谷歌电影票房预测

❶ 谷歌翻译怎么样，智能翻译的未来如何

谷歌翻译的确非常不错，智能翻译的未来也是很好的。去年秋天，谷歌翻译推出了一个全新升级的人工智能翻译引擎，该引擎翻译文本有时与人工翻译文“几乎无法区分”。

谷歌在2016年的大部分时间里都在重新设计其翻译工具，让它由人工智能驱动。这样一来，它创造出了一种令人不安的强大事物。曾以产出语言生硬但又可用的翻译而闻名的谷歌翻译，早已开始产出语言流畅、精确度高的翻译文本。对未经专业翻译训练的人来说，这种文本输出几乎与人工翻译并未有区别。《纽约时报》发表了一篇15,000字的文章，将其誉为“伟大的人工智能的觉醒”。谷歌翻译引擎很快就开始学习新的技巧，弄清楚如何翻译它以前从未尝试过的两种语言之间的翻译：如果它能把英语翻译成日语，并且能把英语翻译韩语，那么它就能把韩语翻译成日语。在上个月的谷歌Pixel 2手机发布会上，谷歌将其雄心勃勃的计划又向前推进了一步，推出了一款可以实时翻译40种语言的无线耳机。

自从1954年IBM推出其首创的机器翻译系统以来，完美的机器翻译器的概念便占据了程序员和公众的所有想象。科幻小说作家们抓住了这个创意，提供了各种乌托邦式的幻想，从《星际迷航》的通用翻译机到《银河系漫游指南》中银河系的巴别鱼。人工翻译能用流畅文本描述源文本的含义，这是机器学习的圣杯：一个对“完全人工智能”的挑战。如果机器翻译也能做到相同的程度，将意味着机器已经达到人类的智力水平。围绕谷歌在神经机器翻译方面取得进展的大肆宣传表明，“圣杯”近在咫尺。而且，这一时刻到来的同时，人类翻译者也将被淘汰。

不过，译者们一直以来处于人工智能引发的就业恐慌前线，他们对此并不担心。事实上，有些人很高兴。对于那些已经抓住了人工智能工具潜力的人来说，他们的工作效率和他们的工作需求都在飙升。

把他们想象成白领煤矿里的金丝雀，他们可以第一时间嗅到任何行业内的风吹草动。此刻，金丝雀们还在唱歌，那就证明现在还是安全的。随着机器深度学习的快速发展，许多行业都开始意识到，人工智能确实能够完成那些一度被认为只有人类才能完成的任务。与司机和仓库员工不同的是，知识型的工人还未面临被立即取代的危险。但随着人工智能成为他们工作流程的重要组成部分，他们的工作也在发生变化，而且没人能保证今天的人工智能工具不会成为未来的威胁。这给了员工一个选择：把自负放在一边，拥抱你的新人工智能同事，否则，你将被甩在后面。我们并没有生活在人工智能的黄金时代，但我们正生活在人工智能提高生产力的黄金时代。可以将它称为首次通过时代。人工智能现在已经足够强大，在无数复杂任务中的首次尝试非常可靠，但它并没有强大到让人觉得似乎有威胁性。对于需要更多密集思考、主观意识的工作，我们仍然需要人类来完成。

这种劳动力转移正在各个行业展开。《华盛顿邮报》的内部人工智能，海力欧格拉芙（Heliograf），去年发表了大约850文章，人类记者和编辑对这些文章增加了分析和丰富的细节。在图形设计中，人工智能工具现在可以设计能初步通过的图稿，让人类设计师最后执行。在电影和出版领域，新人工智能工具能清除成堆的烂剧本来找到下一个爆点剧本，让编辑们从没完没了的提交队列中解放出来。这些人工智能工具就像勇敢又强壮的年轻助手们：他们非常能干、高产，但仍然需要一位经验丰富的经理来完成繁重的脑力工作。当然，那位经理必须与机器一起工作，才能受益于其中。

