30、儿童故事生成与文档聚类特征选择方法

儿童故事生成与文档聚类特征选择方法

1. 儿童故事生成

1.1 事件筛选

在故事生成过程中，需要区分已接受和被拒绝的事件。行动队列可防止角色提出已执行过的事件，提议队列则避免角色提出刚被拒绝的事件，这两个队列还能消除无限循环的可能性。

筛选后的事件列表，会计算每个剩余事件 E 的得分。得分计算方式是：找出与主角相关的满足前置条件的数量（用语义关系 semrelM(c1, c2) 表示），除以该事件的前置条件总数，公式如下：
[Score(E) = \frac{\sum_{k=1}^{n} semrel_{kM}(c1, c2) == T}{n_E}]

随后使用 0.6 的阈值过滤候选事件。若阈值设置过低，候选事件集可能包含一些逻辑不合理的事件；若阈值过高，候选事件数量会大幅减少，导致故事不完整。通过阈值的事件将根据交互得分进行排序，得分最高的事件将提交给情节代理审批。

为防止生成逻辑不合理的故事，某些事件的前置条件可标记为强制条件。若候选事件的强制前置条件未满足，将自动得分为零。例如，“角色参加考试”这一事件有三个前置条件，其中一个是“角色在教室”。若三个条件中只有两个满足，而地点是海滩（不满足第三个条件），在过滤过程后期该事件仍有可能通过阈值并被选中。但在海滩参加考试显然不合逻辑，若将地点设为强制前置条件，当发现故事地点不是教室时，规划器会给该事件打零分，从而阻止其通过阈值。

角色特征也可用于为候选事件评分，将其作为事件前置条件中的断言。例如，“丢失（一个物品）”事件可能要求“角色是粗心的”这一断言作为强制前置条件的一部分。不过，为实现角色间交互而设定的优先级，可能会使基于角色特征的事件在评分方案中处于劣