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LongStory: 连贯、完整且长度可控的长篇故事生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种名为LongStory的方法，用于生成连贯、完整且受长度控制的长篇故事。该方法引入了长期和短期上下文权重校准器（CWC）和长篇故事结构位置（LSP）两种新技术。通过多个数据集的训练，LongStory在连贯性、完整性、相关性和重复性方面优于其他基线模型，包括Plotmachine。我们还进行了零样本测试，评估了模型在超出训练数据范围的情况下的预测能力，并与我们模型的变体进行了比较来验证我们的方法。
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关键要点
- 提出了一种名为LongStory的方法，用于生成连贯、完整且受长度控制的长篇故事。
- 引入了长期和短期上下文权重校准器（CWC）和长篇故事结构位置（LSP）两种新技术。
- LongStory在多个数据集上训练，表现优于其他基线模型，包括Plotmachine。
- 在连贯性、完整性、相关性和重复性方面，LongStory的表现更佳。
- 进行了零样本测试，评估模型在超出训练数据范围的预测能力。
- 通过与模型的变体比较，验证了LongStory的方法有效性。
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