El experto en algoritmos de Youku revela: los roles de Yi Yang Qianxi y Lei Jiayin en "Chang'an" son todos casting de big data
"Big data encontró a Lei Jiayin a través de cabezón, tipo duro y otras etiquetas"
Shen Yi: Tenemos un modelo de casting y las dimensiones se extraen en función de big data. Existen principalmente dos dimensiones: los propios actores y la actuación relacionada con obras históricas. Extraiga las etiquetas de evaluación de los actores por parte de los internautas a través de los datos de opinión pública de toda la red y calcule la correlación entre los actores y las etiquetas de los candidatos (rol). Además, también se debe considerar la popularidad actual y el valor comercial del actor, incluida la apariencia; Además, ¿en qué ha actuado, cuál es su papel en la obra, cómo es la interpretación de las obras históricas, cómo es la taquilla de las películas, el tráfico y los ratings de las series de televisión? Estas dimensiones se desglosan por actor y. Los factores anteriores se combinan para satisfacer las necesidades del sector empresarial. Generaremos una lista de candidatos y seleccionaremos de la lista.
Shi Xiaofei: La capacidad de transmisión es uno de los escenarios de aplicación de los productos Beidou Star. Beidou Star es una plataforma de inteligencia artificial de contenido pan (el contenido pan se refiere al contenido de la industria del entretenimiento, incluidos dramas, películas y variedades). programas, cómics, artistas, creador principal, etc.). Beidou Star se basa en las capacidades de big data de IA para realizar un análisis integral de deconstrucción de contenido panorámico y proporciona big data de IA como referencia auxiliar para la toma de decisiones en todo el ciclo de vida de la inversión, producción, operación y marketing de contenido. La tecnología de la plataforma se ha acumulado durante mucho tiempo. El producto se exportó hace unos dos años y antes se usaba principalmente internamente, pero ahora se ha disparado en "Chang'an".
Shen Yi: Las etiquetas de personaje de Zhang Xiaojing incluyen tipo duro, héroe solitario, inteligencia y sentido de la justicia. En el trabajo original, tiene un apodo llamado Zhang Datou porque su cabeza es relativamente grande, y Lei Jiayin. Finalmente coincidió con las etiquetas También hay "cabeza grande", porque esto es lo que muchos internautas mencionaron en sus comentarios sobre Lei Jiayin. Además, ha actuado en dramas antijaponeses antes y tiene una imagen de tipo duro. Las etiquetas reconocidas por la opinión pública incluyen tipo duro, rectitud, rufián, riguroso, etc.
Shen Yi: Tenemos un modelo de belleza, que se calcula mediante aprendizaje automático. El principio es que una gran cantidad de personas reales califican las fotos de actores y celebridades que ven, y luego alimentan estos datos a la máquina, y la máquina aprenderá la lógica de puntuación de las personas. De esta forma, después de que la máquina vea la nueva foto, sabrá cómo puntuarla y cuántos puntos dará. A través de este modelo, calificamos a los actores en toda la red, y Lei Jiayin se ubicó en el TOP10, superando al 90% de los artistas masculinos.
"Cambiar a dos actualizaciones por semana es una sugerencia de big data".
Shi Xiaofei: Yi Yang Qianxi también utilizó big data en el proceso de toma de decisiones del casting. Brindará AI Big data para ayudar con sugerencias para la toma de decisiones, y quien toma la decisión final sigue siendo el director de casting. Luego tomarán la decisión final basándose en el criterio de su propia industria, los cronogramas de los actores y una consideración integral de la rentabilidad. La experiencia en la industria del director de big data de IA constituye un buen complemento a las fortalezas de cada uno.
Shi Xiaofei: Esta es la sugerencia dada por Beidou Star System. Los comentarios de los usuarios y los datos de calificaciones indican que se necesitan más actualizaciones, por lo que la actualización se cambia de lunes a dos veces por semana. Esto fue aprobado en la reunión del proyecto y es una sugerencia para la toma de decisiones dada por AI big data.
Nandu: ¿Qué puntos débiles puede ayudar a resolver el big data en el trabajo de casting que son difíciles de resolver manualmente?
Shen Yi: La IA desempeña un papel de apoyo, y los resultados del big data lo son. más objetivo y se puede evitar. Hay demasiados factores subjetivos, como la preferencia personal por los actores. El apoyo de big data hace que cada dimensión sea interpretable. Al mismo tiempo, puede proporcionar una visión más amplia del casting, y los resultados de la retroalimentación de toda la biblioteca de actores de la red pueden ser más completos que los candidatos que un solo director de casting puede imaginar en un corto período de tiempo, evitando así omisiones.
“La deconstrucción y cuantificación del contenido es más difícil que la de los productos”
Shi Xiaofei: El soporte de datos en la etapa de transmisión será más directo que el casting. Puede obtener los datos directamente en la plataforma. Los datos de transmisión y los big data de IA penetrarán en la plataforma mucho antes que el contenido en sí.
En plataformas como Youku, se pueden monitorear todos los datos de visualización, los datos de interacción del usuario, el rendimiento directo del contenido y los big data.
Utilizamos big data de IA para deconstruir y analizar el contenido desde la etapa de propiedad intelectual hasta la etapa del guión y la etapa de la película terminada, y hacemos todo lo posible para cuantificar los indicadores cuantificables del contenido.
Por un lado, los big data de IA comprenden profundamente a los usuarios desde el lado de la plataforma. Este producto de Taobao tiene una comprensión madura de los usuarios y el contenido de la plataforma, y ahora estamos conectados. Desde el punto de vista del contenido, profundizaremos en el contenido y realizaremos un análisis en profundidad. La combinación de los dos es explorar cómo el contenido y la plataforma pueden integrarse mejor y crear mayor valor.
Shi Xiaofei: Deconstruir y cuantificar el contenido es más difícil que cuantificar la estructura de los productos. Por ejemplo, el indicador cuantitativo del producto de comercio electrónico sandalias de mujer talla 38 es muy sencillo. Pero ¿cómo cuantificar el contenido de "Las Doce Horas de Chang'an"? Esto es relativamente difícil. Por ejemplo, para los indicadores cuantitativos de apariencia, necesitamos entrenar una gran cantidad de datos y entrenar un indicador cuantitativo sobre esta base. Desde la perspectiva del usuario, los productos de comercio electrónico tienen usuarios claros, entonces, ¿quién los mirará en Changan? aprenden una comprensión más profunda del contenido que consumen los usuarios. Cuando definimos usuarios de contenidos, no podemos limitarnos a definir dimensiones básicas como el género y la edad, sino también establecer indicadores en profundidad como etiquetas psicológicas.
Continuaremos actualizando nuestros productos en el futuro. Por ejemplo, Beidou Star abrirá los enlaces desde el análisis del guión hasta el rodaje y la producción, brindando servicios más detallados desde el casting hasta la expresión de los personajes, la actuación durante la producción. y edición de posproducción y sugerencias; continuaremos promoviendo la integración de publicidad, distribución y transmisión, y brindaremos orientación al usuario y alcance de publicidad y operación más precisos.