Методы генерации литературного текста и их апробация (на материале русского рассказа)

На текущем этапе развития языковых технологий за короткий срок можно сгенерировать текст, похожий на тот, что был написан человеком. Цель данной работы - посмотреть, как языковые модели справляются с задачей генерации художественного текста в жанре рассказа. В этом исследовании рассматриваются два метода генерации рассказов: использование готовых моделей архитектуры GPT: GPT-3.5 в чат-боте ChatGPT и ruGPT-3.5 в чат-боте GigaChat, а также дообучение модели ruGPT-3-Small на корпусе из рассказов и повестей авторов и на корпусе русского рассказа. Полученные результаты анализируются с использованием комбинированного подхода, при котором исследуются некоторые количественные характеристики текстов, например, средняя длина предложений, а также то, как сгенерированные рассказы оцениваются людьми. Результаты исследования показывают, что в настоящий момент в большинстве случаев еще можно определить, был ли текст сгенерирован.