多LLM批评者与领导者协作的多轮修订机制，在保持叙事连贯性的同时提升长篇故事生成的创意性与读者参与度，并支持人机交互式写作。
2024-10-03 cs.AI cs.CL
Modeling Narrative Structure in Latin Epic Poetry with Automatically Generated Story Grammars
Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（诺特兰大学计算机科学与工程系）；Department of Classics, University at Buffalo（布法罗大学古典学系）
本文提出一种利用大语言模型和少样本学习自动标注拉丁史诗诗歌故事元素，以提升文学文本分析的可解释性和实用性。
2026-05-11 cs.CL
Synopses of Movie Narratives: a Video-Language Dataset for Story Understanding
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）
针对故事理解研究不足的问题，作者构建并发布了包含5,193个视频摘要、总时长869小时的视频-语言数据集SyMoN，并建立视频-文本检索与零样本对齐基准，揭示了领域内数据与长期记忆的重要性。
2023-04-05 cs.CL cs.CV cs.LG
StorySpark: Module-wise Evolutionary Search for Story Premise Generation
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；Renmin University of China（中国人民大学）；Shandong University（山东大学）；Institute of Deep Perception Technology, JITRI（JITRI深度感知技术研究院）
针对LLM故事生成中前提构思不足的问题，提出StorySpark模块级进化搜索框架，通过优化叙事模块生成更优质的故事前提，提升下游故事质量与创意性。
2026-08-14 cs.AI cs.CL
"Let Your Characters Tell Their Story": A Dataset for Character-Centric Narrative Understanding
University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；University of Chicago（芝加哥大学）；Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究院）；UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
当阅读文学作品时，读者经常对各种角色的角色，个性，关系，意图，动作等进行推断。虽然人类可以很容易地利用他们过去的经验来构建这种以角色为中心的叙事视图，但理解叙事中的角色对机器来说可能是一项具有挑战性的任务。为了鼓励在以人物为中心的叙事理解这一领域的研究，我们提出了LiSCU -一个新的文学作品及其摘要数据集，并与其中出现的人物描述配对。我们还介绍了两个新的LiSCU任务：字符识别和字符描述生成。我们的实验与几个预先训练的语言模型适用于这些任务表明，有必要更好的模型的叙事理解。
2021-09-12 cs.CL
Social Story Frames: Contextual Reasoning about Narrative Intent and Reception
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；University of Michigan-Flint（密歇根大学弗林特分校）；University of Connecticut（康涅狄格大学）；McGill University（麦吉尔大学）
本文提出SocialStoryFrames框架，通过对话上下文和叙事理论等理论，构建了读者反应的正式化模型，用于分析社交媒体中的叙事意图和接受情况。
2026-04-15 cs.AI cs.CL cs.LG
Style over Story: Measuring LLM Narrative Preferences via Structured Selection
School of Digital Humanities and Computational Social Sciences, KAIST（数字人文与计算社会科学学院，韩国科学技术院）
通过结构化选择实验测量大语言模型的叙事偏好，发现模型在风格优先于叙事内容方面表现一致，且风格偏好稳定，而内容元素则存在模型间差异和指令敏感性。
2026-04-20 cs.CL
StoryDALL-E: Adapting Pretrained Text-to-Image Transformers for Story Continuation
UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）
文本到图像合成的最新进展已经导致了大型预训练的transformer具有从给定文本生成可视化的出色能力。然而，这些模型并不适合像故事可视化这样的专门任务，这需要一个智能体在给定相应的标题序列的情况下产生一系列图像，形成一个叙事。此外，我们发现，故事可视化任务未能适应泛化到新的叙事中看不见的情节和人物。因此，我们首先提出了故事延续的任务，其中生成的视觉故事是有条件的源图像，允许更好地概括与新的字符的叙述。然后，我们用特定于任务的模块增强或“改造”预训练的文本到图像合成模型，用于（a）顺序图像生成和（b）从初始帧复制相关元素。然后，我们将探索预训练模型的全模型微调以及基于参数有效自适应的调整。我们评估我们的方法StoryDALL-E在两个现有的数据集，PororoSV和FlintstonesSV，并介绍了一个新的数据集DiDeMoSV从视频字幕数据集收集。我们还开发了一个基于生成对抗网络（GAN）的故事延续模型StoryGANc，并将其与StoryDALL-E模型进行比较，以展示我们方法的优势。我们表明，我们的改造方法在故事延续方面优于基于GAN的模型，并有助于从源图像中复制视觉元素，从而提高生成的视觉故事的连续性。最后，我们的分析表明，预先训练的变形金刚很难理解包含多个字符的叙述。总的来说，我们的工作表明，预训练的文本到图像合成模型可以适用于复杂和低资源的任务，如故事延续。
2022-09-13 cs.AI cs.CL cs.CV
Can LLMs Generate Good Stories? Insights and Challenges from a Narrative Planning Perspective
Autodesk Research（Autodesk研究院）
该研究从叙事规划视角出发，构建基于文学案例的评估基准检验LLM的故事生成能力，发现GPT-4级LLM可生成小规模因果合理的故事，但角色意图与冲突规划仍有难度，为相关应用提供了参考。
2025-06-11 cs.AI cs.CL
Narrative Modeling with Memory Chains and Semantic Supervision
The University of Melbourne（墨尔本大学）；School of Computing and Information Systems（计算与信息系统学院）
故事理解需要对叙事进行深刻的语义理解，这使得它成为一项具有挑战性的任务。受前人ROC故事完形填空研究的启发，本文提出了一种新的方法，即利用外部神经记忆链跟踪不同的语义方面，同时鼓励每个语义方面集中于一个特定的语义方面。通过对故事结局预测任务的评估，我们的模型表现出了优于一系列竞争基线的性能，开创了一个新的艺术境界。
2018-05-16 cs.CL
Imagined versus Remembered Stories: Quantifying Differences in Narrative Flow
University of Washington（华盛顿大学）；Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Microsoft（微软）
终生的经验和学到的知识导致对常见情况如何发展的共同期望。这样的叙事事件流的知识使人们能够编织一个故事。然而，类似的计算工具来评估叙事中的事件流是有限的。我们通过引入顺序性（事件叙事流的一种衡量标准），从尖端的大语言模型（GPT-3）中得出概率推断，量化自传体故事和想象故事之间的差异。顺序性通过比较一个句子在有或没有其前面的故事背景的情况下的概率来捕捉叙事的流程。我们应用我们的方法研究了数千个类似日记的故事，这些故事是从人群工作者那里收集的，关于最近记忆中的经历或关于同一主题的想象故事。结果表明，想象故事比自传故事具有更高的顺序性，自传故事的顺序性随着几个月后回忆的增加而增加。为了更深入地理解顺序性如何衡量叙事的流动，我们探索了故事句子中主要和次要事件的比例，正如众工所注释的那样。我们发现，较低的顺序性与较高比例的重大事件。的方法和结果突出的机会，使用先进的计算分析，如顺序性，大型语料库匹配的想象和自传体故事，调查记忆和推理的影响语言生成过程。
2022-07-08 cs.AI cs.CL
The Garden of Forking Prompts: How Users Explore Narrative Space in Story Generation
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；University of Georgia（佐治亚大学）；University of Washington（华盛顿大学）
本研究利用真实用户与聊天机器人的对话日志，构建了WildStories和WildEdits数据集，提出编辑类型框架，分析用户通过迭代编辑提示词探索叙事空间的行为，并展示了基于该框架的自动排列用于故事生成基准测试。
2026-09-15 cs.CL
What is Wrong with Language Models that Can Not Tell a Story?
