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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于语言模型角色扮演的长剧本自动生成方法。本发明输入简短的故事梗概，将语言模型分配给人类创作过程中的不同角色。除了视为“作者”外，还让语言模型担任“编辑”，负责向“作者”提供反馈和修改意见。此外，为了丰富人物形象和深化情节，还让语言模型充当“演员”，让他们在情节中相互交流和互动。与已有方法相比，本方法直接以生成剧本为目标，不需要冗长繁琐的人机合作过程，直接全自动生成剧本。相较于已有方法，本方法可在生成超过5000词的长篇剧本的同时，保持剧情的连贯性。本方法不仅可帮助非专业用户创作出引人入胜的剧本，也可减轻业内专业人士的创作负担，甚至能够激发他们的创作灵感。

主权项：1.一种基于语言模型角色扮演的长剧本自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将第一文本指令输入到语言模型中，使语言模型扮演作家的角色，作家基于获取到的故事梗概设计人物并拟定故事大纲；将第二文本指令输入到语言模型中，使语言模型扮演编辑的角色，由编辑模拟现实世界中人类的创作过程给作家提供反馈建议；将第三文本指令输入到语言模型中，使语言模型扮演作家的角色，作家根据编辑的反馈建议修改人物和故事大纲，完成修改后，得到完善后的人物和故事大纲；其中，作家在设计人物时，每个人物需要同时含有人物名字和人物介绍，且人物介绍与故事梗概一致；故事大纲为两层结构，第一层结构由多个顶层情节点组成，第二层结构由多个底层情节点组成，每个顶层情节点均对应多个底层情节点，用于对顶层情节点的内容进行扩充和细化；每个顶层情节点或者底层情节点均由场景、涉及的人物和故事情节组成，作家在生成故事大纲时，一次性生成全部的故事情节；S2、将第四文本指令输入到语言模型中，使语言模型扮演作家的角色，将完善后的故事大纲中每个底层情节点均扩写成一个完整的故事章节；其中，作家在扩写当前底层情节点时，需要同时参考当前底层情节点的场景、涉及的人物和故事情节、以及获取到的故事梗概；除每个顶层情节点的第一个底层情节点外，属于同一个顶层情节点的其余每个底层情节点还需要参考之前发生的故事情节；S3、先将第五文本指令输入到语言模型中，使语言模型扮演作家的角色，将每个故事章节改编成一个剧本草稿，每个剧本草稿由场景标题和一系列描述人物行为的事件组成；改编后，再将第六文本指令输入到语言模型中，使语言模型扮演演员的角色，每个语言模型各自扮演剧本草稿中涉及的唯一一个角色，以角色扮演的方式对照每个剧本草稿中的事件顺序进行互动演绎；角色扮演结束后，将演员表演后的输出内容保存，得到每个剧本草稿对应的一集剧本；得到所有剧本后，按照底层情节点的标号将所有剧本拼接在一起，输出最后的长篇剧本。

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