芬内莫尔克雷格公司（Fennemore Craig）是亚利桑那州的一家律师事务所，那里的律师们搭上了人工智能的列车，试用来自一家名为罗斯智能（ROSS Intelligence）的初创公司的一项新技术。借助IBM的超级电脑“华生（Watson）”和专有算法的结合，罗斯（Ross）由人工智能驱动，继承了诸如律商联讯（LexisNexis）这样的工具:它梳理了数百万页的案例法，并在一份备忘录草稿中记录下了它的发现。这一过程可能需要一名人类律师4天的时间，而罗斯大约花了24个小时。罗斯不会因为劳累和倦怠而苦恼：这个工具可以解放通宵工作的人，还不会觉得工作过于辛苦。

罗斯虽然也可以写作，但这并不是它的突出特点。布莱克·阿特金森是芬内莫尔克雷格公司的合伙人，至今已有三年。据他说，罗斯的写作水平是“一年级法律学生的水平”。（安东尼·奥斯汀是该公司的合伙人，他的评价更高：他说，在他看来，罗斯和第一、二年级的同事一样优秀。）该工具能生成整洁的备忘录，虽然它不是大作家海明威，但它提供了一个实用的初稿，里面充满了适用的案例法的摘要，一些基本的分析，以及一个直截了当的结论。然后，一名人类律师会添加更深层次的分析，并对语言进行调整修饰，使人们阅读时心情更愉悦，至少对律师来说是这样。奥斯汀说：“它能让我们接触到有趣且干货很多的文章。当你说，‘天哪，我不在乎1885年的蒸汽机，我真正想做的是写一些有趣的东西，让法官或对方的律师觉得，‘天哪，我完蛋了。’”最终，像ROSS这样的工具几乎肯定会减少在取证程序中对人类律师的需求。

目前尚不清楚这将如何改变入门级别律师的雇佣情况，这些律师通常需要苦读旧的案例法，且工作时间通常不规律。但深度分析的能力和及其出色的写作能力仍远远超出罗斯的能力范围。律师们不担心罗斯会抢了他们的饭碗，这对于这家初创公司的成功至关重要，毕竟，谁想要培训自己的替代物？正因为如此，CEO安德鲁·阿鲁达将罗斯吹捧为生产力工具，而不是人工智能律师;它让律师可以服务更多的客户，专注于他们工作中有趣的部分。奥斯汀说得更简洁：在罗斯的帮助下，他说：“你看起来像个摇滚明星。”

对许多译者来说，人工智能带来的高的超人类生产力并不是什么新鲜事。2003年，当亚历山德罗·卡特兰开始他的翻译生涯时，他预计每天翻译了2,000个单词就能赚到175美元。他使用了计算机辅助翻译工具，这种工具偶尔会根据他之前的翻译文本对个别短语的翻译提出建议，但翻译是一个非常需要亲力亲为的过程。卡特兰说，如今，与人工智能协同工作的译者现在要想赚到同样的钱，应该每天要翻译八千到一万个单词（根据通货膨胀进行调整）。这一过程被称为“后编辑机器翻译”（PEMT），它包括让机器先进行预翻译，然后让人类译者来整理语言，检查翻译不恰当的术语，确保翻译文本的语气、语境和文化暗示都符合原文本。

卡特兰说：“你必须弄清楚你的工作中哪些部分可以被机器取代，而你作为一个人类，在工作的哪些部分可以为自己带来价值。”他现在是翻译公司（Translated）的运营副总裁，该公司开发基于人工智能的翻译工具。今年4月，翻译开始为后期编辑机器翻译提供神经机器翻译，这让它的生产力得到了显著提升，尤其是德语和俄语等语言的翻译方面。由于复杂的语法，这些语言的语法复杂，此前需要额外的文本调整。

后期编辑机器翻译并不新鲜，至少从20世纪80年代开始，这个小众市场就一直在发展。但是随着神经机器翻译的出现，后期编辑机器翻译更为普及。根据市场调研公司卡门森斯顾问公司（Common Sense Advisory）的数据，未来几年，对编辑后编辑的需求预计将超过语言行业的其他领域，并且企业翻译业务的增长速度可能会达到两位数。卡门森斯顾问公司警告称，“即便语言行业要以前所未有的速度增加新的翻译器，目前的方法不可能跟上这种增长速度。”有人说，与机器翻译协同工作正变得越来越强制性：利尔特公司(Lilt)的首席执行官斯宾塞·格林表示，机器翻译“现在是一项要求，而对于较年长的译者来说，他们甚至不需要使用翻译记忆软件。”利尔特公司是一个机器翻译平台。