CEMAPRE；University of Lisbon（里斯本大学）
该研究指出叙事理解与长文本趣味生成是NLP及AI发展的关键瓶颈，且当前缺乏支撑叙事处理研究的数据集、评估方法与可操作概念。
2022-11-10 cs.AI cs.CL
Spoiler Alert: Narrative Forecasting as a Metric for Tension in LLM Storytelling
McGill University（麦吉尔大学）；University of Chicago（芝加哥大学）；University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；Duke University（杜克大学）
本文提出100-Endings度量衡，通过句级预测故事结局来衡量叙事紧张感，提升LLM故事生成的紧张度并优于现有评估标准。
2026-10-06 cs.CL
Narrative Keyframing for Generative Creative Writing
Cornell University（康奈尔大学）
该研究提出叙事关键帧技术，作为AI辅助创意写作的交互方法，通过三种关键帧类型实现对生成文本的精细控制，经用户研究验证其可控性、透明性与趣味性更优。
2026-08-12 cs.AI cs.CL cs.HC
Three Stage Narrative Analysis; Plot-Sentiment Breakdown, Structure Learning and Concept Detection
Department of Data Science（数据科学系）；Artificial Intelligence, FAST National University of Computer（人工智能，快速国家计算机与新兴科学大学）
针对自然语言理解中的叙事分析难题，本文提出三阶段叙事分析框架，结合自定义情感词典与Ward层次聚类分析电影剧本情感弧、提取叙事概念，实验表明该框架可辅助用户选择叙事内容。
2025-11-14 cs.AI cs.CL
A Skeleton-Based Model for Promoting Coherence Among Sentences in Narrative Story Generation
Peking University（北京大学）；Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）
叙事故事生成是一个具有挑战性的问题，因为它要求生成的句子具有紧密的语义联系，这还没有得到很好的研究，大多数现有的生成模型。为了解决这个问题，我们提出了一个基于campion的模型，以促进生成的故事的一致性。与传统的一次生成一个完整句子的模型不同，该模型首先生成最关键的短语，称为骨架，然后将骨架扩展为一个完整流畅的句子。骨架不是手动定义的，而是通过强化学习方法学习的。与现有的模型相比，我们的模型可以根据人工评价和自动评价生成更加连贯的文本。在人类评估中，G分数提高了20.1%。代码可在https://github.com/lancopku/Skeleton-Based-Generation-Model上获得
2018-08-27 cs.CL
ViNTER: Image Narrative Generation with Emotion-Arc-Aware Transformer
The University of Tokyo（东京大学）；RIKEN（理化学研究所）
图像叙事生成是从图像出发，以主观视角创造故事的任务。鉴于作者、读者和人物的主观感受在讲故事中的重要性，图像叙事生成方法应该考虑人类情感。在这项研究中，我们提出了一种新的图像叙事生成方法称为ViNTER（视觉叙事Transformer与情感弧表示），它以“情感弧”作为输入，以捕捉一系列的情感变化。由于情感弧代表了情感变化的轨迹，因此我们可以将故事中情感变化的详细信息包含到模型中。我们提出了自动和手动评估的图像叙事数据集的实验结果，并证明了所提出的方法的有效性。
2022-04-07 cs.CL cs.CV
Improving Chinese Story Generation via Awareness of Syntactic Dependencies and Semantics
The University of Surrey（萨里大学）；The University of Sheffield（谢菲尔德大学）
故事生成的目的是在给定的输入条件下生成一个长的叙事。尽管之前的作品在应用预训练模型方面取得了成功，但目前用于中文故事的神经模型仍然难以生成高质量的长文本叙事。我们假设，这源于歧义在句法分析的中文语言，没有明确的分隔符分词。因此，神经模型对中文叙事的特征捕捉效率低下。在本文中，我们提出了一个新的生成框架，通过通知生成模型的单词之间的依赖关系，并通过同义词去噪训练，增加语义表示学习，增强了特征捕获机制。我们进行了一系列的实验，结果表明，我们的框架优于国家的最先进的中文生成模型的所有评价指标，证明了增强的依赖性和语义表示学习的好处。
2022-10-19 cs.AI cs.CL
Narrix: Remixing Narrative Strategies from Examples for Story Writing
Cornell University（康奈尔大学）；Adobe Research（Adobe研究）
Narrix 通过可视化叙事策略帮助新手作家提高叙事能力，通过交互式故事弧和颜色编码提示，使作家能有效复用策略，提升创作信心和适应能力。
2026-07-14 cs.CL cs.HC
ConWriter: Transition-Constrained Stateful Long-Form Story Generation with Lightweight Neuro-Symbolic Consistency Control
