《长安十二时辰》背后的文娱大脑:如何提升爆款的确定性?
本文整理自LiveVideoStack线上分享第三季,第九期,由阿里巴巴资深算法专家,蔡龙军(牧己)为大家详细介绍如何在制作和播出阶段,利用AI和大数据来提升重要环节的确定性,进而提升内容爆款的可能性。
文/阿里巴巴资深算法专家蔡龙军(牧己)整理/LiveVideoStack大家好,我是来自优酷内容智能团队的资深技术专家牧己,主要负责基于大数据和人工智能去解决内容方面的问题。接下来,我将以《长安十二时辰》为例,分享优酷在提升“爆款确定性”中的技术实践。
一、如何定义爆款?
优酷有个产品叫北斗星,相当于我们的文娱大脑。一般比较热门的剧集的“北斗星日指数”约50-60W,而《长安十二时辰》的“北斗星日指数”可以达到100W+,并且还带动会员收入的快速攀升。如果大家对北斗星指数没有概念,我再分享一个有趣的数字:雷佳音在剧中吃“水晶柿子”的桥段,使西安水晶柿子的销量增长到往年的6倍。综艺的年度爆款《这就是街舞》是同题材类型精品节目热度的2-3倍。另外,这两档节目除了对18-34岁核心人群有很好的覆盖,对35-49岁的人群上也有一定辐射,可见爆款的影响力有多大。
二、长视频爆款的复杂与挑战:较高不确定性
长视频爆款的复杂和挑战主要来源于不确定性,并且这种不确定性渗透在内容的采集、宣发和投放的所有环节中。第一个不确定叫做延迟满足和信息不完备。长视频通过组织多个有效的事件序列,形成价值转换,刻画出不同人物,最终体现一个或多个价值观,整个过程需要很多剧集逐渐被用户感知。每个用户对于内容的偏好点和关注点不同,获取的只是内容片面的信息,信息的不完备性,导致对于内容理解的偏差。
优酷主要通过NLP/CV/语音的语义理解&KG等技术,进行“内容外延的解构”和“内容内核的创作理解”,获取到内容从外到内的各维度数据,保证相对的确定性。第二个不确定是涉及工种极多的复杂系统工程。需要对复杂过程中的关键点数字化、模式化,对过程进行量化衡量&计算。第三个不确定来自于内容本身的专业技能。如何与流量商业价值相结合,内容人在内容创作过程中会加入各种专业的技术,如在大场景的还原上,镜头语言的处理上,服化道的配置上,画面的构图上等等。但是这些技术,哪些是用户关注的?哪些是用户不在乎的?这很重要,涉及到最终的流量商业价值。所以,优酷要在技术上解决用户理解和用户心理学的问题,洞察用户偏好,将用户和内容做关联。内容产业发展背后的趋势思考商业需要确定性,而内容具有极强的不确定性,如何依靠技术达到平衡?这是内容产业发展所引发的思考。
在崇尚个性化的当下,爆款也从“全民爆款”演进成“圈层爆款”,非圈层受众对某些内容完全没有感知,与之前万人空巷的气势完全不同。
三、 如何提升?向算法和数据榨取确定性
1、何为北斗星?