夏洛特·布拉斯勒是悉尼的一名翻译，他说，去年，机器翻译工具已经变得非常好，除非她使用机器翻译工具会打破保密协议（一个不常见的障碍），她倾向于欢迎机器翻译工具的发展。通过与能力出众的人工智能合作，她可以接手更多的项目，还可以腾出时间，这样她就可以翻译更多有创造力的文本，而这些文本通常都无法使用机器翻译。

但这一点也在改变：布拉斯勒说，在过去的一年里，自从添加了神经网络以来，谷歌翻译在翻译销售和营销材料等方面表现得非常出色，在这些领域，翻译涉及使用丰富的语言和解释习语。当然，谷歌翻译引擎并不是诗人，但在人类长期认为机器无法征服的领域，它正在迅速改善自己的能力。对于那些用自己的翻译艺术技巧来定义自己的译者来说，这是难以下咽的苦果。

技术上的飞跃永远都要克服重重阻碍。有些人无法忍受与机器合作的想法，他们宁愿埋头于自己的臆想的杂志中，假装什么都没有改变。对于这些人来说，这种“人工智能”的井喷式增长完全是一场事关生死存亡的危机。当然，电脑可以对数据进行筛选，甚至可以拼凑出一个基本的句子——但它能写出让你落泪的文章吗？它能解析一个习语的细微差别，或者是发现下一个畅销小说作家，还是说服最高法院的法官改变他的想法？

现在还不行，但它可以帮助你达到目标。随着一些最具创意的行业开始尝试人工智能，它们面临着阻力。今年4月，“黑名单网（The Black List）”（一个连接电影制片人和编剧的网络）宣布，它将与一家名为“脚本图书（ScriptBook）”的人工智能公司合作，对一些剧本进行评估。布莱恩·科佩尔蒙是电视剧《亿万（Billions）》的执行制片人，他称该工具“无礼又粗鲁”。黑名单网很快就取消了与脚本图书的合作，后者会扫描剧本以进行性格分析、目标人群统计和预计票房是否成功等指标。尽管这家初创公司已经成功与两家主要的电影公司建立了合作关系，但该公司的首席执行官纳德拉·阿泽尔迈表示，大多数电影制作人还没能克服对这款工具的恐惧。

阿泽尔迈说：“几年前，人们认为在创造力方面，我们不受威胁，因为人工智能不可能像人类那样具有创造力，也不像人类那样独一无二。然而这并非事实”。当业界人士指责她创造了一种窃取工作的工具时，她告诉他们，他们的工作确实面临威胁，但并非来源于人工智能。相反，她对反对者说，“是那些已经学会如何与机器合作的人才会抢走你的工作。如果你对此一直视而不见，你就会丢掉工作。”

一个与之类似的工具是StoryFit，它提供的服务包括电影票房预测、剧本结构和风格分析，以及对故事的情感构成的解读。正如TJ·巴拉克解释的那样，他的工作室，自适应工作室（ Adaptive Studios），永远不会仅仅因为StoryFit的报告中看到的东西而通过某个剧本，但他的团队可能会考虑如何根据所掌握的内容来改进剧本。巴拉克说：“如果这让我看到，在这些特定的事情上，它可能会在市场上遇到麻烦，我们有哪些地方可以改进这个剧本？我们可以调整某些情节点？”我们可以在这里或那里添加更多的情感元素吗？”

人们才刚刚开始看淡人工智能的炒作，开始专门研究人工智能工具如何帮助他们的工作。StoryFit的CEO莫妮卡·兰德斯表示，她最近已开始对自己公司的产品采取谨慎的态度。但她仍需谨慎行事。当我问她公司的下一步计划时，她犹豫了一下，她说：“如果我们开始把未来计划谈得太早了，它仍然会让人紧张。”

