我們?nèi)圆荒苡萌斯ぶ悄?AI)來預(yù)測未來，但一種新的算法使這一目標(biāo)更近一步：只提供電影文字摘要，人工智能就能一貫準(zhǔn)確地預(yù)測哪些電影會大賣，或者票房撲街。如果這個預(yù)測模型能進(jìn)一步完善，它可以幫助制片人在電影還沒被拍出來之前預(yù)測它是否會在票房上失敗。
為了測試這個模型，研究人員使用了來自世界各地的42306部電影的情節(jié)摘要，其中許多是從維基百科收集的。預(yù)測模型對摘要進(jìn)行逐句分解，并使用一種叫情感分析方法對每個句子進(jìn)行分析。被認(rèn)為是“積極”的句子，如“雷神愛他的錘子”，會得到一個接近1的數(shù)值。而那些被認(rèn)為是“消極”的句子，比如“雷神身陷一場戰(zhàn)斗”，將得到一個接近-1的數(shù)值。
一般來說，像1951年的《愛麗絲夢游仙境》這樣的好電影，“爛番茄”新鮮度80%，它的情感分值上下波動明顯；不成功的，比如2009年的《控制極限》The Limits of Control，情感波動較小。研究人員說，電影的開頭還是結(jié)尾并不重要，重要的是情感經(jīng)常變化。
研究人員將每個摘要中的情感評分轉(zhuǎn)變成一個總分，以反映情緒變化的頻率，即情感“波動性”。研究人員測試了三種不同的計算方法。這三種方法都能相當(dāng)準(zhǔn)確地預(yù)測一部電影是否會票房撲街，而且有一種方法特別適用于喜愛驚悚片和喜劇片的觀眾的預(yù)測。
與預(yù)測電影票房會撲街相比，這些方法在預(yù)測哪部電影會成功的時候沒有那么有效，但是仍能獲得一個比隨機(jī)預(yù)測更準(zhǔn)確的結(jié)果。
研究人員說，在未來，他們會進(jìn)一步改進(jìn)模型，以預(yù)測一部電影的票房收入，并幫助制片人決定投資哪部電影。研究人員補(bǔ)充說，該預(yù)測系統(tǒng)的公正評判有利于那些不太知名的作家，也使人們不必坐在電影院看像《大白鯊：復(fù)仇》這樣的爛片。
本文譯自 | Science | AAAS，由譯者 Mork 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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