使用深度学习和基于变换器的语言模型进行自动化故事生成可以产生结构连贯的叙述，但它常常无法保持情感的准确性和一致性，从而降低读者的参与感。本研究提出了一种情感感知叙述生成框架，该框架应用情感分类来检测故事片段中的情感状态，并利用这些信息指导后续内容的生成。通过在叙述过程中整合情感驱动的约束，模型确保情感的连续性、真实的情感过渡以及更强的情感深度。实验结果表明，与传统的自动化讲故事方法相比，所提出的方法提高了情感一致性和整体叙述质量，强调了在叙述生成系统中融入情感智能的重要性。
Zaidi 等人（Mon）研究了这个问题。