电影故事交互式智能生成理论与方法

Modern language teaching is an interactive intelligent process of training language skills, imparting language knowledge and developing language technology. The movie acts as a significant instrument to represent the tenets of modern language teaching and to realize teaching objectives. The innovative generation of movie will effectively solve some problems of less inventive resources and procedures in modern language teaching...Based upon the interdisciplinary cooperation with the advantages of some frontier research from team members in movie and story construction and artificial intelligence, this project innovates modern educational concepts to study the theory and approach to interactive intelligent generation of movie story. Three aspects are regarded as the focus of the study, including the big database of movie materials, the methodology for intelligent generation of movie story driven by such artificial intelligence as generative adversarial network (GAN), algorithm for transfer learning and recurrent neutral network (RNN) and, moreover, the algorithm for creative computing to finally realize the intelligent generation of movie story with artificial intelligence...The project achievements will provide innovative means of and scientific aid for modern language teaching, offer technical reference for the relevant research in intelligent generation of movie story, popular culture and resources for education and teaching, and therefore, broaden the application range of artificial intelligence to further promote the fusion between natural science and humanities.

现代语言教学是训练语言技能、传授语言知识、开发语言技术的交互式智能过程。电影是体现现代语言教学宗旨、实现教学目标的重要工具。电影的创新生成可以有效解决现代语言教学中存在的教学资源、教学过程缺乏创新等问题。. 本项目创新现代教育理念，以跨学科交叉合作为基础，融合团队在电影和故事建构、人工智能领域的创新优势，研究电影故事交互式智能生成理论与方法。项目重点研究电影素材大数据库，研究生成对抗网络、迁移学习算法和循环神经网络等人工智能驱动的电影故事智能生成理论与方法，研究电影素材相关的创意计算算法，实现人工智能方式电影故事智能生成。. 项目成果可为现代语言教学提供创新手段和科学帮助，为电影故事智能生成、流行文化、教育教学资源等相关研究提供技术参考，从而拓宽人工智能应用范围，进一步推动自然科学与人文科学的交叉融合。

本项目了解人工智能与现代教育技术相结合的发展趋势，研究电影故事交互式生成理论与方法，主要内容包括自建影片素材数据库，通过设计人工智能算法，数据建模，创意计算，探索电影故事构建的智能生成策略，从而根据受众的模糊需求和有限信息输入就能自动生成新颖的故事，通过合理性评估，获得受众的认同。同时，新创故事添加到原始素材中，进一步扩充数据库，实现电影故事交互式智能生成。. 本研究已取得重要进展。1400部影片的搜集，500部影片的分类，100部奥斯卡获奖电影的剧本整理和上传工作，奠定了原始素材库的语料基础。通过对40部电影剧本的预处理，为知识表示、知识推理、知识融合和知识存储提供结构化数据。通过创新算法实现电影知识图谱的构建流程，建成了大规模语义知识库。通过探索机器学习和神经网络模型等人工智能方法，本研究在电影叙事模式、数据建模、智能合成算法、创意计算和评价指标体系方面不断创新，建成电影故事知识语义知识库，完成电影知识自动更新，实现电影故事构建智能生成。研究成果共发表了21篇相关论文，申请了16件国家发明专利，设计了1套影片生成系统软件，参与执导了2部国家级纪录片。本研究将改变电影故事创作的传统模式，也为语言教学和现代化教育提供创新路径。

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