Long Ma kahramanı değil mi? Yapay zeka size sırada kimin olacağını söylüyor: "Buz ve Ateş Şarkısı" nın makine öğrenimi yorumu
Newau Fei Tapınağı'ndan Balık ve Koyun
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
"Bir kişinin kahramanı olduğunu her düşündüğümde, ölür!"
Final sezonunda "Game of Thrones" yemek çantasını kimin alacağını asla bilemezsiniz. Daha dün, dünyanın dört bir yanındaki hayranlarının heyecanlı beklentisiyle HBO, Game of Thrones'un sekizinci sezonunun ilk bölümünü yayınladı ve bu buz ve ateş şarkısı nihayet son bölümünü çaldı.
"Herkes ölümlüdür", gerçeği biliyorum ama kahramanı kim? Muhtemelen her Quan You hayranı, Peder Martin'in kalçasına sarılmak ve Tanrı'dan bir kelime (wang) sormak ister.
Aslında, bu cevabı bilmek istiyorsanız, belki de makine öğrenimi daha güvenilirdir. AI hangi sırları görür? Kırmızı ışık uyarısı burada: Aşağıdaki içerik makine öğrenimi ile analiz edilir ancak Spoiler dahil! Spoiler dahil! Spoiler dahil!
Long Ma merkez değil ve Yuxue kahramandır
Roman hala çukurlu olsa da, "Game of Thrones" bölümü üç ejderhayı hafifçe ortaya çıkardı. Quanyou hayranları arasında en yaygın görüşler Daenerys, Jon ve Tyrion'un üç ejderha olduğu yönündedir. .
Ancak makine öğrenimi bu görüşe uymuyor gibi görünüyor.
Peter Vesterberg adında küçük bir kardeş, "Buz ve Ateşin Şarkısı" roman serisinin metnini analiz etmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullandı. Long Ma'nın rolünün beşinci "Şeytanın Ejderhasının Dansı" na kadar önemli ölçüde geliştirilmediği görülebilir. Dördüncü "Kargaların Ziyafeti" nde, üçünden hiçbirinin POV bölümü olmamasına rağmen, Jixue ve küçük şeytanın diğerlerinin perspektifinde oldukça fazla rolü vardır.
Peter ayrıca karakterler arasındaki ilişkiyi daha da araştırdı.
Açıkçası, AI, Yuxue'nin kahramanın kahramanı olduğuna inanıyor.Sonuçta, hiçbir şey bilmeden ölümden geri dönebilir.Bir bütünlük yüzüyle, Westeros'ta kolay olmayan son sezonu atlattı.
Lannister kardeşler Tyrion ve James tarafından takip edildi. Lion ailesinin taraftarları bu sefer mutlu olsa da ailede domuz takım arkadaşları olmasına rağmen iki kardeşin mükemmel olmasını engelleyemiyorlar.
Long Ma'ya gelince, adı listede bile yok.
AI, milyon karakterlik metinden hikayenin gelişimine bir göz atıyor. Bununla birlikte, bu aynı zamanda düşmanı derine çekmeye çalışan eski hırsız Martin de olabilir ve işin püf noktası kanı görmek değil.Korkarım AI kolayca saklanabilir.
Ölüm listesinde 1 numara
Kış geliyor, tuhaf hayaletler ordusu geliyor ve bir sonraki öğle yemeğinin gönderileceği taraftarlar için kahramanın kim olduğundan daha endişe verici olabilir.
Quanyou'nun Münih Teknik Üniversitesi'ndeki (TUM) hayranları, son sezondaki karakterlerin ölüm olasılığını tahmin etmek için makine öğrenimini kullandı.
Ne yazık ki, hayatta kalma kuralları konusunda çok bilgili olan Bolong listenin başında yer aldı. Mercenary Bolong, Lannister kardeşlerle olan etkileşimiyle yükseldi ve ejderhayı anneye karşı eğme ve ateş etme performansının sayısız hayranı cezbettiği söylenebilir, James'i kurtarmak için seyirciye verdiği şoktan bahsetmeye bile gerek yok.
Westeros Zehirli dillerin TOP listesinde yer alabilen bu Sir Heishuihe, yapay zekanın gözünde% 93,5 ölüm şansına sahip. Endişe verici değil. Bolong yoksa, şikayet edecek ilk kişi olmaya hak kazanacak. ?
Stark ailesi, en sefil ailenin rolünü oynamaya devam ediyor gibi görünüyor ve başladıktan kısa bir süre sonra ailesi harap olan kurt ailesinin listede iki tane daha var. "Bir sürü kurt yaşar, ama yalnız bir kurt ölür", kahramanı Lu Xue böyle yaşayabilir.
Ölüm listesine ek olarak, bir de hayatta kalma listesi var.
Kurt ailesi ile karşılaştırıldığında, aslan ailesi gerçekten AI sevgisidir. Başkahraman bunu tanımladıktan sonra, AI ne küçük şeytanın ne de James'in köpek olma ihtimalinin en düşük olduğunu söyledi. Görünüşe göre kurt ailesi bu aslan-kurt savaşında tamamen yenilmiş.