然而，就目前而言，翻译工作者、律师、医生、记者和文学代理人的工作是安全的。有些人甚至会说，他们的工作比以往任何时候都好。但我们现在发现自己处于一种奇怪的境地。我们必须承认，人工智能正在快速掌握我们长期以来一直视为机器无法完成的任务。我们必须接受这样一个事实，即拥抱人工智能正迅速成为在许多领域取得优异成绩的先决条件。我们必须欢迎这些新的人工智能同事，并在他们犯错的时候纠正他们。同时我们也得承认，在某个时刻，我们可能已教会他们足够多的东西，让他们开始在公司中的位置更加重要。

❷ 2022年电影暑期档票房成绩亮眼，总票房近92亿元，哪部影片票房最好

随着疫情逐渐的改善，在今年暑期电影市场迎来了一个前所未有的大盛世，虽然比不上以前最巅峰的时候，但在疫情的情况之下，已经是最好的成绩了。短短的92天，电影的票房居然达到了接近92亿元，有多少的小伙伴们做出了贡献呢？这是一个什么概念呢？就相当于每一天都有1亿的收入，这是一个很夸张的数据啊。当然了，如果说电影不好看的话，大家也不会争先恐后的想去电影院看，而且因为是暑期档的原因，很多的电影都会争先在这个时期上映，就造成了这个空前的盛世。

❸ 复联3全球票房破16亿美元 票房预测能超过阿凡达吗

首先，全世界排名票房第一的是《阿凡达》 ，它的票房是27.88亿美元，再加上当时的美元也是比较值钱的话，换算成今天最起码也应该破50亿了吧。这是一方面，其次是排名第二的《泰坦尼克号》也在21.87亿美元左右。而《复仇者联盟四》可能超越他们。

要分析《复仇者联盟四》的票房能否成为历史上的第一名，我们必须首先来看看它所有的系列电影的票房。首先我们可以看到黑豹的电影在13.46亿美元的票房。然后《复仇者联盟二》和复《复仇者联盟三》的票房都在14亿美元和20多亿美元，所以说复联四，超越他们不是很难。

《复仇者联盟四》作为漫威宇宙的第三阶段的最后一战，那么它的票房应该有可能突破世界第一。不得不说漫威的前面的几部，独立的超级英雄电影，都为漫威积累了超高的人气。

在所有的票房中，我国的超级英雄迷占了很大一部分的比重，那么作为最后一站，几乎所有的中国漫威迷都不会缺席这场视觉盛宴。所以它有强大的粉丝基础，能够去突破历史上的最高记录《阿凡达》所拥有的27.88亿美元。

大家不在乎钱的多少，都是为了自己的情怀，自己就曾经追逐的梦想，能够有一个圆满的结果。

其实所有的粉丝都知道，在这最后一部的漫威电影装将会与自己喜爱的英雄告别，例如钢铁侠都说过他将不会再出演这个角色，然后听说美国队长也要退出。这就说明所有的粉丝将是最后一次看到自己喜欢的超级英雄。

再加上预售票房在中国大陆统计就有4亿人民币，可以想象它被播放出来之后，那个票房简直就是成指数级增长，所以突破世界第一的票房是可能的。

❹ 2022春节档的七部电影，你预测各个电影的票房是多少

今年的春节档马上就要开始了，目前有八部电影定档在大年初一，分别是《长津湖之水门桥》、《奇迹-笨小孩》、《四海》、《这个杀手不太冷静》、《狙击手》、《喜羊羊与灰太狼之筐出未来》、《熊出没-重返地球》、《小虎墩大英雄》等。

我预测今年的票房第一肯定是《长津湖之水门桥》，40亿保底，60亿也不是不可能。

为什么这么说呢？

首先，《长津湖之水门桥》是《长津湖》的续作，算是原本人马打造的，故事情节也是连续的。而《长津湖》在国庆档取得了57亿的票房成绩，豆瓣也有7.4分，可见是口碑和票房双丰收的。现在，《长津湖》的热度还未过去，《长津湖之水门桥》肯定差不了。

结语

当然，春节档是存在巨大变数的，随着电影播出，营销、口碑都会对最终票房产生影响。2021年，《你好李焕英》的预售也不是太理想，但最后它的成绩却相当亮眼。

所以，最终的结果还是要等档期结束再看。

❺ 电影票房分析及预测

从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。

华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。

如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

中国第一套BRP系统

2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:

