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A Computational Model of Narrative Generation for Surprise Arousal

机译：惊奇唤醒叙事产生的计算模型

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This paper describes our effort for a planning-based computational model of narrative generation that is designed to elicit surprise in the reader's mind, making use of two temporal narrative devices: flashback and foreshadowing. In our computational model, flashback provides a backstory to explain what causes a surprising outcome, while foreshadowing gives hints about the surprise before it occurs. Here, we present Prevoyant, a planning-based computational model of surprise arousal in narrative generation, and analyze the effectiveness of Prevoyant. The work here also presents a methodology to evaluate surprise in narrative generation using a planning-based approach based on the cognitive model of surprise causes. The results of the experiments that we conducted show strong support that Prevoyant effectively generates a discourse structure for surprise arousal in narrative.
机译：本文介绍了我们为基于计划的叙事生成计算模型而进行的工作，该模型旨在利用两种时空叙事设备：倒叙和预示，引起读者的惊讶。在我们的计算模型中，闪回提供了一个背景知识来解释导致意外结果的原因，而预埋则可以在意外发生之前给出提示。在这里，我们介绍Prevoyant，这是一个基于计划的叙事产生中引起唤醒的计算模型，并分析了Prevoyant的有效性。这里的工作还提出了一种方法，该方法使用基于意外原因认知模型的基于计划的方法来评估叙事产生中的意外。我们进行的实验结果表明，Prevoyant有效地产生了一种叙事中引起惊喜的话语结构。

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