迪士尼與麻省大學波士頓分校的研究人員合作開發(fā)了一種技術，能夠利用人工智能算法評估短篇故事流行度。雖然這些人工智能程序還不能像專業(yè)文學批評家一樣分析故事的好壞，但卻能夠預測哪些故事可能最受歡迎。“我們的神經(jīng)網(wǎng)絡在預測故事能否流行方面取得了一些成功。”迪士尼研究員Boyang Li說，“你還不能使用它們挑選當?shù)貙懽鞅荣惖膬?yōu)勝者，但卻可以用于指導未來的研究。”
研究人員使用社交問答網(wǎng)站Quora上的文章來訓練人工智能程序，因為該網(wǎng)站上的很多答案都以故事的形式體現(xiàn)，所以讀者的點贊可以作為一項流行度指標，大致體現(xiàn)故事的質(zhì)量。
該團隊收集了大約5.5萬條回答，將其中超過2.8萬條歸為故事，每一個故事平均有369個單詞。他們隨后還開發(fā)了兩個不同的神經(jīng)網(wǎng)絡——一個用于查看每個故事的不同部分，另外一個從更加整體的視角評估一個故事。
每個人工智能都可以預測一個故事的相對流行度，這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡都比單純的文字性評估效果更好，但全局性的神經(jīng)網(wǎng)絡比專注于各個部分的神經(jīng)網(wǎng)絡效果還要高出18%。
業(yè)內(nèi)人士認為，電影公司未來也可能會使用類似的技術選擇劇本。
