電影分級可以確定電影對消費者的吸引力及其潛在觀眾的規(guī)模。因此，它們對電影的底線有影響。通常，人類要完成繁瑣的任務，即根據(jù)觀看電影并根據(jù)是否存在暴力，吸毒和性愛內(nèi)容來決定電影的等級。

現(xiàn)在，配備了人工智能工具的南加州大學維特比工程學院的研究人員可以在短短幾秒鐘內(nèi)，根據(jù)電影腳本并在拍攝單個場景之前，對電影的內(nèi)容進行評分。通過對腳本進行適當?shù)木庉嬕约霸谂臄z單個場景之前，這種方法可以使電影主管能夠提前并根據(jù)需要設計電影等級。除了潛在的財務影響之外，這種即時反饋還使講故事的人和決策者能夠反思他們?yōu)楣妱?chuàng)造的內(nèi)容以及這些內(nèi)容可能對觀眾的影響。

大學教授Shrikanth Narayanan，大學教授，Niki&CL Max Nikias工程學教授以及來自USC Viterbi信號分析與解釋實驗室(SAIL)的研究人員團隊使用人工智能將其應用于腳本，證明了語言線索可以有效地發(fā)出信號。有關電影人物即將采取的暴力行為，藥物濫用和性愛內(nèi)容(通常是電影評級的基礎的行為)。

方法：SAIL研究小組使用992電影腳本，其中包括暴力，濫用和性愛內(nèi)容，這是由非營利組織Common Sense Media確定的，該組織對家庭和學校進行評級并提出建議，SAIL研究小組對人工智能進行了培訓，以識別相應的風險行為，模式和語言。

創(chuàng)建的AI工具接收所有腳本作為輸入，通過神經(jīng)網(wǎng)絡對其進行處理，并對其進行掃描以獲取所表達的語義和情感。在此過程中，它將句子和短語分類為肯定，否定，攻擊性和其他描述符。AI工具會自動將單詞和短語分為三類：暴力，濫用和色情內(nèi)容。

維克托大學計算機科學博士學位候選人，該研究的首席研究員維克多·馬丁內(nèi)斯(Victor Martinez)將于2020年自然語言處理經(jīng)驗方法會議論文集上發(fā)表，他說：“我們的模型著眼于電影腳本，而不是電影腳本。實際場景，包括諸如槍聲或爆炸聲，這些聲音會在制作后期出現(xiàn)。這有一個好處，那就是在制作之前就提供評級，以幫助電影制片人確定例如暴力程度以及是否需要調(diào)低暴力程度。”