Autoren:  (1) Pinelopi Papalampidi, Institut für Sprache, Kognition und Berechnung, Fakultät für Informatik, Universität Edinburgh;  (2) Frank Keller, Institut für Sprache, Kognition und Berechnung, Fakultät für Informatik, Universität Edinburgh;  (3) Mirella Lapata, Institut für Sprache, Kognition und Berechnung, Fakultät für Informatik, Universität Edinburgh.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Ähnliche Projekte   Problem Formulierung   Versuchsaufbau   Ergebnisse und Analyse   Schlussfolgerungen und Referenzen   A. Modelldetails   B. Einzelheiten zur Umsetzung   C. Ergebnisse: Ablationsstudien  6. Schlussfolgerungen  In dieser Arbeit haben wir einen Ansatz zur Trailer-Generierung vorgeschlagen, der eine graphenbasierte Darstellung von Filmen verwendet und interpretierbare Kriterien für die Auswahl von Aufnahmen nutzt. Wir zeigen auch, wie privilegierte Informationen aus Drehbüchern durch kontrastives Lernen genutzt werden können, was zu einem Modell führt, das zur Erkennung von Wendepunkten und zur Trailer-Generierung verwendet werden kann. Die von unserem Modell generierten Trailer wurden hinsichtlich ihres Inhalts und ihrer Attraktivität positiv beurteilt.  In Zukunft möchten wir uns auf Methoden zur Vorhersage feinkörniger Emotionen (z. B. Trauer, Abscheu, Angst, Freude) in Filmen konzentrieren. In dieser Arbeit betrachten wir positive/negative Stimmungen als Ersatz für Emotionen, da es keine domänenspezifischen Datensätze gibt. Frühere Bemühungen konzentrierten sich auf Tweets [1], Meinungsvideos auf YouTube [4], Talkshows [20] und Aufzeichnungen menschlicher Interaktionen [8]. Vorläufige Experimente zeigten, dass die Übertragung feinkörnigen Emotionswissens aus anderen Domänen in unsere zu unzuverlässigen Vorhersagen führt, verglichen mit Stimmungen, die stabiler sind und die Leistung der Trailer-Generierung verbessern. Zu den Möglichkeiten zukünftiger Arbeiten gehören neue Emotionsdatensätze für Filme sowie Emotionserkennungsmodelle auf der Grundlage von Text- und audiovisuellen Hinweisen.  Verweise  [1] Muhammad Abdul-Mageed und Lyle Ungar. EmoNet: Feinkörnige Emotionserkennung mit gated recurrent neural networks. In Proceedings der 55. Jahrestagung der Association for Computational Linguistics (Band 1: Long Papers), Seiten 718–728, Vancouver, Kanada, Juli 2017. Association for Computational Linguistics. 8  [2] Uri Alon und Eran Yahav. Über den Engpass von Graph-Neural-Netzwerken und seine praktischen Auswirkungen. In International Conference on Learning Representations, 2020. 12  [3] Jimmy Ba und Rich Caruana. Müssen tiefe Netze wirklich tief sein? 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