Для тренировки нейросети ученые использовали синопсисы более 42 тысяч фильмов, некоторые из которых были взяты из "Википедии". Искусственный интеллект разбивал текст на отдельные предложения. При этом, фразам с положительным оттенком, например, "Тор любит свой молот" присваивали рейтинг 1, а с негативным ("Тор вступил в драку") – рейтинг -1.
Исследователи утверждают, что в фильмах, которые были успешны в прокате, позитивные и негативные оценки чередуются часто, а провальные оказались более "монотонными" по этому показателю.
Затем ученые отработали три различных подхода к подведению финальной оценки, все из которых оказались эффективными при предсказании успешности фильма. Вместе с тем, один из таких подходов оказался особенно точным.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал с новостями технологий и культуры.
Ранее искусственный интеллект обнаружил лекарство от малярии в зубной пасте. В ходе исследования ученые подключили искусственный интеллект для анализа того, как возбудитель, малярийный плазмодий, взаимодействует с триклозаном, антибиотиком из обычной "лечебной" зубной пасты. Этот антибиотик, как объясняют биологи, подавляет размножение бактерий, мешая работе одного из ключевых ферментов, который отвечает за составление жировых молекул, необходимых для нормальной работы клеточных стенок микробов.