通過對腳本進行適當?shù)木庉嫴⒃谂臄z單個場景之前，這種方法可以使電影主管能夠提前并根據(jù)需要設(shè)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(wù)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?yōu)楣妱?chuàng)造的內(nèi)容以及這些內(nèi)容可能對觀眾的影響?！痹诿绹?。

創(chuàng)建的AI工具接收所有腳本作為輸入，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(nèi)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(chǎn)線中出現(xiàn)?！?/p>

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