通过对脚本进行适当的编辑并在拍摄单个场景之前,这种方法可以使电影主管能够提前并根据需要设计电影等级。
南加州大学的研究作者Shrikanth Narayanan表示:“除了潜在的财务影响之外,这种即时反馈还使讲故事的人和决策者能够反思他们为公众创造的内容以及这些内容可能对观众的影响。”在美国。
创建的AI工具接收所有脚本作为输入,通过神经网络对其进行处理,并对其进行扫描以获取所表达的语义和情感。
在此过程中,它将句子和短语分类为肯定,否定,攻击性和其他描述符。
研究人员维克多·马丁内斯(Victor Martinez)说:“我们的模型着眼于电影脚本,而不是实际场景,这些声音随后会在生产线中出现。”
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