·低成本的影片一般会比大片更卖座

·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高

·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱

·大片的续集要比普通新片更容易赚钱

·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋

❻ 《外太空的莫扎特》定档七月票房预测多少暑期档票房回本快吗

《外太空的莫扎特》定档七月，票房预测能够达到30亿左右。暑假期间，电影票房确实回本快。一部精彩的电影能够获得网友们的支持，有些网友不仅仅只看一遍，他们会重复刷看好几次。网友们如果遇到一些质量不太好的影视剧，自然也会在互联网上吐槽，那么那些还没有看过电影的人，在看到这些评论之后肯定会有所退却，他们不愿意冒险，不愿意花冤枉钱。

这部电影当中的外星人非常像熊猫，如果将这部剧放在国外的话，有可能会获得很不错的票房，毕竟外国人对熊猫的偏爱程度是非常高的。这部电影当中的演员都很强，荣梓杉和黄渤的年龄差距比较大，但是二人都有过一些精彩的代表作品，演技很好，配合的比较默契，这部电影一定会获得票房新纪录。

❼ 大数据 如何驱动电影产业

大数据 如何驱动电影产业

近日，谷歌公布研发了一个准确率高达94%的电影票房预测模型，据其统计，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性。此票房预测模型正是大数据分析技术在电影业的一个应用案例。此前，大获成功的美剧《纸牌屋》也是美国视频网站NetFlix基于大数据投资拍摄的这部电视剧。随着越来越频繁地被提及，“大数据”是否能成为中国电影的新驱动？

“大数据不能代替创作行为”

电影产品不同于其他产品的最大特点，就是它的非理性占很大比例。它的体验性消费很难用一个数据去分析、前瞻。我认为，大数据就是在海量数据面前，用软件上的技术分析，帮你把所有行为通过数据方式整理出来。但是这是基于已经发生过的事情，它的价值在于为你未来做什么东西提供一些方向。所以说，数据分析可以给我们一些参考的价值，但是我认为其不能代替创作行为。

“大数据应预测未来”

大数据是我们所有的产品平台里一个最核心的关键词。整个视频行业大数据有三方面：用户大数据、内容大数据、渠道大数据。在互联网时代，这三大数据将融合在一起。现在由点击量很高的原创网络文学作品改编的电视剧剧本，已经被证明有比较好的收视率，这是简单的商业模式。更重要的是如何基于这三大数据，更好地用现在的数据预测未来？这在短时间内是非常重要的挑战。

“学会洞察大数据是关键”

时代在变，消费者在变，我们要跟随这种变化趋势。万达的电影院很早就已经开始变了，数据库已成为我们重要的核心“矿藏”，到今年底建立会员数据库达到600万、AMC达到400万。大数据能否发挥作用，取决于看到这个数据的人能不能通过大数据做事情。在信息、数据特别多的当下，如果没有洞察之心或洞察之力，有可能被数据吞噬。

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❽ 怎样预测票房

票房预测：需求与现实

从1896年西洋影戏传入上海徐园，到1905年中国拍摄首部国产电影《定军山》，再到2013年全国电影票房突破200亿
大关，（4）有着百余年历史的中国电影产业，在近几年呈现出飞跃式发展的态势，无论是影片质量、院线建设还是投资规模都有了长足的发展。与此同时，随着
“大数据”时代的到来，电影观影群体、观影偏好与心理、电影信息传播和获取方式也都在发生着深刻的变化。

毋庸置疑，多样化资本的加入是中国电影不可或缺的发展引擎，然而，电影行业以投资回报率难以预测著称，大投入未必有大产出，票房预测工具的缺失使得投资者
无法有效对冲投资风险，华人著名导演吴宇森的《风语者》就拖累了米高梅公司最终走向破产。因此制作与发行公司不得不考虑所有对票房有影响的因素：辣妈李小
璐对《私人订制》票房贡献几何；《风暴》票房为何远低于其金牌制片人江志强预期；被吐槽“烂片”的《富山春居图》和《小时代》缘何票房却一路走红；成龙大
叔的《警察故事2013》有无必要拍成3D；《泰囧》的“报复性”观影效应能否复现……这一切的一切其实都可以从“大数据”中找到答案。因为网络上的每一
次浏览、查询乃至点击所汇聚成的群体智慧都“蝴蝶效应”般地影响着电影的最终票房。