Bu analizleri okuduktan sonra, bazı insanlar AI'nın sadece ağzınızı açmaması gerektiğini sorgulayabilir. Peki, AI bu sonuçlara nasıl varır?
Gerçek kahramanı bulmak için veri analizi + ağ teorisi
Gerçek kahramanın kim olduğunu analiz ederken, Peter "Buz ve Ateşin Şarkısı" nın verilerini analiz etmek için esas olarak üç yöntem kullandı:
- Kelimelerin çeşitliliğini ölçerek kelimelerin zenginliğini değerlendirin
- Ana hikaye dizisinin karakter ayak izi ve kelime frekansı analizi
- Rollerin önemini hesaplamak için ağ teorisini kullanın
Metin işleme Python tarafından gerçekleştirilir. NLTK doğal dil işleme için kullanılır, Seaborn görselleştirme uygular ve Networkx ağ hesaplamaları gerçekleştirir.
Karakter ayak izi ve kelime frekansı analizi
"Buz ve Ateşin Şarkısı" nın bölümleri farklı perspektifler (POV) ile sunulmaktadır. Ana POV karakter adlarını seçerek, bu isimlerin romanda nerede ortaya çıktığını anlamak için bir kelime dağılım diyagramı çizebilirsiniz.
Kelime frekans analizi, "Buz ve Ateşin Şarkısı" ismini düzeltir. Buz ve ateşin konu terimleri [uyum] ve [uyum] değildir. Bu, "ölüm" (1690 kez bahsedilmiştir), "kan (kader) etrafında bir temadır. "(1629 kez bahsedildi) ve" Aşk "(703 kez bahsedildi).
Ağ teorisi
İki binden fazla karakterin yer aldığı "Buz ve Ateşin Şarkısı" gibi bir şaheser için karakterler arasındaki ilişki, hikayenin gelişimini destekler.
Peter, roller arasındaki ilişkiyi tanımlamak için ağ teorisini tanıttı.
Bu cümleyi örnek olarak alın, Eddard (Ned Stark) ve Jon (Jon Snow) 4 kelimeyle ayrılmıştır, bu nedenle hikayede "yakın" dururlar.
İki ad ne kadar yakınsa ve birlikte ne kadar sık görünürlerse, hikayede birbirleriyle iç içe geçerek bir dizi ad çifti oluşturdukları varsayılabilir.
25 kelimelik bir pencere kullanılarak ve bu penceredeki tüm isim çiftlerinin kaç kez bir arada göründüğünü sayarak, bu isim çiftleri grubunun "ağırlığı" elde edilebilir.
Ağ teorisine giriş yaparak, bir rolün diğer rollerle ilişkisini belirlemek için temel olarak dört temel kavram kullanılır:
- Derece merkezilik - düğüme doğrudan bağlı düğümlerin toplam düğüm sayısına oranı
- Merkeziyete yakınlık - bir düğüm için, diğer düğümlere ne kadar yakınsa, merkeziliği o kadar yüksek
- Aradaki merkezlilik - düğümün diğer iki düğüm arasındaki en kısa yol için köprü görevi görme sayısını ölçün
- Özellik vektörü merkeziliği - bir düğümün önemi, hem komşu düğümlerinin sayısına hem de komşu düğümlerinin önemine bağlıdır
Yazarın anahtar karakterleri sabit bir hızda öldürme eğiliminde olduğu göz önüne alındığında, Peter, bir karakteri öldürmenin zorluğunu ölçebildiği için ara merkezliliğin daha değerli olduğuna inanıyor.
Ağ teorisinin, Long Ma'nın sadece Jiaxue ve Little Devil'den aşağı değil, Erya'nın bile o kadar önemli olmadığına inandığı görülebilir.
Makine öğrenimi gücü ölüm oranını öngörür
Münih Teknik Üniversitesi'ndeki (TUM) ekip, bir karakterin ölüm olasılığını tahmin etmek için iki yöntem kullanarak iki yönlü bir yaklaşım yaptı.
Bir yöntem, Wikipedia of A Song of Ice and Fire ve Game of Thrones'tan karakter özelliği veri setlerini çıkarmak ve BAYESEAN hayatta kalma analizi modelini eğitmek için pymc3 tarafından kapsüllenen MCMC yöntemini kullanmaktır.
Diğer bir yöntem de Python Keras çerçevesi altında bir sinir ağı eğitmektir. BAYESEAN hayatta kalma analizi modeli ile karşılaştırıldığında, sinir ağı daha fazla "kazara" ölüm içerebilir.
Spesifik eğitim yöntemleri bu projenin resmi web sitesinde yazılmıştır ve Quanyou'daki her karakterin ölüm yüzdesi resmi web sitesinde de bulunabilir. Dikkat ettiğim karakterin sonuna kadar hayatta kalıp kalamayacağını bilmek istiyorum. Dramayı takip etmek için geç kalırken, makine öğreniminin sonucuna da bir göz atabilirsin ~
Portal
TUM: https://got.show/
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
