arXiv 自然语言处理· Alejandro Mozo Quesada (Universidad de M\'alaga, Spain), Sergio G\'alvez Rojas (Universidad de M\'alaga, Spain), Francisco L\'opez Valverde (Universidad de M\'alaga, Spain)·· 1 天前AI 评分42
LLM 虚构写作中的角色名字集中现象：衡量位移与缓解重复
Character-Name Concentration in LLM Fiction: Measuring Displacement and Mitigating Repetition
AI 导读
针对大语言模型虚构写作中角色名高频重复的问题，研究人员提出无需微调的“推测命名”（speculative naming）方法以控制名字集中度。在 20 个 LLM 生成的 44,782 篇故事评测中，该方法结合动态追踪器将 Slop Ratio（SR）指标平均降低 95%，平均碰撞概率从 7.3% 降至 0.4%。在保持自然度的同时，故事内重名率也从 4.3% 降至 0.2%。
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