超越文本的规划：复杂叙事生成的基于图形的推理

虽然 LLM 在叙事生成方面表现出非凡的流畅性，但现有方法难以保持整体叙事连贯性、上下文逻辑一致性和流畅的角色发展，常常产生结构断裂的单调脚本。为此，我们引入了 PLOTTER，这是一个对结构图表示进行叙事规划的框架，而不是现有工作中使用的直接顺序文本表示。具体来说，PLOTTER 对事件图和字符图执行评估-计划-修订循环。通过在严格的逻辑约束下诊断和修复图拓扑问题，该模型在完成上下文生成之前优化了因果关系和叙述骨架。实验表明，PLOTTER 在不同的叙述场景中显着优于代表性基线。这些发现证实，在结构图表示上规划叙事（而不是直接在文本上）对于增强 LLM 在复杂叙事生成中的长上下文推理至关重要。