本申请涉及人工智能，尤其涉及一种故事生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、目前，随着自然语言处理(natural language processing，nlp)技术的迅猛发展，大语言模型(large language models，llms)已经在多个领域显示出了显著的性能，特别是在文本生成、机器翻译、问答系统和文本摘要等领域。基于深度学习的大型语言模型，通过在大规模语料库上的预训练，能够捕捉复杂的语言规律，并在下游任务中表现出强大的泛化能力。
2、尽管llms在诸多任务中已取得显著进展，但它们在长篇故事创作领域仍面临一系列挑战。长篇故事常常涉及复杂的情节发展、角色交互和丰富的情感表达，这些元素的管理和连贯性对于llms来说是较大的考验。目前的llms在生成故事时常常出现以下问题：生成的故事内容在逻辑上难以保持一致，角色的性格和情节的发展有时会出现自相矛盾的情况，文本的连续性也不足以维持长篇故事的流畅叙述。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种故事生成方法、装置、电子设备及存储介质，以增强故事逻辑的一致性和文本的连续性。
2、为了实现上述技术方案，本申请实施例是这样实现的：
3、第一方面，本申请实施例提供的一种故事生成方法，包括：
4、基于用户输入的关键词生成故事的初始大纲；
5、对所述初始大纲中的关键事件添加细节信息得到细化大纲；
6、为所述初始大纲中的角色设置属性；
7、基于所述细化大纲检测角色在关键事件中的属性；
8、针对属性在当前关键事件中发生变化的角色，按照所述变化更改所述角色的属性，且设置所述角色在剧情的下一个关键事件中继承所述更改后的属性。
9、第二方面，本申请实施例提供的一种故事生成装置，包括：
10、初始模块，用于基于用户输入的关键词生成故事的初始大纲；
11、细化模块，用于对所述初始大纲中的关键事件添加细节信息得到细化大纲；
12、属性模块，用于为所述初始大纲中的角色设置属性；
13、检测模块，用于基于所述细化大纲检测角色在关键事件中的属性；
14、继承模块，用于针对属性在当前关键事件中发生变化的角色，按照所述变化更改所述角色的属性，且设置所述角色在剧情的下一个关键事件中继承所述更改后的属性。
15、第三方面，本申请实施例提供的一种电子设备，所述设备包括：
16、处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令被配置由所述处理器执行，所述可执行指令包括用于执行如上述方法中的步骤。
17、第四方面，本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质，其中，所述存储介质用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令使得计算机执行如上述方法中的步骤。
18、本申请实施例提供的上述技术方案，基于用户输入的关键词生成故事的初始大纲，对初始大纲中的关键事件添加细节信息得到细化大纲，为初始大纲中的角色设置属性，基于细化大纲检测角色在关键事件中的属性，针对属性在当前关键事件中发生变化的角色，按照该变化更改角色的属性，且设置角色在剧情的下一个关键事件中继承更改后的属性，使得故事内容更丰富，无论是短篇还是长篇，都能够增强故事逻辑的一致性和文本的连续性，提升了故事创作的能力。
1.一种故事生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于用户输入的关键词生成故事的初始大纲，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述初始大纲中的关键事件添加细节信息得到细化大纲，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述变化更改所述角色的属性，且设置所述角色在剧情的下一个关键事件中继承所述更改后的属性，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.一种故事生成装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令使得计算机执行如权利要求1至7任一项所述方法中的步骤。
