剧本质量评估：我们能否预测谁将获提名？
计算与语言
2020-05-14 v1
摘要
对电影人而言，决定哪些剧本拍成电影是一个成本高昂且耗时的过程。因此，构建一种工具以辅助剧本筛选——电影制作的初始阶段——将大有裨益。为此，本文提出一种基于语言线索评估剧本质量的方法。我们以双重路径解决该问题：(1)将任务定义为预测剧本在主要电影奖项中的提名，假设获同行认可的剧本应有更大成功机会。(2)基于业界观点与叙事学，提取领域特定特征并整合进常用分类技术。我们面临两项挑战：(1)剧本远长于其他文档数据集；(2)获提名剧本有限因而难以收集。然而，借助叙事学启发的建模与领域特征，我们的方法相较强基线取得明显改进。本工作为未来剧本分析提供了新思路。
引用
@article{arxiv.2005.06123,
title = {Screenplay Quality Assessment: Can We Predict Who Gets Nominated?},
author = {Ming-Chang Chiu and Tiantian Feng and Xiang Ren and Shrikanth Narayanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.06123},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 3 figures, accepted to ACL NUSE workshop 2020