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。