我們?nèi)圆荒苡萌斯ぶ悄?AI)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)，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(cè)哪些電影會(huì)大賣，或者票房撲街。如果這個(gè)預(yù)測(cè)模型能進(jìn)一步完善，它可以幫助制片人在電影還沒(méi)被拍出來(lái)之前預(yù)測(cè)它是否會(huì)在票房上失敗。
為了測(cè)試這個(gè)模型，研究人員使用了來(lái)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(cè)模型對(duì)摘要進(jìn)行逐句分解，并使用一種叫情感分析方法對(duì)每個(gè)句子進(jìn)行分析。被認(rèn)為是“積極”的句子，如“雷神愛(ài)他的錘子”，會(huì)得到一個(gè)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(chǎng)戰(zhàn)斗”，將得到一個(gè)接近-1的數(shù)值。
一般來(lái)說(shuō)，像1951年的《愛(ài)麗絲夢(mèng)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(dòng)明顯；不成功的，比如2009年的《控制極限》The Limits of Control，情感波動(dòng)較小。研究人員說(shuō)，電影的開(kāi)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(gè)摘要中的情感評(píng)分轉(zhuǎn)變成一個(gè)總分，以反映情緒變化的頻率，即情感“波動(dòng)性”。研究人員測(cè)試了三種不同的計(jì)算方法。這三種方法都能相當(dāng)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)一部電影是否會(huì)票房撲街，而且有一種方法特別適用于喜愛(ài)驚悚片和喜劇片的觀眾的預(yù)測(cè)。
與預(yù)測(cè)電影票房會(huì)撲街相比，這些方法在預(yù)測(cè)哪部電影會(huì)成功的時(shí)候沒(méi)有那么有效，但是仍能獲得一個(gè)比隨機(jī)預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確的結(jié)果。
研究人員說(shuō)，在未來(lái)，他們會(huì)進(jìn)一步改進(jìn)模型，以預(yù)測(cè)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(shuō)，該預(yù)測(cè)系統(tǒng)的公正評(píng)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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