[發(fā)明專利]一種電影劇本情節(jié)預(yù)測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911416320.4
• 申請(qǐng)日: 2019-12-31
• 公開（公告）號(hào): CN111222315B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉宏偉;劉宏蕊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天津外國(guó)語(yǔ)大學(xué);廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F40/205
• 分類號(hào): G06F40/205;G06F40/253;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/042
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021
• 代理人: 吳夢(mèng)圓

1.一種電影劇本情節(jié)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：

將歷史文本切分為語(yǔ)句；

確定語(yǔ)句中包含的事件以及所述事件的事件特征；

根據(jù)各個(gè)事件的時(shí)序，建立事件圖，所述事件圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)事件，節(jié)點(diǎn)的特征向量通過(guò)該節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)事件的事件特征確定；

將指定節(jié)點(diǎn)路徑中包含的節(jié)點(diǎn)的特征向量，輸入訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出與所述指定節(jié)點(diǎn)路徑相應(yīng)事件的預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)；

其中，所述事件特征包括事件類型、場(chǎng)景信息以及情感標(biāo)簽；

其中，所述事件類型通過(guò)以下步驟確定：

對(duì)所述語(yǔ)句進(jìn)行詞性標(biāo)注，并確定所述語(yǔ)句中的動(dòng)詞；

將所述動(dòng)詞與預(yù)先建立的自動(dòng)內(nèi)容抽取庫(kù)中的事件類型進(jìn)行匹配，得到與所述動(dòng)詞相匹配的事件類型；

所述場(chǎng)景信息通過(guò)以下步驟確定：

利用正則表達(dá)式從所述歷史文本中定位以“EXT.”或者“INT.”開頭的目標(biāo)語(yǔ)句；

基于所述目標(biāo)語(yǔ)句確定所述場(chǎng)景信息；

所述情感標(biāo)簽通過(guò)以下步驟確定：

利用詞向量技術(shù)，將所述語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的數(shù)值信息；

將所述數(shù)值信息輸入預(yù)先建立的樸素貝葉斯模型，得到所述語(yǔ)句的情感標(biāo)簽。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將指定節(jié)點(diǎn)路徑中包含的節(jié)點(diǎn)的特征向量，輸入訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出與所述指定節(jié)點(diǎn)路徑相應(yīng)事件的預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)，包括：

將節(jié)點(diǎn)的特征向量，輸入所述訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)向量；

將所述指定節(jié)點(diǎn)路徑中包含的節(jié)點(diǎn)的特征向量與狀態(tài)向量，輸入所述訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出與所述指定節(jié)點(diǎn)路徑相應(yīng)事件的預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將節(jié)點(diǎn)的特征向量，輸入所述訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)向量，包括：

將節(jié)點(diǎn)的特征向量、與該節(jié)點(diǎn)相連的邊的特征向量、與該節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn)的特征向量以及狀態(tài)向量，輸入訓(xùn)練后的針對(duì)局部轉(zhuǎn)化的前饋全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)中，得到該節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

在輸出與制定節(jié)點(diǎn)路徑相應(yīng)事件的預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)后，執(zhí)行以下步驟：

將所述預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)向量以及特征向量，輸入所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出與所述預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)相應(yīng)的下一個(gè)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)。

5.一種電影劇本情節(jié)預(yù)測(cè)裝置，其特征在于，包括：

語(yǔ)句切分模塊，用于將歷史文本切分為語(yǔ)句；

事件特征確定模塊，用于確定語(yǔ)句中包含的事件以及所述事件的事件特征；

事件圖確定模塊，用于根據(jù)各個(gè)事件的時(shí)序，建立事件圖；所述事件圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)事件，節(jié)點(diǎn)的特征向量通過(guò)該節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)事件的事件特征確定；

節(jié)點(diǎn)選取模塊，用于將指定節(jié)點(diǎn)路徑中包含的節(jié)點(diǎn)的特征向量，輸入訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出與所述指定節(jié)點(diǎn)路徑相應(yīng)事件的預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)；

其中，所述事件特征包括事件類型、場(chǎng)景信息以及情感標(biāo)簽；

其中，所述事件類型通過(guò)以下步驟確定：

對(duì)所述語(yǔ)句進(jìn)行詞性標(biāo)注，并確定所述語(yǔ)句中的動(dòng)詞；

將所述動(dòng)詞與預(yù)先建立的自動(dòng)內(nèi)容抽取庫(kù)中的事件類型進(jìn)行匹配，得到與所述動(dòng)詞相匹配的事件類型；

所述場(chǎng)景信息通過(guò)以下步驟確定：

利用正則表達(dá)式從所述歷史文本中定位以“EXT.”或者“INT.”開頭的目標(biāo)語(yǔ)句；

基于所述目標(biāo)語(yǔ)句確定所述場(chǎng)景信息；

所述情感標(biāo)簽通過(guò)以下步驟確定：

利用詞向量技術(shù)，將所述語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的數(shù)值信息；

將所述數(shù)值信息輸入預(yù)先建立的樸素貝葉斯模型，得到所述語(yǔ)句的情感標(biāo)簽。

6.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括處理器以及用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述處理器執(zhí)行所述指令時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-4中任意一項(xiàng)所述方法的步驟。

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述指令被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-4中任意一項(xiàng)所述方法的步驟。