针对现有长故事生成方法易累积各类错误的问题，提出无训练框架ConWriter，通过维护故事状态、验证叙事过渡并结合风险信号实现一致性控制，在ConStory-Bench上完成多模型多任务评估。
2026-09-07 cs.CL
Stories for Images-in-Sequence by using Visual and Narrative Components
Ss. Cyril and Methodius University（圣基里尔与美多德大学）；Pendulibrium；Elevate Global
最近的人工智能研究集中在生成关于视觉场景的叙事故事。它有可能实现更像人类的理解，而不仅仅是图像的基本描述生成-在序列中。在这项工作中，我们提出了一个解决方案，用于生成故事的图像序列是基于序列到序列模型。作为一种新颖性，我们的编码器模型由两个独立的编码器组成，一个编码器对图像序列的行为进行建模，另一个编码器对图像序列中的前一个图像生成的背景故事进行建模。通过使用图像序列编码器，我们捕获的图像序列和故事之间的时间依赖关系，并通过使用以前的故事编码器，我们实现了更好的故事流。我们的解决方案生成长的类人故事，不仅描述了图像序列的视觉背景，但也包含叙事和评价语言。所获得的结果通过人工评估得到证实。
2018-09-22 cs.AI cs.CL cs.CV
Modeling Story Expectations: A Generative Framework using LLMs
Columbia Business School（哥伦比亚商学院）
研究针对非结构化叙事内容建模消费者故事期望的难题，利用大语言模型生成故事延续并提取特征，通过两种验证程序，将其应用于不同数据发现模型期望与人类信念及实际故事延续相关，为叙事内容信念建模提供可扩展方法。
2026-07-15 cs.AI cs.CL econ.GN
Affective and Dynamic Beam Search for Story Generation
University of Southern California（南加州大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）；Allen Institute for Artificial Intelligence（艾伦人工智能研究所）；University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）；University of North Carolina（北卡罗来纳大学）
本文提出情感故事生成器AffGen，通过动态束大小调整和情感重排序引入叙事转折，实验证明其在生成情感丰富且有趣的故事方面优于现有基线。
2023-10-23 cs.AI cs.CL cs.LG
Incorporating Structured Commonsense Knowledge in Story Completion
Zhejiang University（浙江大学）；Tencent AI Lab（腾讯人工智能实验室）；University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
选择一个合适的故事结尾的能力是走向完美的叙事理解的第一步。故事结局预测不仅需要上下文中的显性线索，还需要内隐知识（如常识）来构建合理、连贯的故事。然而，大多数以前的方法没有明确地使用背景常识知识。我们提出了一个神经故事结局选择模型，它集成了三种类型的信息：叙事序列，情感演变和常识知识。实验表明，我们的模型优于国家的最先进的方法在一个公共数据集，ROCStory完形填空任务，并增加额外的常识知识的性能增益是显着的。
2018-11-01 cs.CL
Same Lesson, Different Story: Cross-Lingual Reconstruction of Cultural Narratives in Large Language Models
College of Computer and Information Sciences（计算机与信息科学学院）
本研究通过跨语言谚语集和四种LLM生成叙事，评估模型在跨语言条件下是否保留文化意义，发现跨语言提示基本保留语义但改变叙事结构，且模型间存在强收敛。
2026-06-24 cs.CL
Multilingual Synopses of Movie Narratives: A Dataset for Vision-Language Story Understanding
College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）；School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院）
本文构建了包含7种语言、13,166个视频的多语言电影概要数据集M-SYMON，并通过人工标注细粒度视频-文本对应关系，显著提升了故事视频-文本对齐性能，同时建立6种多语言基线以揭示跨语言对齐挑战。
2024-10-03 cs.CL
LLMs Behind the Scenes: Enabling Narrative Scene Illustration
Midjourney；Northwestern University（西北大学）；University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
本文提出用 LLM 将故事文本转化为文本到图像提示的场景插图流水线，构建并发布带成对人工质量判断的 SceneIllustrations 数据集，验证 LLM 能显式表达隐含场景知识。
2025-09-26 cs.CL cs.CV
Author as Character and Narrator: Deconstructing Personal Narratives from the r/AmITheAsshole Reddit Community