2013年Google在一份名为《Quantifying Movie Magic with Google Search》（5）
的白皮书中公布了其电影票房预测模型，该模型主要利用搜索、广告点击数据以及院线排片来预测票房，Google宣布其模型预测票房与真实票房的吻合程度达
到了94%，但并未见其公开对未上映电影的预测结果。

搜狗公司借助“深思”系统，建立了更为复杂的模型，用于预测国内电影票房，并在新浪微博上提前发布了2013年12月国内上映电影的首周票房预测结果。很高兴到目前为止预测结果与真实数据非常接近，同时，我们的模型还可以用于对影响票房的因素进行定量分析。

搜索查询量的奥秘

搜狗搜索每天都响应上亿次的搜索请求，查询词的分布和变化趋势能够很好的反映出中国网民的兴趣点和关注指向。与Google的研究类似，我们也发现，电影
上映前相关查询词的搜索次数与票房收入有着很强的关联性。这一点很好理解，用户的主动搜索行为体现了用户对这部电影的潜在兴趣。

我们选取了2013年1-11月国内上映的180部电影的票房和上映前的搜索量数据作为训练集，用于训练一个基础的线性回归模型。实验发现，单纯利用搜索
量训练得到的模型，预测得到的首周票房与真实票房的相关度R方值仅为68%，这与Google仅用搜索数据得到的结果70%很接近。（注：R方值取值为0
至1，值越大表示模型预测效果越好），这个结果也说明无论在中国还是美国，用户的搜索行为是很相似的。

用搜索量来进行预测票房是一个好的开始，但是准确度还远远不够。同时很多搜索词还存在歧义的情况，比如《生化危机》，既是电影也是游戏，混在一起会造成票
房预测值偏高。进一步研究发现，游戏意图的查询请求量较为平稳，但电影意图的查询请求在上映前则有一个高峰，也可以通过用户点击的URL来进一步确认用户
的搜索意图。因此模型需要再引入查询量的变化趋势和用户点击的分布情况。修正后的模型可以达到74%的准确度，这时模型已经可以对电影票房进行一个粗略的
估计。

社交媒体：用户的情感分析

社交媒体数据对票房预测也会有一定帮助。假设你是某个明星的粉丝，打算去看他主演的电影，那么你很可能会提前转发该电影的相关微博给你的朋友。国外已经有
很多预测项目都是在针对Twitter数据做研究，这里我们主要采用国内部分微博网站的数据来进行预测。通过自然语言理解技术，分析出用户对未上映影片的
情感倾向，从而转换为用户的观影需求。进一步可以考虑的因素包括微博转发深度、评论活跃程度，以及相关微博数量随电影上映日期临近的变化趋势，这些数据都
可以被有效的提炼为特征并加入到模型中。

微博数据的加入使得准确率超过了80%。

结语

预测专家纳特·西尔弗在《信号与噪声：大数据时代预测的科学与艺术》一书中提到，大数据时代的预测更容易失败，大部分失败的预测都源于一种盲目的自信，用精确的预测来冒充准确的预测。

对此我们有着清醒的认识，目前的票房预测模型还有若干需要改进的方向。首先，目前模型的主要思想是通过电影上映前的用户关注度来推算首周票房，这实际上没
有考虑电影上映后的口碑对票房的影响；其次，模型较为依赖历史数据，可能难以识别一些上映后脱颖而出的小成本“黑马”电影；再次，目前的技术只能提前10
天预报出首周票房，还可以更加超前。

总体而言，“深思”系统代表了搜狗公司在社会化预测方面一些新的尝试。我们试着从繁杂的海量数据中筛选出真正的信号，努力穿越不确定性的迷雾，区分出未来
图景的哪些部分可以预测，哪些不可预测。通向这个未来的道路还在探索之中，但目前工作已经取得了一些不错的进展，并给予了我们更大的信心。