arXiv cs.CL· Aolin Li, Xiao Xu, Haihua Xie·· 2 天前AI 评分22
SceneWeave：面向戏剧改编的受众引导场景探索
SceneWeave: Audience-Guided Scene Exploration for Dramatic Adaptation
AI 导读
SceneWeave 通过撰写焦点场景的对比版本、比较其产生的互动效果，再据此修改人物塑造、前置铺垫、后续发展与场景顺序，最终生成完整剧本，让实际场景写作反哺改编决策并贯穿全篇。该研究同时开发了专用写作模型与人类偏好模型，后者结合人工与合成监督信号。盲测读者对比显示 SceneWeave 优于基线流程与基于描述的对照组，内容评估表明叙事冗余减少且心理刻画更强。
正文 · AI 翻译
摘要：将散文改编为剧本，需要把叙述和内心体验转化为能够传达人物关系与心理矛盾的场景。规划指定了预期效果，却将效果的实现留待对白与动作去解决。基于编剧对场景修改及其与整部作品关联的叙述，我们提出 SceneWeave，它利用备选场景草稿来对整部改编作品进行修改。它针对一个焦点场景写出对比性的处理方案，比较这些方案所产生的互动，并在生成完整剧本之前修改人物塑造、前置铺垫、后续发展以及场景顺序。其核心贡献在于用实际的场景写作来指导改编决策，并将其影响传播至整部作品。我们还开发了一个任务特定的写作模型和一个用于比较剧本草稿的人类偏好模型。写作模型从改编范例和人类偏好中学习；偏好模型则结合了人类监督与合成监督。盲测读者比较显示，SceneWeave 优于基线工作流和基于描述的对照组，而内容评估表明其减少了叙事冗余并具有出色的心理刻画。
| 评论： | 13 页，2 幅图，3 张表 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.21737 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.21737v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.21737 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Aolin Li [查看邮箱]
[v1]
2026 年 10 月 15 日星期四 11:54:45 UTC（11,632 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org