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
本研究通过分析 Reddit r/AmITheAsshole 社区的第一人称叙事，区分作者作为角色与叙述者的语言特征，揭示“混蛋”角色倾向于缺乏能动性且个人弧线积极，而“混蛋”叙述者则表现为情绪化和主观性强，从而阐明叙事特征与道德判断的关联。
2023-03-15 cs.CL
PlotMachines: Outline-Conditioned Generation with Dynamic Plot State Tracking
University of Washington（华盛顿大学）；Microsoft Research（微软研究院）；Allen Institute for Artificial Intelligence（艾伦人工智能研究所）
我们提出的任务大纲条件下的故事生成：给定一个大纲作为一组短语，描述关键人物和事件出现在一个故事中，任务是生成一个连贯的叙述，是与所提供的大纲一致。这项任务具有挑战性，因为输入只提供了情节的粗略草图，因此，模型需要通过交织大纲中提供的关键点来生成故事。这需要模型跟踪潜在情节的动态状态，在生成完整故事的同时以输入轮廓为条件。我们提出了PlotMachines，这是一种神经叙事模型，它通过跟踪动态情节状态来学习将大纲转换为连贯的故事。此外，我们丰富了高层次的话语结构的PlotMachines，使该模型可以学习不同的写作风格，对应于不同的部分的叙述。在三个小说和非小说数据集上的综合实验表明，大规模语言模型，如GPT-2和Grover，尽管其令人印象深刻的生成性能，但不足以为给定的大纲生成连贯的叙述，动态情节状态跟踪对于用更紧密，更一致的情节组成叙述是很重要的。
2020-10-09 cs.CL
It's the Same Old Story! Enriching Event-Centric Knowledge Graphs by Narrative Aspects
TU Braunschweig（布伦瑞克工业大学）
我们的生活是由不同的重要性的事件，从简单的日常事件到社会层面的事件。人们花了很多精力来交换信息和讨论这些事件：一般来说，形成严格的叙述以减少复杂性。但是，当考虑像目前俄罗斯和乌克兰之间的冲突这样的复杂事件时，很容易看出，这些事件不能仅仅通过客观事实来理解，比如冲突的开始或各自的军队规模。有不同的观点和评估需要考虑，对个人参与者所扮演的角色有不同的理解，等等。那么，如何将这些主观和观点依赖的信息与所有客观信息一起有效地表示呢？最近，以事件为中心的知识图谱已经被提出用于在以实体为中心的知识图谱领域中的客观事件表示。在本文中，我们介绍了一种新的和轻量级的结构，以事件为中心的知识图谱，这是第一次允许查询结合视点依赖和叙事方面。我们的实验证明了有效的纳入事件参与者的主观属性，并显示了专门定制的索引叙事查询处理的好处。
2022-05-08 cs.CL cs.IR
STORYTELLER: An Enhanced Plot-Planning Framework for Coherent and Cohesive Story Generation
Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；UNSW Sydney（新南威尔士大学）；Chongqing University（重庆大学）
本文提出Storyteller框架，通过基于SVO三元组的情节节点结构以及STORYLINE和叙事实体知识图谱两个动态模块，系统提升自动生成故事的连贯性与一致性，实验显示其平均胜率达84.33%。
2025-06-03 cs.CL
WHAT-IF: Exploring Branching Narratives by Meta-Prompting Large Language Models
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校）
该研究提出WHAT-IF系统，通过零样本元提示GPT-4基于预写故事的关键决策点生成分支叙事，以图结构存储情节树，支持玩家选择的互动式小说游戏，可生成连贯的替代故事线。
2025-10-20 cs.CL
Narrative Text Generation with a Latent Discrete Plan
School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院）
过去关于故事生成的工作已经证明了在生成计划上调节以生成连贯的故事的有用性。然而，这些方法已经使用算法或现成的模型来首先用期望类型的计划标记训练故事，然后以监督的方式训练生成模型。在本文中，我们提出了一个深层潜变量模型，首先采样锚词序列，每个句子的故事，作为其生成过程的一部分。在训练过程中，我们的模型将锚词序列视为潜在变量，并尝试诱导锚定序列，以帮助以无监督的方式指导生成。我们进行了几种类型的句子解码器分布的实验：从左到右和非单调，不同程度的限制。此外，由于我们使用摊销变分推理来训练我们的模型，我们引入了两种相应类型的推理网络来预测锚词的后验。我们进行了人工评估，结果表明，与不考虑故事计划的基线相比，我们的模型生成的故事评分更高，并且与使用外部监督计划的基线相比，质量相似或更好。此外，所提出的模型得到了良好的分数时，评价的困惑，多样性和控制的故事，通过离散计划。
2020-10-07 cs.AI cs.CL
Guiding Neural Story Generation with Reader Models
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
自动化讲故事长期以来一直吸引着研究人员的注意，因为日常生活中的叙事无处不在。然而，当使用神经语言模型生成叙事时，保持连贯性并保持主题朝向特定结局是具有挑战性的。在本文中，我们介绍了故事生成与读者模型（StoRM），一个框架中，读者模型是用来推理的故事应该进步。读者模型推断人类读者对虚构故事世界的概念、实体和关系的看法。我们展示了一个明确的读者模型表示为一个知识图谱提供故事的连贯性，并提供可控性的形式实现一个给定的故事世界状态的目标。实验表明，我们的模型产生了更连贯和主题上的故事，在包括情节可扩展性和保持主题的维度上优于基线。
