疫病のようなソーシャル メディアから逃れ、期待に満ちた Stranger Things のレビューを読まないということはありませんか? アベンジャーズ エンドゲームのすべての詳細を投稿するのが大好きな友人を打ち負かす危険がありますか?
診断は明確です：あなたはネタバレ症候群を持っています。 恐れることはありません。カリフォルニア大学サンディエゴ校は、すでに緊張状態にあるあなたのメンタルヘルスに取り組んでいます。
これらの親愛なる人たちは、ネタバレがネット上のどこにあるかを教えてくれる人工知能を開発したので、ネタバレを避けることができます.
「ネタバレはネットのいたるところにあり、何よりもソーシャル メディアはそれらでいっぱいです。ユーザーと研究者として、私たちは不快感と、それが本やテレビ シリーズの楽しみをいかに台無しにするかを理解しています。」 サイコロ ンダパ・ナカショーレ、コンピューターサイエンスの教授および研究の著者。
一部のサイトでは、ユーザーが詳細を明らかにする可能性があることを他のユーザーに報告できます。 「警告: ネタバレを含む」という丁寧な前提に出くわすことがあります。 残念ながら、それは常に起こるわけではありません。
これが、SpoilerNetが生まれた理由です。これは、周囲ののろわれた前進を狩り、回避するように信号で知らせるアンチスポイラーAIです。
理論的には、それはテキストの起草でどのような言語パスと知識が使用されているかをよりよく理解する方法ですが、それは冒涜です。 実は、サンディエゴの研究者たちはネタバレを壊し、これを終わらせる力を持っています！ はい！
チームはそのコメントを フィレンツェで開催される計算言語学協会の年次総会。 研究者が開発したツールは、ブラウザ拡張機能の構築に使用できます。 私はそれを予測し、私はそれを想像し、私はそう願っています。
SpoilerNet のトレーニングとテストを行うために、カリフォルニア大学サンディエゴ校のチームはスポイラー データベースを探し回りました。 注意: ネタバレを含みます - 彼らは何も見つけませんでした. このために、XNUMX 万近くの本とシリーズのレビューをまとめて、XNUMX つにまとめなければなりませんでした。 Goodreads は、読者や視聴者の印象を追跡して共有できるソーシャル ネットワークです (Anobii のように)。
「私たちが知る限り、これはこの規模でこの正確さを備えた最初のスポイラー データベースです。」 サイコロ メンティン・ワン、計算科学の博士号と論文の筆頭著者。
好奇心
研究者は、スポイラーはすべてレビューの最後の部分に焦点を当てていることが多いと指摘しています. この仮定とは別に、まだ微調整すべきことがあります。 まず、作るのは簡単ではありませんAI スポイラーを作成する人が使用するさまざまなスタイル (多く)。 第二に、セマンティック レベルでは、文脈が変わると意味が変わる単語があります (例: 「黒」は色ですが、キャラクターの名前になることもあります)。
これらの改善可能な側面を超えて、SpoilerNet はすでにアンチ スポイラーとして非常に優れたパフォーマンスを発揮しています。その精度は、本では 89% から 92%、シリーズでは 74% から 80% です。
