Enhancing interactive storytelling experience with natural language processing

The term Interactive Storytelling means a form of entertainment where a person plays an active role in defining the story. This master thesis presents an innovative approach to enhance Interactive Storytelling with Natural Language Processing (NLP) models. In the first chapter, a brief overview of Artificial Intelligence is provided, with an emphasis on NLP models, as they are a crucial component in achieving the goals of the thesis. This chapter unveils the rapid ascent of this kind of technology and paves the way for future progress in the field. The second chapter presents a background for Interactive Storytelling and its current state of the art. Case studies are examined to understand the evolution of the field and the challenges it faces. The main problem that afflicts this medium is the difficulty to balance the freedom of the user with the creativity of the author, and this problem is reflected in having active agents inside the world that must act accordingly to their personality and the user’s actions. In the third chapter, the approach to solving this problem is discussed, and the tools used to implement the solution are presented. The idea behind the solution is to use a specific NLP model called GPT-3 and train it to act as a character of the world. The training is described in detail, along with experiments to validate the results. The tests resulted in a clear difference of perception by the general public between the model and a non-trained one on how much “human” they feel, with the former able to express the personality given in the training more naturally. This thesis provides a contribution to the field of Interactive Storytelling by introducing a new approach that combines NLP models with Interactive Storytelling, resulting in a more immersive and engaging experience for users.

Il termine Interactive Storytelling si riferisce ad una forma di intrattenimento in cui una persona agisce attivamente nello sviluppo della storia. Questa tesi presenta un approccio innovativo per migliorare l’Interactive Storytelling con l’ausilio modelli di Natural Language Processing (NLP). Nel primo capitolo viene fornita una breve panoramica sull’Intelligenza Artificiale AI, con un’attenzione particolare ai modelli NLP, in quanto sono una componente cruciale nel raggiungimento degli obiettivi della tesi. Questo capitolo svela la rapida ascesa di questo tipo di tecnologia e presenta possibili sviluppi per i futuri progressi nel campo. Il secondo capitolo presenta un excursus sull’Interactive Storytelling e il suo stato dell’arte attuale. Vengono esaminati casi di studio per comprendere l’evoluzione del campo e le sfide che affronta. Il principale problema che affligge questo mezzo è la difficoltà di bilanciare la libertà dell’utente con la creatività dell’autore, e questo problema si riflette nel dover avere personaggi attivi all’interno del mondo che agiscono in base alla loro personalità e alle azioni dell’utente. Nel terzo capitolo viene discusso l’approccio per risolvere questo problema e vengono presentati gli strumenti utilizzati per implementare la soluzione. L’idea alla base della soluzione è di utilizzare un modello di NLP specifico chiamato GPT-3 e addestrarlo per agire nei panni di un personaggio del mondo. L’addestramento viene descritto in dettaglio, insieme agli esperimenti per convalidare i risultati. I test hanno portato a una chiara differenza di percezione da parte del pubblico generale tra il modello addestrato e uno base su quanto vengano percepiti “umani”, con il primo in grado di esprimere la personalità data nell’addestramento in modo più naturale. Questa tesi fornisce un contributo al campo introducendo un nuovo approccio che combina modelli NLP con l’Interactive Storytelling, risultando in un’esperienza più coinvolgente e immersiva per gli utenti.