《表1 一个有着复杂相互性事件的故事（A story with complex interaction among events)》

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《人工智能引发电影创作生产变革新浪潮》

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为了能够评价叙事的质量，就需要对叙事有充分的理解。难度之一就是缺少人工注解，即对于一个故事的审美评价，其本质上是主观的。所以，为了获得可靠的大众辨识力，就需要有大量人的判断结论以帮助机器学习，而人工标注会带来高昂的成本。在Quora上的一个问题通常会被人们贴上一些话题标签，研究人员通过人工识别了其中21个更有可能会在回答中出现故事的话题，并创建了一个可以主动学习的分类系统，将有故事性的答案与那些没有故事性的答案分离，最终在742个问题下面，选出了28320个故事文本。难度之二是理解那些叙事中的复杂语义（semantics）。Quora中的故事往往较短，这看上去让问题简单了些，但并没有完全解决这个难题。一个故事常见的算法模型是一系列事件相互影响，然后共同揭示更深层次的语义，例如人物意图。下表1就说明了事件之间的相互影响。