story-generation-eval:论文代码：“经过大量预训练的语言模型可以使讲故事的人变得更好吗？”

这是CoNLL 2019论文的代码， 。 此回购包含用于下载生成的文本数据，计算其上的自动度量并在纸上绘制图的代码。 下载资料 下载并解压缩 （ ）以创建一个名为data的目录： cd story-generation-eval wget https://nlp.stanford.edu/data/gpt_analysis/data.zip unzip data.zip 关于模型生成的故事（未注释） 在data/stories_unannotated ，每个json文件都包含一个字典，其中包含从样本ID（整数）到故事的映射（可以由Fusion Model / GPT2生成，也可以由WritingPrompts数据集中的人类样本生成）。 每个故事都由包含以下内容的字典表示： prompt_text ， story_text ：字符串。 提示/故事的文本。 prompt_toke