HoLLMwood: Unleashing the Creativity of Large Language Models in Screenwriting via Role Playing

生成式人工智能在计算机视觉领域表现出了前所未有的创造力，然而在自然语言处理领域却没有观察到这样的现象。特别是，由于文学写作的极高复杂性，大型语言模型（LLMs）几乎无法产生与人类专家水平相当的写作作品。本文提出了HoLLMwood，一个自动化框架，旨在释放LLMs的创造力并探索它们在高度要求的编剧任务中的潜力。我们通过模仿人类创造性过程，将LLMs分配到参与真实世界情境的不同角色中。除了将LLMs视为“写作者”的常见做法外，我们还将LLMs应用为“编辑者”，负责向“写作者”提供反馈和修改建议。此外，为了丰富角色并加深情节，我们引入了角色扮演机制，并采用LLMs作为“演员”，可以相互沟通和互动。自动生成的剧本的评估表明，HoLLMwood在连贯性、相关性、趣味性和整体质量方面显著优于强基线。

HoLLMwood: 一个自动化框架，探索大型语言模型在编写剧本中的潜力。

将大型语言模型分配到不同的角色中，如编写者、编辑者和演员，以模仿人类创造过程，从而提高自动生成的剧本的连贯性、相关性、趣味性和整体质量。

该框架在自动生成的剧本方面表现优异，并在连贯性、相关性、趣味性和整体质量方面远远超过了强基线。

最近的相关研究包括：1.《用大型预训练语言模型自动生成电影剧本》；2.《基于深度学习的电影剧本自动生成》；3.《用深度学习自动生成电影剧本》。