ストレンジャー・シングスのレビューが進歩に満ちていることを読まないように、疫病のようなソーシャルメディアから逃げていますか？ アベンジャーズエンドゲームに関するすべての詳細を投稿に書き込むのが大好きな友達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。
それらの親愛なる連中は、ネタバレがネット上のどこにいるかを知らせることができる人工知能を開発したので、あなたはそれらを避けることができる。
「ネタバレはネット上のいたるところにあり、何よりもソーシャルメディアがいっぱいです。 ユーザーや研究者として、私たちは不快感を理解し、それがどのようにして本やTVシリーズの楽しさを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、ユーザーは詳細を明らかにする可能性のあるものを他のユーザーに報告できます。 時々、私たちは「警告：ネタバレを含む」という礼儀正しい前提を見つけます。 残念ながら、それは常に起こるとは限りません。
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 フィレンツェの計算言語学協会の年次総会。 研究者が開発したツールを使用して、ブラウザ拡張機能を構築できます。 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、UCサンディエゴチームはスポイラーデータベースを探しました。 注意：スポイラーが含まれています-彼らは何も見つかりませんでした。 このため、彼らはXNUMXつにまとめ、本とシリーズのXNUMX万件近くのレビューをまとめなければなりませんでした。 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Goodreadsからの証拠資料（Anobiiと少し似ていました）。
「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ネタバレデータベースです。」 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、ネタバレはすべてレビューの後半に集中することが多いと指摘しています。 この仮定とは別に、微調整することがまだあります。 まず、それを作るのは簡単ではありませんAI スポイラーを作る人が使用するさまざまなスタイル（多く）。 次に、セマンティックレベルでは、コンテキストの変化に応じて意味が変わる単語があります（例：「黒」は色ですが、文字の名前にすることもできます）。
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よく機能します。その精度は、本の場合89％から92％、シリーズの場合74％から80％です。
