Character ｰ Focused Narrative Generation for Execution in VirtualWorlds

1. CharacterｰFocused Narrative Generation for Execution in VirtualWorlds 音声言語研究室 中川　隆広

2. 概要 • 目的に沿った物語生成能力 • 娯楽、訓練、教育 • 物語生成の複雑化 • プロットの矛盾、出来事が導く結果、キャラクタの可能性 • ActorConherenceSystem • 新しいアプローチを提唱 • プロット統一＋キャラクタ信頼性

3. はじめに • 物語を生成するということ • 現実世界での出来事を理解するのに有用 • 対話の有効性 • ユーザがアクションを見ることが出来る仮想現実 • プロット統一のため作用しあう時、増す • キャラクタ信頼性 • 行動に特徴が見られるとき、信頼性は高い

4. 生成システムの特徴 • 物語生成システム • プロット統一されている • キャラクタの特性を無視する傾向が強い • キャラクタ信頼性を利用 • 貧しい物語構造を生成する傾向が強い • 新しい生成システム • 双方の欠点を抑え、利点を得ようとするシステム

5. 関連研究 • 物語生成システムの分類 • 著者、物語、キャラクター • それぞれ異なるモデルを用いる

6. Character-centric • モデル • キャラクターの目的、信頼性、計画性 • 特徴 • プロット統一　×　　　信頼性　　　◎ • エージェントを使用 • 対話を生成することで物語が生じる • 欠点 • 新規物語が生成されない場合がある

7. Author-centric • モデル • 著者の思考 • 特徴 • プロット統一　　◎　　　/　信頼性　　　× • 計算理論を用いる • イベントのまとまりとして物語を繋ぐ • 構造化、合理的手段により物語生成 • Character-centricの様な欠点が存在しない

8. TheActorConference(ACONF)System • プロット統一＋キャラクタ信頼性の両方の達成 • Author-centricとCharacter-centricの強さを利用 • 二つのシステム • plannerとActor • ACONF自体はAuthor-centric

9. planner • 部分的な物語の整理を行う • 動作のまとまりを組み立てるため • 利点 • 物語へ作用するアクションにのみ作動 • Plannerの結果は一時的にも順序づけられたまとまり

10. Actor • 各キャラクタに導入される • 物語内のすべてのキャラクタ • 対話手段について理解している • 物語の特徴、実行可能なアクション、状況 • Black-boardアーキテクチャを使用 • 一貫した物語生成のため

11. Black-boardアーキテクチャ • プランの分割 • ひとつのプランを複数の小さなプランにする • 各Actorに配布 • 目的を達成する動作のまとまりを設計できるように配布 • プランは再度black-boardに終結する

12. Black-boardアーキテクチャ

13. NarrativePlanning • Actor • 物語の生成を担当 • Blackboard • 物語のコントロールと調整 • 問題点 • プランをエージェントの間で如何に分配し、再集合するか • Actorは如何にして部分設計が確立しているパラダイムを利用するのか

14. FromPlan Space to Hypothesis Space • 完全な仮説の探索 • エージェントの集合として、全仮説領域にて行う • Actor間の関係 • 自分の仮説を改良しどのように構築するかをガイドする • 再探索 • Blackboardコントローラの修正により可能となる • 決定済みプランを廃棄し、新しい部分的解決を探索可能となっている。

16. Narrative Plan Execution and Intractivity • ACONF • 物語設計の実行は扱わない • 実行エンジンと結びつける • 例外処理 • 物語の因果関係の制約と矛盾する行為は常に例外として処理される。

17. 結論 • ActorConferenceとは • プロット統一、キャラクタ信頼性の矛盾する概念を平衡化させる • Author-centricとCharacter-centricの技術的特長を併せ持つ • プロット統一 • 物語の因果関係により保障される • キャラクタ信頼性 • Actorに部分的物語構造を配布することで保障される