Rien ne déçoit autant qu'une bonne histoire avec une finition moche. Ainsi, les chercheurs de l'Université Carnegie Mellon qui travaillent dans le jeune domaine de la narration automatisée ne pensent pas qu'ils prennent de l'avance en concevant de meilleures fins.

Le problème est que la plupart des algorithmes pour générer la fin d'une histoire ont tendance à privilégier les phrases génériques, tels que "Ils ont passé un bon moment, " ou " Il était triste. " Ceux-ci peuvent être ennuyeux, mais Alan Black, professeur à l'Institut des technologies du langage de la CMU, ont dit qu'ils ne sont pas nécessairement pires qu'un non sequitur tel que "L'OVNI est venu et les a tous emportés."

Dans un article présenté jeudi, 1er août au Deuxième Atelier de Conte à Florence, Italie, Noir et étudiants Prakhar Gupta, Vinayshekhar Bannihatti Kumar et Mukul Bhutani ont présenté un modèle pour générer des fins qui seront à la fois pertinentes pour l'histoire et suffisamment diversifiées pour être intéressantes.

Une astuce pour équilibrer ces objectifs, Noir a dit, est d'exiger que le modèle incorpore à la fin des mots clés liés à ceux utilisés au début de l'histoire. À la fois, le modèle est récompensé pour l'utilisation de quelques mots rares dans la fin, dans l'espoir de choisir une fin qui n'est pas totalement prévisible.

Considérez cette histoire générée par un bot :« Megan était nouvelle dans le monde des reconstitutions historiques. En fait, c'était son tout premier. Elle s'amusait vraiment, mais était aussi assez nerveux. Les résultats étaient tombés et elle et les autres concurrents sont sortis. » Les algorithmes existants ont généré ces fins possibles :" et " Le lendemain, elle était heureuse d'avoir un nouvel ami. » L'algorithme CMU a produit cette fin :« Megan a remporté le concours de reconstitution historique. »

Aucune des sélections ne représente une prose immortelle, Noir reconnu, mais les terminaisons générées par le modèle CMU ont obtenu des scores plus élevés que les modèles plus anciens à la fois lorsqu'elles ont été notées automatiquement et par trois évaluateurs humains.

Les chercheurs ont travaillé sur les agents conversationnels pendant des années, mais la narration automatisée présente de nouveaux défis techniques.

« Dans une conversation, les questions et les réponses de l'humain peuvent aider à garder les réponses de l'ordinateur sur la bonne voie, " dit Black. " Quand le bot raconte une histoire, cependant, cela signifie qu'il doit rester cohérent bien plus longtemps qu'il ne le fait dans une conversation."

La narration automatisée peut être utilisée pour générer des sous-histoires dans les jeux vidéo, Noir a dit, ou pour générer des histoires qui résument les présentations lors d'une conférence. Une autre application peut être de générer des instructions pour réparer quelque chose ou utiliser un équipement compliqué qui peut être personnalisé selon le niveau de compétence ou de connaissance d'un utilisateur, ou aux outils ou équipements exacts à la disposition de l'utilisateur.