摘要
角色描述生成对叙事应用至关重要，但从长篇小说中准确生成极具挑战，需追踪动态属性、整合分散证据并推断隐含细节。研究发现，禁用内置推理反而能提升现有模型表现。为此，作者提出一种将推理与生成分离的训练框架：利用推理模型生成结构化问答推理轨迹，再由生成模型基于该轨迹输出最终描述。实验表明，该方法在忠实度、信息量和依据性上均优于强基线模型。
AI 推荐理由
论文核心提出解耦推理与生成的框架，通过结构化 QA 轨迹显著提升长文本角色描述的推理质量。
研究机构
Institute of Language, Cognition and Computation, School of Informatics, University of Edinburgh
论文信息