通過對腳本進行適當的編輯并在拍攝單個場景之前,這種方法可以使電影主管能夠提前并根據需要設計電影等級。
南加州大學的研究作者Shrikanth Narayanan表示:“除了潛在的財務影響之外,這種即時反饋還使講故事的人和決策者能夠反思他們為公眾創造的內容以及這些內容可能對觀眾的影響。”在美國。
創建的AI工具接收所有腳本作為輸入,通過神經網絡對其進行處理,并對其進行掃描以獲取所表達的語義和情感。
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·馬丁內斯(Victor Martinez)說:“我們的模型著眼于電影腳本,而不是實際場景,這些聲音隨后會在生產線中出現。”
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