البرامج النصية - تسلسل الأحداث النموذجية التي تصف الأنشطة اليومية - تساعد في فهم الروايات من خلال توفير التوقعات، وحل الغموض، وملء المعلومات غير المستحقة. ومع ذلك، حتى الآن أثبتوا صعوبة في المؤلف أو استخراج النص. في هذا العمل، نوضح لأول مرة يمكن تصوير نماذج اللغات العصبية المدربة مسبقا لتوليد البرامج النصية عالية الجودة، في مستويات مختلفة من الحبيبية، لمجموعة واسعة من السيناريوهات اليومية (E.G.، خبز كعكة). للقيام بذلك، نقوم بجمع Growdsourced كبيرة (6.4K) من البرامج النصية التي أمرت جزئيا (المسمى المحترفات)، وهي أكبر بكثير من مجموعات البيانات السابقة، وتطوير النماذج التي تولد البرامج النصية من خلال الجمع بين توليد اللغة والتنبؤ بنية الرسم البياني. نحدد اثنين من المهام التكميلية: (1) التنبؤ الحافة: بالنظر إلى السيناريو والأحداث غير المدرجة، قم بتنظيم الأحداث في البرنامج النصي ساري المفعول (ربما بالترتيب الجزئي)، و (2) جيل البرنامج النصي: معطى سيناريو فقط، توليد الأحداث وتنظيمها في البرنامج النصي (ربما النظام الجزئي). تظهر تجاربنا أن نماذجنا تؤدي جيدا (على سبيل المثال، F1 = 75.7 في المهمة (1))، مما يوضح نهجا جديدا للتغلب على الحواجز السابقة أمام جمع البرنامج النصي. نظهر أيضا أنه لا يزال هناك مجال مهم للتحسين نحو أداء مستوى الإنسان. معا، توفر المهام الخاصة بنا ومجموعة البيانات والنماذج اتجاها بحثا جديدا لتعلم معرفة البرنامج النصي.