迪士尼的最新研究,这将教会人工智能如何判断短篇故事

最近,迪士尼的研究人员一直在开发一些引人注目的新技术,其中包括实时语音动画、共享增强现实技术以及一些令人毛骨悚然的现场表演技术,现在,迪斯尼和马萨诸塞州波士顿大学的研究人员一直在研究能够评估短篇故事的神经网络。

最近,迪士尼的研究人员一直在开发一些引人注目的新技术,其中包括实时语音动画、共享增强现实技术以及一些令人毛骨悚然的现场表演技术。

现在,迪斯尼和马萨诸塞州波士顿大学的研究人员一直在研究能够评估短篇故事的神经网络。

虽然这些人工智能(还没有)像专业的文学评论家那样分析故事,但该软件试图预测哪些故事最受欢迎。

“我们的神经网络在预测故事的受欢迎程度方面取得了一些成功,”迪士尼研究科学家Boyang “Albert” Li在一份声明中说。

“你还不能用它们来为你的本地写作竞赛挑选优胜者,但它们可以被用来指导未来的研究。”

研究人员利用社交问答网站Quora上的一个大数据库来输入人工智能算法。

Quora上的许多答案都是以故事的形式出现的,所以读者的投票可以被用作衡量人气的标准,也可以作为“叙事质量的代表”。

研究小组收集了近55,000个答案,并将其中28,000个以上的答案归类为故事,每个故事平均有369个单词。

然后他们开发了几个不同的神经网络——一个是看每个故事的不同部分,另一个是对一个故事的意义进行更全面的理解。

每个人工智能都对某个特定故事的相对受欢迎程度做出了预测。

这两种神经网络都比基线文本评估更适合选择一个故事的受欢迎程度,但整体网络比专注于章节的网络显示了18%的改进。

当然,不难想象,一家电影公司会使用这种技术的未来版本来为生产选择剧本,但这一技术仍处于初级阶段。

我们只希望研究人员能找到一种方法来过滤故事的质量,而不仅仅是受欢迎程度。

没人再需要一部变形金刚电影了。

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