С помощью программы теперь можно определить успех еще не вышедшей на телеэкраны кинокартины
Искусственный интеллект может предсказать успех или провал фильма. Специалисты уверены, что в будущем метод может быть усовершенствован, чтобы предсказывать сумму кассовых сборов. Об этом сообщили специалисты в рамках научного собрания на Storytelling Workshop 2019, которое проходило во Флоренции.
В современном мире ежегодно снимают порядка тысячи фильмов. Согласно исследованиям, киноиндустрия только в Соединенных Штатах Америки приносит доход до десяти миллиардов долларов. А если верить статистике, то на один фильм уходит порядка 100 миллионов долларов. Но многие создатели фильмов сталкиваются с проблемой того, будет ли интересен новый проект или же нет.
В помощь зрителям созданы онлайн-платформы, которые позволяют оценивать фильм еще до просмотра. Среди них – RottenTomatoes, Metacritic и Internet Movie Database (IMDb). Благодаря данным платформам люди могут еще до выхода кинокартины узнать, кто будет сниматься в фильме, кто является режиссером, сколько денег было в него вложено, 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.
И вот исследователи решились на создание нескольких нейросетей, которые на основе письменного резюме могут выдать вероятность успеха фильма. Для тестирования специалисты использовали сюжетные планы из 42306 фильмов со всего мира, многие из которых были найдены на просторах Википедии. Во время работы 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.
В будущем специалисты планируют усовершенствовать данный интеллект, чтобы предсказывать сумму кассовых сборов. Беспристрастное суждение системы может дать преимущество менее известным авторам. Также эта программа будет выгодна и людям. Она избавит зрителей от необходимости смотреть неудачные картины.
