Искусственный интеллект обучили предсказывать успех фильма - «Наука и техника»

Добавлено 03-авг-2019, 00:32 От Miln

Не используя ничего, кроме письменных аннотаций, искусственный интеллект смог предсказать успех или провал фильма. В будущем метод может быть усовершенствован, чтобы предсказывать сумму кассовых сборов, сообщили исследователи на Storytelling Workshop 2019 во Флоренции.
Каждый год снимают тысячи фильмов. Согласно исследованиям, киноиндустрия только в США приносит доход до десяти млрд долларов. При этом, съемки каждого фильма обходятся примерно в 100 мон долларов. Однако заранее не ясно, будет ли фильм хорош или нет. В помощь зрителям созданы онлайн-платформы, которые позволяют оценивать фильм еще до просмотра. Среди них — RottenTomatoes, Metacritic и Internet Movie Database (IMDb). Они предоставляют такую информацию о фильмах, как актерский состав, режиссер, бюджет, а также пользовательские рейтинги и комментарии. Однако нет ничего, что могло бы помочь продюсеру. Кинопроизводители никогда не уверены в том, будет ли фильм прибылен или нет.
Исследователи создали несколько нейросетей, которые на основе письменного резюме выдают вероятность успеха фильма. Чтобы протестировать модели, ученые использовали сюжетные планы из 42306 фильмов со всего мира, многие из которых были найдены на просторах Википедии. Модели разбивали резюме по предложениям и использовали так называемый анализ тональности текста. Анализ включает класс методов компьютерной лингвистики для выявления в текстах эмоционально окрашенных фрагментов. Предложения, которые принимались «положительными», такие как «Тор любит свой молот», получали рейтинг, близкий к единице. Предложения, которые принимались «отрицательными», например, «Тор вступает в драку», оценивались ближе к отрицательным значениям.
Результаты показали, что сюжет таких успешных фильмов, как «Алиса в стране чудес» 1951 года (80% на сайте RottenTomatoes), несет частые колебания настроения. Сюжет же таких неудачных фильмов, как «Пределы контроля» 2009 года (43% на сайте RottenTomatoes), более стабилен на эмоции. Исследователи утверждают, что неважно, как фильмы начинаются и заканчиваются ли счастливо. Важно лишь то, как часто меняется настроение сюжета.
В будущем метод может быть усовершенствован, чтобы предсказывать сумму кассовых сборов. Беспристрастное суждение системы может дать преимущество менее известным авторам. Это также позволит спасти публику от необходимости смотреть неудачные картины.

•••

Не используя ничего, кроме письменных аннотаций, искусственный интеллект смог предсказать успех или провал фильма. В будущем метод может быть усовершенствован, чтобы предсказывать сумму кассовых сборов, сообщили исследователи на Storytelling Workshop 2019 во Флоренции. Каждый год снимают тысячи фильмов. Согласно исследованиям, киноиндустрия только в США приносит доход до десяти млрд долларов. При этом, съемки каждого фильма обходятся примерно в 100 мон долларов. Однако заранее не ясно, будет ли фильм хорош или нет. В помощь зрителям созданы онлайн-платформы, которые позволяют оценивать фильм еще до просмотра. Среди них — RottenTomatoes, Metacritic и Internet Movie Database (IMDb). Они предоставляют такую информацию о фильмах, как актерский состав, режиссер, бюджет, а также пользовательские рейтинги и комментарии. Однако нет ничего, что могло бы помочь продюсеру. Кинопроизводители никогда не уверены в том, будет ли фильм прибылен или нет. Исследователи создали несколько нейросетей, которые на основе письменного резюме выдают вероятность успеха фильма. Чтобы протестировать модели, ученые использовали сюжетные планы из 42306 фильмов со всего мира, многие из которых были найдены на просторах Википедии. Модели разбивали резюме по предложениям и использовали так называемый анализ тональности текста. Анализ включает класс методов компьютерной лингвистики для выявления в текстах эмоционально окрашенных фрагментов. Предложения, которые принимались «положительными», такие как «Тор любит свой молот», получали рейтинг, близкий к единице. Предложения, которые принимались «отрицательными», например, «Тор вступает в драку», оценивались ближе к отрицательным значениям. Результаты показали, что сюжет таких успешных фильмов, как «Алиса в стране чудес» 1951 года (80% на сайте RottenTomatoes), несет частые колебания настроения. Сюжет же таких неудачных фильмов, как «Пределы контроля» 2009 года (43% на сайте RottenTomatoes), более стабилен на эмоции. Исследователи утверждают, что неважно, как фильмы начинаются и заканчиваются ли счастливо. Важно лишь то, как часто меняется настроение сюжета. В будущем метод может быть усовершенствован, чтобы предсказывать сумму кассовых сборов. Беспристрастное суждение системы может дать преимущество менее известным авторам. Это также позволит спасти публику от необходимости смотреть неудачные картины. •••