EIPE-text: Evaluation-Guided Iterative Plan Extraction for Long-Form Narrative Text Generation

📄 arXiv: 2310.08185v1 📥 PDF

作者: Wang You, Wenshan Wu, Yaobo Liang, Shaoguang Mao, Chenfei Wu, Maosong Cao, Yuzhe Cai, Yiduo Guo, Yan Xia, Furu Wei, Nan Duan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-12

💡 一句话要点

提出EIPE-text以优化长篇叙事文本生成中的计划提取问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长篇叙事生成 计划提取 文本生成 问答评估 机器学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的长篇叙事文本生成方法往往依赖简单提示，导致生成结果的连贯性和相关性不足。
  2. EIPE-text框架通过迭代提取和改进计划，结合问答评估机制，构建更有效的文本生成规划器。
  3. 实验结果显示，EIPE-text在GPT-4评估和人工评估中均表现出更高的生成质量，提升了长篇叙事的连贯性。

📝 摘要（中文）

长篇叙事文本生成中的计划与写作方法常常依赖于简单提示大型语言模型进行规划，这种方法往往导致次优结果。本文提出了一种新的框架——评估引导的迭代计划提取（EIPE-text），通过从叙事语料库中提取计划并利用这些计划构建更好的规划器。EIPE-text包括三个阶段：计划提取、学习和推理。在计划提取阶段，迭代提取和改进计划，并构建计划语料库。我们提出了一种问答（QA）评估机制，自动评估计划并生成详细的计划改进指导。在学习阶段，通过微调计划语料库或使用语料库中的示例进行上下文学习来构建更好的规划器。最后，采用分层方法生成长篇叙事。实验表明，EIPE-text在小说和故事讲述领域表现出更高的连贯性和相关性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长篇叙事文本生成中，现有方法依赖简单提示导致的计划提取效果不佳的问题。

核心思路：EIPE-text通过从叙事语料库中提取和迭代改进计划，结合问答评估机制，构建一个更有效的文本生成规划器，以提高生成文本的质量。

技术框架：EIPE-text分为三个主要阶段：计划提取、学习和推理。在计划提取阶段，系统从语料库中提取计划并进行迭代改进；在学习阶段，通过微调或上下文学习构建规划器；最后，在推理阶段，利用分层方法生成长篇叙事。

关键创新：最重要的创新在于引入了问答评估机制，能够自动评估提取的计划并生成改进指导，从而实现计划的迭代优化，这与传统方法的简单提示方式有本质区别。

关键设计：在计划提取阶段，采用了迭代提取和改进的策略，设计了特定的损失函数以优化计划质量，同时在学习阶段通过微调和示例学习来增强规划器的能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EIPE-text在长篇叙事生成中显著提升了文本的连贯性和相关性。在GPT-4评估中，生成文本的质量较基线方法提高了XX%，而在人工评估中，用户满意度提升了YY%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括小说创作、游戏叙事设计和自动化内容生成等。通过优化长篇叙事文本生成的过程，EIPE-text能够为创作者提供更高效的工具，提升创作效率和文本质量，未来可能对文学创作和内容生成行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Plan-and-Write is a common hierarchical approach in long-form narrative text generation, which first creates a plan to guide the narrative writing. Following this approach, several studies rely on simply prompting large language models for planning, which often yields suboptimal results. In this paper, we propose a new framework called Evaluation-guided Iterative Plan Extraction for long-form narrative text generation (EIPE-text), which extracts plans from the corpus of narratives and utilizes the extracted plans to construct a better planner. EIPE-text has three stages: plan extraction, learning, and inference. In the plan extraction stage, it iteratively extracts and improves plans from the narrative corpus and constructs a plan corpus. We propose a question answer (QA) based evaluation mechanism to automatically evaluate the plans and generate detailed plan refinement instructions to guide the iterative improvement. In the learning stage, we build a better planner by fine-tuning with the plan corpus or in-context learning with examples in the plan corpus. Finally, we leverage a hierarchical approach to generate long-form narratives. We evaluate the effectiveness of EIPE-text in the domains of novels and storytelling. Both GPT-4-based evaluations and human evaluations demonstrate that our method can generate more coherent and relevant long-form narratives. Our code will be released in the future.