2022-05-14 cs.CL
Inferring the Reader: Guiding Automated Story Generation with Commonsense Reasoning
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Allen Institute for Artificial Intelligence（艾伦人工智能研究所）
针对Transformer模型在自动故事生成中情节不连贯、缺乏常识推理及难以追踪角色的问题，提出了引入常识推理并支持多角色互动建模的CAST框架，显著提升了单角色与双角色故事的连贯性、切题度、趣味性与流畅性。
2023-11-17 cs.CL
Reframe Your Life Story: Interactive Narrative Therapist and Innovative Moment Assessment with Large Language Models
Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence（北京交通大数据挖掘与具身智能重点实验室）；Beijing Jiaotong University（北京交通大学）；CoAI Group（CoAI集团）；DCST（国防科技大学）；IAI（人工智能院）；BNRIST（北航机器人与智能技术研究院）；Tsinghua University（清华大学）；Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技与设计大学）；Central South University（中南大学）；Lingxin AI（灵犀AI）
本文提出包含INT（交互式叙事治疗师）和IMA（创新时刻评估）的综合框架，通过模拟专家治疗和追踪关键叙事转变量化疗效，在治疗质量与深度上显著优于标准LLMs。
2025-09-12 cs.CL
NARRA-Gym for Evaluating Interactive Narrative Agents
University of Notre Dame（诺丁汉大学）；LMU Munich（慕尼黑大学）；Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；Lehigh University（莱恩大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Bake AI UC Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校）；University of Washington（华盛顿大学）
本文提出NARRA-Gym，一个可执行评估环境，用于评估LLM在多轮交互中生成连贯故事的能力，通过模拟情感种子生成完整故事并记录完整模型在环轨迹，验证了不同模型在故事质量、鲁棒性和用户适应性上的差异。
2026-05-08 cs.CL cs.CY cs.HC
Attention Flows: Tracing LLM Conceptual Engagement via Story Summaries
Cornell University（康奈尔大学）；Aarhus University（奥胡斯大学）
研究通过比较人类与LLM生成的故事摘要，分析模型在文本中的概念性参与模式，发现模型更关注文本结尾，揭示了摘要生成任务的复杂性。
2026-08-19 cs.AI cs.CL cs.LG
PASTA: A Dataset for Modeling Participant States in Narratives
Stony Brook University（石溪大学）；University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校）；United States Naval Academy（美国海军学院）
本文提出众包英语参与者状态数据集 PASTA，包含可推断状态、反事实扰动及故事必要修改，并定义三个基于状态的推理任务，实验表明当今 LLMs 推理能力有较大提升空间。
2023-07-01 cs.CL
Story Ribbons: Reimagining Storyline Visualizations with Large Language Models
Harvard University（哈佛大学）；Google（谷歌）
本文提出了一种由LLM驱动的数据解析管线及交互式可视化系统Story Ribbons，通过自动提取小说和剧本叙事信息，帮助文学分析师在多个叙事层面探索人物与主题轨迹，展示了LLM简化叙事可视化创建的潜力。
2025-08-09 cs.CL cs.HC cs.LG
Modeling Event Salience in Narratives via Barthes' Cardinal Functions
Stony Brook University（石溪大学）；Tohoku University（东北大学）；RIKEN（理化学研究所）；Langsmith Inc.（朗史密斯公司）
叙事中的事件在显著性上有所不同：有些事件对故事来说比其他事件更重要。估计事件显著性对于诸如故事生成之类的任务是有用的，并且作为叙事学和民俗学中的文本分析工具。为了在没有任何注释的情况下计算事件显著性，我们采用了Barthes对事件显著性的定义，并提出了几种只需要预先训练好的语言模型的无监督方法。评估所提出的方法与事件显著性注释的民间故事，我们表明，所提出的方法优于基线方法，并发现微调的语言模型的叙事文本是一个关键因素，在改善所提出的方法。
2020-11-03 cs.CL
