human
評価ペーパー「脚本と言語モデルを使用する脚本と劇場スクリプト」に基づいてPythonコードを生成し、Huggingface Transformer Library、利用可能な大手言語モデルの事前処理チェックポイント、Pythonを使用します。関数は、抽象化の3つの階層層に分割する必要があります。

最高のレイヤーはユーザー入力であり、中央の劇的な対立を説明する単一の文です。
中間層は、文字の説明、プロットアウトライン（対応する場所と一緒に高レベルのシーンの説明のシーケンス）、および場所の説明を生成します。
最下層は、スクリプトのテキストの生成された文字ダイアログです。
gpt
```
import torch
from transformers import pipeline, set_seed
import re

set_seed(42)
model = pipeline("text-generation", model="gpt2")

def generate_script(conflict):
    characters = generate_characters(conflict)
    print(characters)
    plot = generate_plot(conflict, characters)
    print(plot)
    dialogue = generate_dialogue(conflict, characters, plot)
    print(dialogue)
    return characters, plot, dialogue

def generate_characters(conflict):
    characters = model(f"""Characters for a conflict
    conflict: {conflict}
    list of characters:
    1.""", max_length=100, num_return_sequences=1)
    characters_text = characters[0]['generated_text']
    character_list = re.findall(r'\d+\.(.*?)\.', characters_text)
    return character_list

def generate_plot(conflict, characters):
    plot = model("Plot for a conflict: " + conflict, max_length=500, num_return_sequences=1)
    plot_text = plot[0]['generated_text']
    return plot_text.split("\n", 1)[1]

def generate_dialogue(conflict, characters, plot):
    dialogue = model(f"""Dialogue for a conflict:
    conflict = {conflict}
    characters = {characters[0]} and {characters[1]}
    
    {characters[0]}: """, max_length=1000, num_return_sequences=1)
    dialouge_text = dialogue[0]['generated_text']
    return dialouge_text

if __name__ == '__main__':
    conflict = "Two siblings compete for the throne after the death of their father, the king."
    characters, plot, dialogue = generate_script(conflict)
    print("Conflict:", conflict)
    print("\nCharacters:")
    for i, char in enumerate(characters):
        print(f"{i + 1}. {char}")
    print("\nPlot:")
    print(plot)
    print("\nDialogue:")
    print(dialogue)
```
human
これを実行するには何が必要ですか？
図書館、プログラム、ECT。
Kali Linuxを実行していると仮定します。
gpt
少なくとも仕事が必要です

1）Python 3インストール
2）できれば仮想環境では、Python仮想環境ライブラリを意味します。
3）または代わりにDocker、
4）そして最後に、PytorchとHugging Faceの変圧器、

Kali Linuxにそれらをインストールする方法の指示も必要ですか？