你是否像躲避瘟疫一样逃离社交媒体，以免阅读充满预览的《怪奇物语》评论？您是否会冒着殴打喜欢写有关《复仇者联盟：终局之战》所有细节的帖子的朋友的风险？
诊断很明确：您患有剧透综合症。 不用担心，加州大学圣地亚哥分校正在努力改善您的心理健康。
这些好人开发了一种人工智能，可以告诉你哪里有剧透，这样你就可以避开它们。
“网上剧透随处可见，社交媒体尤其充斥着剧透。作为用户和研究人员，我们了解这种不适以及它如何破坏书籍或电视剧的乐趣。” 骰子 恩达帕·纳卡肖尔，计算机科学教授和该研究的作者。
有些网站允许用户向其他人报告可能泄露细节的事情。有时我们会遇到温和的前提“警告：包含剧透”。不幸的是，这种情况并不总是发生。
这就是SpoilerNet诞生的原因，这是一种反扰流AI，它在周围搜寻该死的进步并向他们发出躲避信号。
从理论上讲，这是一种更好地理解文本起草中使用的语言路径和知识的方法，但这很容易。 事实是，圣地亚哥的研究人员打破了破坏者的行列，并有能力结束这一局面！ 是!
小组将向 佛罗伦萨计算语言学协会年会。 研究人员开发的工具可用于构建浏览器扩展。 我预见到了，我想得到了，我希望如此。
为了训练和测试 SpoilerNet，加州大学圣地亚哥分校团队搜索了剧透数据库。警告：包含剧透——他们没有发现。为此，他们必须编写一份评论，汇总近五十万条书籍和系列评论。 Goodreads 的帮助是天赐之物，它是一个社交网络，允许读者和观众跟踪和分享他们的印象（有点像 Anobii）。
“据我们所知，这是第一个如此规模和如此准确的剧透数据库，” 骰子 梦亭湾，计算科学博士学位，该论文的第一作者。
好奇心
研究人员指出，剧透往往集中在评论的最后部分。除了这个假设之外，还有一些事情需要微调。首先，制作并不容易AI 剧透者使用的不同风格（很多）。其次，在语义层面上，有些单词会随着上下文的变化而改变含义（例如：“黑色”是一种颜色，但它也可以是一个字符的名称）。
除了这些可以改进的方面之外，SpoilerNet 作为反剧透器已经表现得相当不错：对于书籍，它的准确率在 89% 到 92% 之间，对于系列剧，它的准确率在 74% 到 80% 之间。
