저자:  (1) 에딘버러 대학교 정보학부 언어, 인지 및 계산 연구소의 Pinelopi Papalampidi;  (2) 프랭크 켈러(Frank Keller), 에든버러 대학교 정보학부 언어, 인지 및 계산 연구소;  (3) 미렐라 라파타(Mirella Lapata), 에딘버러 대학교 정보학부 언어, 인지 및 계산 연구소.  링크 표   초록 및 소개   관련된 일   문제 공식화   실험 설정   결과 및 분석   결론 및 참고자료   A. 모델 세부정보   나. 시행 세부사항   C. 결과: 절제 연구  6. 결론  본 연구에서 우리는 그래프 기반 영화 표현을 채택하고 장면 선택에 해석 가능한 기준을 사용하는 예고편 생성 접근 방식을 제안했습니다. 또한 대조 학습을 통해 각본의 특권 정보를 활용하여 전환점 식별 및 예고편 생성에 사용할 수 있는 모델을 만드는 방법도 보여줍니다. 우리 모델로 생성된 예고편은 내용과 매력 측면에서 좋은 평가를 받았습니다.  앞으로 우리는 영화에서 세밀한 감정(예: 슬픔, 혐오, 공포, 기쁨)을 예측하는 방법에 중점을 두고 싶습니다. 이 작업에서는 도메인 내 레이블이 지정된 데이터세트가 없기 때문에 긍정적/부정적 감정을 감정의 대체 요소로 간주합니다. 이전의 노력은 트윗[1], 유튜브 오피니언 비디오[4], 토크쇼[20], 인간 상호 작용 녹음[8]에 중점을 두었습니다. 예비 실험에서는 다른 영역의 세밀한 감정 지식을 우리 영역으로 전송하는 것이 더 안정적이고 예고편 생성 성능을 향상시키는 정서에 비해 신뢰할 수 없는 예측으로 이어지는 것으로 나타났습니다. 향후 작업에는 영화를 위한 새로운 감정 데이터 세트와 텍스트 및 시청각 신호를 기반으로 한 감정 감지 모델이 포함됩니다.  참고자료  [1] Muhammad Abdul-Mageed와 Lyle Ungar. 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