Génération et évaluation automatiques d'histoires

Automatic Story Generation and Evaluation

• Auteur / Autrice : Cyril Chhun
• Direction : Fabian Suchanek, Chloé Clavel
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Inscription en doctorat le 01/05/2021
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : DIG – Data, Intelligence and Graphs

Mots clés

Mots clés libres

Traitement automatique du langage

Apprentissage profond

Génération de textes

Sens commun

Réseaux de graphes

Natural language processing

Deep learning

Text generation

Commonsense knowledge

Graph networks

Résumé

Les récentes avancées en matière de traitement du langage naturel ont permis aux modèles linguistiques de produire des textes toujours plus réalistes. Cependant, les textes générés automatiquement présentent une faible cohérence ; nous soutenons que cela est dû à l'absence d'une représentation forte de l'état sous-jacent de l'histoire. Cette thèse étudiera l'extraction et la représentation d'une chaîne logique d'événements à partir d'un texte donné et, réciproquement, la génération d'une histoire convaincante à partir d'une telle représentation. Nous étudierons également la contrôlabilité du texte généré, par exemple en appliquant des contraintes formelles telles que le respect de conventions poétiques, ainsi que son évaluation par des méthodes manuelles ou automatiques.

Recent advances in natural language processing have enabled language models to produce ever more realistic texts. However, automatically generated texts exhibit poor consistency; we argue that this is due to the lack of a strong representation of the underlying state of the story. This thesis will study the extraction and representation of a meaningful chain of events from a given text, and, reciprocally, the generation of a convincing story from such a representation. We will also study the controllability of the generated text, e.g. by enforcing formal constraints such as the respect of poetic conventions, and its evaluation with manual or automatic methods.