从内容的不确定性出发,优酷采取人机结合的系统即北斗星。北斗星是一个具有思考能力的大脑,解决采、投、制、宣、发、放等内容全生命周期的不确定性,提升爆款能力。 2、基础能力:内容创作理解能力繁杂信息处理对于人工智能来说是“小菜一碟”,难点是解决内容创作中的理解、预测和挖掘能力。内容创作理解能力,是对剧本进行智能化的分析和挖掘,提高这部分的确定性。主创班子是一个极强的系统化工程,在上图左侧会基于内容理解做分析和挖掘,而右侧会基于数据对左侧内容理解做量化,从而提供类似大脑的思考和决策能力,提高这部分的确定性。 内容创作有自身规律,内容创作理解就是围绕基于镜头语言和“两千多年的戏剧理论应用价值观”转化为技术能力,即对剧本和视频的智能理解。 以《长安》剧本分析为例,全剧本共有120多个人物,主创戏份评估如下:1)张小敬的戏份占15%,李必占10%,檀棋、龙波、姚汝能分别占5%、4%、3%;2)张小敬和李必在全剧分别贡献了90%以上的人物关系;3)檀棋贡献了80%以上的人物关系,在剧中作为功能性人物推动剧情发展。对《长安十二时辰》剧本的角色交互分析如下:1) 张小敬与檀棋的交互最多;2) 李必与檀棋、徐宾交互较多;3) 相比IP剧本减少了张小敬和李必的交互。
对《长安》中人物情绪进行分析发现:在前16集中,第3集和第10集出现了情绪表达的高峰,为剧情创造紧张情节。 对于《长安》第一集的成片进行多模态,包括声音与图像。图像综合了演员表情、场景、动作等分析,预测出一条“用户观影情绪曲线”,后续结合用户真实观看情况对数据进行升级优化。3、 采制阶段:预测能力建设
对于不确定的事情,如果可以计算出不确定性有多强,便可有效提升商业决策效率,提高决策结果的确定性。基于此,建设识别和理解不确定性的预测模型。
预测中会面临数据、模型和应用三方面问题。数据问题分为数据量不够,数据不干净和信息不完备。模型的问题包括复杂机制很难通过样本进行覆盖、很难深入理解问题本质和很难跨领域进行举一反三学习。从优酷的经验出发,是正确识别应用上的不确定性可以在应用上有很好的改观。 常规解法也分为数据、模型和应用三方面解法。数据量由数据采样和数据生成解决,数据不干净由数据清洗解决,数据不完备由Domain Knowledge&KG解决。应用解法中不确定分析模型有Belief Network等解法。 根据之前解决的问题,解法可以分为四层:第一层是基础层。分为KG&Domain Knowledge/Feature Engineering和学习加速;第二层是数据层。分为数据生成(SMOTE),隶属度变换(高斯隶属度)和半监督学习;第三层是模型层。通过DNN和Relation Net以及MTL相结合,降低过拟合,提高模型的学习能力;第四层是Uncertainty Learning,基于变分推断的框架进行内容不确定性的预测。 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术。
它是基于随机过采样算法的一种改进方案。由于随机过采样,采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。SMOTE算法是对少数类样本进行分析,并人工合成新样本添加到数据集中,新样本的公式为xnew=x+rand(0,1)∗|x−xn|,生成的样本可直接应用到项目中,但提升效果不稳定。优酷得到的结论是:在生成新样本后引入隶属度变换,来计算新样本与真实样本的接近程度。经验证,加入隶属度变换后,效率提升约5%。
所有模型都会面临过拟合问题,优酷的基本思路是分析预测事件的基本特点,对于不同的特点建立不同的模型,分别有生命周期模型、竞争博弈模型和复杂影响因子。
对于复杂模型的逻辑:把前面的模型各部分的因素都拆开,复杂因素用DNN去拟合,外部竞争的关系去Relation Net做推理去解决,最后用MTL整合模型,根据实际情况也会加入其它模型。 Relation Net是2016年发表的CNN模型。基本思路是将包含各种圆柱、椭圆等形状的图片,经由CNN网络输出生成feature maps,把图中涉及到形状的object通过通道取出,每两个object配对形成一个对比串,然后与LSTM编码question的embedding向量叠加到一起,输入到一个深度网络中进行学习,最后softmax分类到某个答案词上面,进行正确与否的判断。Uncertainty Learning这块,从2016年开始它逐步热起来,我们也用变分去做了一些事情。
这一部分可以在网上参考“贝叶斯Network”,重点看它如何利用“变分”得到最后结果。4、宣发阶段:挖掘能力建设 挖掘能力更多应用于已经发生的事件,使其更具有确定性。上图是《长安》播出后,每一分钟用户的收视状况、复看状况和弹幕状况,再结合每一时间段的剧情内容对用户喜好做更精准的分析,以此来做更好的宣推和挖掘。内容产业是个不确定性非常高的产业,越是爆款就越有不确定性。互联网下半场我们积累了特别多的数据,AI能力也得到了前所未有的发展,我们建立了“文娱大脑”北斗星、AI剧本等内容形式的挖掘能力,和采买不确定性预测的评估能力,以及对于宣发挖掘的能力,都在业务应用上取得了不错的成绩。传统的内容制作领域,依然依赖人的经验,在强人工智能尚遥远的情形下,如何结合机器AI和人工经验是个永恒的主题,例如结合符号主义(计算机学派)和连接主义(仿生学派)的智能。因此,我们将在两个方向发力:1)决策引擎的建设,包括结合人工逻辑规则和机器学习,不确定性分析框架和经久不衰的贝叶斯因果决策,以及神经元化的混合智能计算框架。2)量化的心理学研究也越来越重要,我们也会推进这部分探索。
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