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【24h】

From Plots to Endings: A Reinforced Pointer Generator for Story Ending Generation

机译：从剧情到结局：用于故事结局生成的增强型指针生成器

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We introduce a new task named Story Ending Generation (SEG), which aims at generating a coherent story ending from a sequence of story plot. We propose a framework consisting of a Generator and a Reward Manager for this task. The Generator follows the pointer-generator network with coverage mechanism to deal with out-of-vocabulary (OOV) and repetitive words. Moreover, a mixed loss method is introduced to enable the Generator to produce story endings of high semantic relevance with story plots. In the Reward Manager, the reward is computed to fine-tune the Generator with policy-gradient reinforcement learning (PGRL). We conduct experiments on the recently-introduced ROCStories Corpus. We evaluate our model in both automatic evaluation and human evaluation. Experimental results show that our model exceeds the sequence-to-sequence baseline model by 15.75% and 13.57% in terms of CIDEr and consistency score respectively.
机译：我们引入了一个名为“故事结局生成（SEG）”的新任务，该任务旨在根据故事情节序列生成连贯的故事结局。我们为此任务提出了一个由生成器和奖励管理器组成的框架。生成器遵循具有覆盖机制的指针生成器网络，以处理语音外（OOV）和重复单词。此外，引入了一种混合损失方法，以使生成器能够产生与故事情节高度语义相关的故事结局。在奖励管理器中，将计算奖励以通过策略梯度强化学习（PGRL）对生成器进行微调。我们对最近推出的ROCStories Corpus进行实验。我们在自动评估和人工评估中评估我们的模型。实验结果表明，我们的模型在CIDEr和一致性评分方面分别比序列-序列基线模型高出15.75％和13.57％。

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