Auteurs:  (1) Pinelopi Papalampidi, Institut du langage, de la cognition et du calcul, École d'informatique, Université d'Édimbourg ;  (2) Frank Keller, Institut du langage, de la cognition et du calcul, École d'informatique, Université d'Édimbourg ;  (3) Mirella Lapata, Institut du langage, de la cognition et du calcul, École d'informatique, Université d'Édimbourg.  Tableau des liens   Résumé et introduction   Travaux connexes   Formulation du problème   Montage expérimental   Résultats et analyse   Conclusions et références   A. Détails du modèle   B. Détails de mise en œuvre   C. Résultats : études sur l'ablation  6. Conclusions  Dans ce travail, nous avons proposé une approche de génération de bandes-annonces qui adopte une représentation graphique des films et utilise des critères interprétables pour sélectionner les plans. Nous montrons également comment les informations privilégiées des scénarios peuvent être exploitées via un apprentissage contrastif, aboutissant à un modèle qui peut être utilisé pour l'identification des tournants et la génération de bandes-annonces. Les bandes-annonces générées par notre modèle ont été jugées favorablement en termes de contenu et d'attractivité.  À l'avenir, nous aimerions nous concentrer sur les méthodes permettant de prédire les émotions fines (par exemple, le chagrin, la haine, la terreur, la joie) dans les films. Dans ce travail, nous considérons les sentiments positifs/négatifs comme un substitut aux émotions, en raison de l'absence d'ensembles de données étiquetés dans le domaine. Les efforts précédents se sont concentrés sur les tweets [1], les vidéos d'opinion sur Youtube [4], les talk-shows [20] et les enregistrements d'interactions humaines [8]. Des expériences préliminaires ont révélé que le transfert de connaissances fines sur les émotions d'autres domaines vers le nôtre conduit à des prédictions peu fiables par rapport au sentiment qui est plus stable et améliore les performances de génération de bandes-annonces. Les pistes de travaux futurs incluent de nouveaux ensembles de données sur les émotions pour les films, ainsi que des modèles de détection des émotions basés sur des indices textuels et audiovisuels.  Les références  [1] Muhammad Abdul-Mageed et Lyle Ungar. EmoNet : Détection fine des émotions avec des réseaux neuronaux récurrents fermés. Dans Actes de la 55e réunion annuelle de l'Association for Computational Linguistics (Volume 1 : Long Papers), pages 718-728, Vancouver, Canada, juillet 2017. Association for Computational Linguistics. 8  [2] Uri Alon et Eran Yahav. Sur le goulot d'étranglement des réseaux de neurones graphiques et ses implications pratiques. 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