Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w analizie recenzji filmów?

Niezależnie od branży, opinie klientów są najważniejsze. W końcu dostarczają wielu informacji na temat postrzegania produktu przez konsumentów, dzięki czemu firmy mogą działać lepiej, aby zapewnić większą satysfakcję. Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji i obecnie bardzo zaawansowanym rozwojem, branża filmowa decyduje się na sprzymierzeniec z niej, głównie poprzez analizę nastrojów. Jak sztuczna inteligencja jest przydatna w krytyce filmowej i analizie nastrojów? Dowiedz się z tego artykułu.

Sztuczna inteligencja w kasynach online: obsługa klienta i przewidywanie trendów

Sektor gier online był jednym z pierwszych, na który wpływ miała sztuczna inteligencja. Najlepsze witryny z grami, takie jak Casino Verde, dostrzegły w tym ekscytującą okazję i mądrze ją wykorzystują w celu zapewnienia satysfakcji klienta. Zatem sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w dwóch zasadniczych aspektach: obsłudze klienta i przewidywaniu trendów w grach.

Jeśli chodzi o obsługę klienta, wiele kasyn wdraża obecnie systemy chatbotów i wirtualnych agentów oparte na sztucznej inteligencji. Te narzędzia AI mają zapewniać klientom pomoc całodobową, 7 dni w tygodniu, przy większym zadowoleniu. Odpowiedź jest udzielana natychmiastowo i może być nawet spersonalizowana zgodnie z przyzwyczajeniami i preferencjami gracza. Następnie platformy uwzględniają opinie klientów na temat obsługi klienta i ogólnych wrażeń z gry, aby spersonalizować.

Jeśli chodzi o przewidywanie trendów w branży kasyn online, sztuczna inteligencja pomaga dostrzec możliwości rozwoju w branży. Każdy aspekt rozgrywki może opierać się na zaawansowanych algorytmach sztucznej inteligencji, aby zapewnić lepsze wrażenia z gry. Z kolei analizy behawioralne informują o preferencjach, umożliwiając w ten sposób graczom zorientowanie się w czasie w oparciu o trendy ewolucyjne.

Jak AI działa w analizie nastrojów w krytyce filmowej?

Podobnie jak w przypadku każdego innego sektora działalności, analiza nastrojów w krytyce filmowej pozwala zrozumieć uznanie widzów dla filmów lub seriali. Narzędzia AI stosowane w tym sensie zazwyczaj opierają się na języku używanym przez odbiorców w recenzjach w celu identyfikacji nastrojów. Następnie wyróżniają się 3 główne kategorie. Aby lepiej zrozumieć te kategorie uczuć:

• Pozytywne: oznacza to, że dana osoba faworyzuje dany film lub serial;
• Neutralny: uczucie neutralności wskazuje, że dana osoba nie jest ani za, ani przeciw treści;
• Negatywne: to uczucie wywołuje rozczarowanie treścią kinową;
• Bardzo negatywne: bardzo negatywne uczucie wywołuje całkowite spustoszenie. Jest to jedno z najbardziej niebezpiecznych dla aktorów, ponieważ może łatwo spowodować zły rozgłos ze strony opinii publicznej.

Analiza odczuć społecznych pozwala zatem podmiotom z branży filmowej kierować konsumentów w dokonywaniu wyborów, ale także dostosowywać się, aby oferować bardziej satysfakcjonujące treści.

Proces analizy recenzji w 3 krokach

Na etapie analizy opinii konsumentów należy wziąć pod uwagę dwie istotne rzeczy: używany język i kontekst. Prowadzi to do następujących trzech etapów:

• Identyfikacja kluczowych wyrażeń: Krytycy konsumencki często używają metafor, aby wzmocnić swoje uczucia. Na przykład słowa takie jak „pigułka nasenna”, „arcydzieło” czy „kinowa katastrofa” tworzą mocny obraz, który ujawnia uczucia krytyka.
• Biorąc pod uwagę kontekst: przymiotniki mogą wyrażać intensywne emocje. Na przykład określenia „oszałamiający”, „nudny”, „śmieszny” lub „przygnębiający” dają natychmiastowe wyobrażenie o tonie recenzji. Zatem film określony jako „fascynujący” prawdopodobnie otrzyma pozytywną recenzję. Jeśli jednak tego wyrażenia użyto w gatunku „fascynująca katastrofa”, zdanie to najwyraźniej nie ma już tego samego znaczenia. Zatem to samo wyrażenie może mieć znaczenie pozytywne lub negatywne, w zależności od kontekstu, w którym jest użyte.
• Przypisywanie oceny uczuciu: Niektóre narzędzia analityczne oceniają recenzje na podstawie użytego języka i wahają się od -1 (bardzo negatywna) do 1 (bardzo pozytywna).

To te same kroki, które wykonuje się na poziomie narzędzia sztucznej inteligencji.

Różne techniki analizy sentymentów w krytyce filmowej

W rzeczywistości do rozpoznawania nastrojów społecznych stosuje się różne techniki. Głębokość i precyzja analizy zależy od zastosowanych narzędzi i metodologii.

Pierwsze podejście polega na uczeniu maszynowym. Często stosowane są trzy metody uczenia się: uczenie się pod nadzorem, uczenie się bez nadzoru i uczenie głębokie. Pierwsza polega na szkoleniu modelu uczenia się, druga jest stosowana głównie w przypadku rzadkich danych, a trzecia obejmuje splotowe sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN).

Następnie drugą ważną techniką analizy jest ta oparta na leksykonie. SentiWordNet i AFINN to dwa najczęściej używane zasoby w procesie przetwarzania języka naturalnego. SentiWordNet to leksykalna baza danych, która przypisuje ocenę nastrojów każdemu synonimowi lub synsetowi (zestawowi synonimów) w WordNet. Każdy synset jest powiązany z trzema wynikami: pozytywnym, negatywnym i neutralnym. AFINN to kolejny zasób leksykalny, ale w przeciwieństwie do SentiWordNet przypisuje każdemu słowu unikalną wartość, sklasyfikowaną w przedziale od -5 do +5, zgodnie z jego wartościowością emocjonalną.

Wreszcie trzecia technika opiera się na podejściu hybrydowym. Innymi słowy, działa jako kombinacja różnych podejść.

Niektóre wyzwania związane z analizą nastrojów i recenzją filmów opartą na sztucznej inteligencji

Pomimo interesujących osiągnięć pozostają 3 główne wyzwania:

• Identyfikacja kontekstowa
• Wykrywanie sarkazmu
• Multimodalna analiza sentymentów (z uwzględnieniem treści nietekstowych).

Sprostanie tym wyzwaniom może naprawdę zapoczątkować nową erę w krytyce filmowej.

Aktor w kinowym wszechświecie? Wykorzystaj sztuczną inteligencję lepiej!

Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja wnosi realną korzyść w analizie nastrojów w krytyce filmowej. Upraszcza pracę i oszczędza sporo czasu, a jednocześnie pozwala aktorom zrozumieć, w jaki sposób treść jest odbierana przez społeczeństwo. Jednakże główne pozostające wyzwania nieco spowalniają ten rozwój.

Odczyty: 0