全过程计算机辅助动画自动生成技术是20世纪90年代由中科院数学所陆汝钤院士提出,它以计算机图形学为基础,融合人工智能技术和电影艺术,实现故事文本向动画视频的自动转换。随着移动通信技术的不断发展,为了改变短信文本的展现方式,手机短信动画自动生成系统应用全过程动画自动生成技术,将开放的中文自然语言文本转变成动画形式,增强短信的吸引力。情节规划是动画自动生成系统的重要的组成部分,对最终生成的动画内容具有重要的指导作用,其主要任务就是将抽象的事件展开成一系列具体的动作,使其能够描述一个故事内容。情节规划的评价标准是依据最终呈现出来的动画情节是否能够表现短信文本信息,同时动画情节丰富性、多样性也是评价情节规划的重要标准之一。本文探索叙事领域中的情节规划方法,研究事件概念的相关内容,进而在手机短信动画自动生成系统中提出基于事件的情节规划方法。该方法是以事件本体库为基础,从自然语言处理的结果中获取关键信息,通过语义查询方式得到符合短信文本的情节信息,实现人物动作由单一动作向多个动作的过渡,丰富动画情节内容,增加情节多样性,提高动画情节表现的准确性。本文的工作内容主要包括两个方面:第一,构建支持情节规划的本体库。基于事件的情节规划是以本体库为基础支持整个规划过程,主要包含事件本体库和动作本体库。在建立本体库的过程中,首先,明确情节—事件—动作三者之间的联系,使得能够运用底层的动作数据表现丰富的情节内容;其次,明确事件在情节规划过程中的定义,确定事件之间的关系;再者,以动画中的主要动作为参照模型建立事件类,并以事件类为基础,建立事件与事件、事件与动作、事件与主题、事件与模板等之间的关系,形成事件本体关系模型,并采用逻辑描述语言对事件本体的各种关系进行公理化表示。事件本体模型能够展示出多样的情节,为情节规划提供基础保障。第二,实现基于本体库的情节定性规划和定量计算。情节定性规划过程是以信息抽取结果为输入,信息抽取的结果包含短信文本中的关键信息,包括:主题、人物模板、动作模板和情绪模板,根据抽取到的关键信息查询事件本体库,通过事件本体库中建立的语义关系匹配与之对应的事件和动作,由于主题—事件是多对多的关系,模板—事件是多对多的关系,事件—动作是多对多的关系,通过不同的事件组合,不同的动作搭配,使得最终产生的情节多种多样,然后依据随机选择策略,选择一种情节作为定性输出结果。在定量计算过程中调用三维动画制作软件Maya中的API和Mel脚本语言对人物动画进行动态设置,通过创建人物角色对象,计算动作执行的起始时间和终止时间,将所选择的多个动作串联组合,使得人物执行动作时能够实现平稳地过渡,提高动作的流畅性。我们为了验证基于事件的情节规划方法的可行性、多样性和观赏性,对系统中多半年来共计968条实验数据进行统计分析,其中能够应用基于事件的情节规划方法生成动画的短信个数为312条,验证了该方法能够有效地应用于手机短信动画自动生成系统中,导致采用该方法生成动画个数较少的原因一方面是由于信息抽取结果中没有包含主题或者动作模板,无法选择与之相关的事件组合,另一方面是由于事件本体库中没有与信息抽取到的主题或者动作模板相对应的事件。针对这312条短信进行分析,所生成的动画中情节个数至少为1个,最多为16个,说明基于事件的情节规划方法能够产生多样的情节。实验结果表明,该方法应用到系统中后,动画情节表现效果得到提升,情节单一状况得以改善,丰富了动画内容。为了检测动画情节能否被大众所理解,采取调查问卷的形式对基于事件的情节规划方法的进行观赏性测试,参与人员根据自己对动画内容的主观理解进行评测,大众对动画情节的满意度达到了69.44%,表明动画情节能够被大众所认可。本文以手机短信动画自动生成系统为基础,致力于提高动画情节的多样性和丰富性,提出基于事件的情节规划方法,从“事件”入手,按照“情节—事件—动作”三个方面进行规划,通过不同的事件组合构建多样的情节,使得情节不再局限于单个动作,通过多个动作的串联执行呈现出更加合理的动画内容。进一步的工作包括扩充事件本体库,通过机器学习和统计学的方法获取事件之间的关系,提高情节覆盖率,同时考虑无人物的情节工作。