论文题目： Story Realization: Expanding Plot Events into Sentences

论文摘要： 基于神经网络的故事情节自动生成方法试图学习如何从自然语言情节摘要语料库中生成新的情节。先前的研究已经表明，一个称为事件的句子语义抽象可以改进神经情节的生成，并允许将问题分解为：（1）事件序列的生成（事件到事件）和（2）将这些事件转换为自然语言句子（事件到句子）。然而，典型的事件到句子的神经语言生成方法可以忽略事件细节，生成语法正确但语义无关的句子。我们提出了一个基于集成的模型来生成由事件引导的自然语言，我们提供了一个完整的端到端自动故事生成系统的结果，包括一个人类受试者的研究，表明我们的方法生成的故事比基线方法更连贯、更可信。