通過對腳本進(jìn)行適當(dāng)?shù)木庉嫴⒃谂臄z單個場景之前,這種方法可以使電影主管能夠提前并根據(jù)需要設(shè)計電影等級。
南加州大學(xué)的研究作者Shrikanth Narayanan表示:“除了潛在的財務(wù)影響之外,這種即時反饋還使講故事的人和決策者能夠反思他們?yōu)楣妱?chuàng)造的內(nèi)容以及這些內(nèi)容可能對觀眾的影響?!痹诿绹?。
創(chuàng)建的AI工具接收所有腳本作為輸入,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行處理,并對其進(jìn)行掃描以獲取所表達(dá)的語義和情感。
在此過程中,它將句子和短語分類為肯定,否定,攻擊性和其他描述符。
研究人員維克多·馬丁內(nèi)斯(Victor Martinez)說:“我們的模型著眼于電影腳本,而不是實(shí)際場景,這些聲音隨后會在生產(chǎn)線中出現(xiàn)?!?/p>
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