Тестируем алгоритмы и выдачу поисковой системы на примерах запросов по поиску кинофильмов.
Многим знакома ситуация: видели фильм много лет назад, но запомнились лишь отдельные кадры, персонажи или сюжетные линии. Найти фильм целиком по случайным деталям, если не помнишь ни названия, ни режиссёра, ни актёров, очень трудно.
Сотрудники vc.ru решили провести эксперимент и проверить, как работает поиск «Яндекса» по разным запросам. Мы попросили друзей поделиться обрывками воспоминаний о фильмах. И попробовали найти эти видео через «Яндекс».
Ищем фильм по одному эпизоду
Как-то видела фильм по телевизору, комедию. Давно уже, лет 10 назад, если не больше. Там еще колокол упал на монашку. Вроде и чушь, но раньше смотрела такое после работы для разгрузки мозгов.
Валентина, Смотрела комедию и не запомнила название
По запросу «фильм где колокол упал на монашку» находится английская комедия 1990 года «Монахини в бегах» (Nuns On The Run, встречается перевод названия «Монашки в бегах»). Совпадает и сюжет, и жанр, и эпоха (фильм 30-летней давности вполне мог идти по телевизору «лет 10 назад, если не больше»).
Еще один фильм, который подходит под этот запрос — «Три балбеса». Это кино не про монашек, так что результат не такой явный, зато в нём есть похожий эпизод: как раз с колоколом. Остаётся только решить, какой из фильмов больше соответствует воспоминаниям, а ещё лучше — посмотреть оба, потому что они явно подходят под описание и точно относятся к комедиям.
Часто люди обращаются к «Яндексу», чтобы найти фильм, название которого вылетело из головы. Описывают сюжет, запомнившиеся сцены, яркие детали: за 2017–2019 годы было сделано более 30 миллионов таких запросов, в которых встречались формулировки типа «фильм в котором» или «триллер где».
Уровень развития Поиска на данный момент позволяет искать и достаточно успешно находить информацию даже по неявным запросам. Это стало возможным благодаря применению нейронных сетей на все более и более ранних этапах ранжирования данных, а также серьезным изменениям в архитектуре для экономии ресурсов и сокращения времени поиска.
Впереди еще много работы, иногда мы сталкиваемся с определенным количеством запросов, найти ответ на которые не представляется возможным. Например, [фильм в котором змея молилась вместе с человеком]. Совершенно неясно, что за фильм имеется в виду, хотя до сих пор очень интересно. Или [комедия в которой как правило не наблюдается никакого смысла]. Чтобы свести количество таких случаем к минимуму, мы продолжаем обучать нейросети, тренируем выявлять неявные закономерности в порядке слов и их взаимном расположении, смысловую схожесть текстов на разных языках.
Андрей Данильченко, Отвечает за качество объектного поиска в Яндексе
Ищем фильм по основной интриге
Фильм, в котором люди становятся карликами. Видела пару лет назад краем глаза, даже актёры знакомые, «звёзды», но я не помню, как их всех зовут — у меня плохая память на имена.
Женя, Не помнит, как зовут актёров
Вбиваем в поисковик.
Первым результатом идёт ссылка на фильм 2017 года «Короче» (Downsizing) режиссёра Александра Пэйна. По сюжету, учёные решают сделать население земного шара карликами и решить тем самым проблему с перенаселением планеты. Главные роли в картине исполнили Мэтт Дэймон, Кристоф Вальц и Хонг Чау.
В аннотации к фильму слова «карлики» нет, но он занимает первую позицию в выдаче, а его содержание полностью соответствует запросу. Такое точное попадание возможно, потому что поисковые системы постоянно улучшаются: специалисты используют всё большие массивы данных, обучают нейросети, тестируют разные способы контроля качества. С 2014 года документы аннотируются характерными запросами. К примеру, для популярного сериала Breaking Bad одной из аннотаций станет запрос [американский сериал про то как варят метамфетамин].
Если у двух запросов множество общих слов, то велика вероятность того, что результаты первого будут подходить и второму. Если же выдача совпадает у совершенно разных запросов, нейросеть берёт во внимание историю поиска. Когда таких статистических данных недостаточно, эффективно работает контент-анализ с помощью нейросетей.
Ищем фильм по характеристике героя
Фильм, в котором девушка подглядывала за чужими жизнями. Новый, судя по картинке. Смотрели вдвоём с подругой, но не досмотрели до конца. В общем, до сих пор интересно, чем там все закончилось.
Алексей, Прервался на середине фильма
В результатах поиска мы видим такие фильмы, как «Подглядывающий», «По ту сторону двери», «Боже мой, как низко я пала!», «Кожа, в которой я живу». Но первый и самый новый фильм в подборке — «Девушка-невидимка» Клаудии Майерс. Скорее всего, Алексей с подругой смотрел именно его, если судить по году выхода — 2019.
Яндекс предлагает и другие варианты фильмов, которые могут подходит под запрос. Тот или не тот фильм — можно определиться, посмотрев трейлер прямо на странице поисковой выдачи. Без дополнительных переходов по ссылкам и без перемещений между вкладками.
В поисковой выдаче можно смотреть не только трейлеры, но и весь фильм целиком, бесплатно или по подписке. Если её нет, оплатить просмотр можно всё на той же странице, прямо в выдаче.
Ищем фильм, сами не знаем какой
Я люблю смотреть фильмы, но часто не понимаю, что именно хочу посмотреть. Решений мне и на работе хватает, а вечером хочется, чтобы просто всё придумали за меня.
Марина, Любит кино, но не всегда находит на него время
Если пользователь не знает, что конкретно посмотреть, в Яндексе есть подборки фильмов: «Что посмотреть после работы перед сном» и «Что посмотреть с девушкой». А есть более персонализированные подборки — по годам или по жанрам, которые поиск составляет, основываясь на том, какие именно видео понравятся конкретному пользователю.
Персонализированные подборки строятся на сложном алгоритме рейтингов. У каждого фильма и пользователя в Яндексе есть профиль. Они хранятся на платформе для обработки больших объёмов данных и регулярно обновляются. Профили фильмов содержат параметры, которые помогают соотносить их с профилями пользователей. Когда нужно выдать рекомендацию, начинают работать алгоритмы быстрого поиска подходящих видео: в подборку включаются фильмы, профиль которых подойдёт профилю конкретного пользователя. То есть поиск ориентируется не только на рейтинги и отзывы.
Пользователи уже давно могут ставить оценки фильмам и видео — как на «Кинопоиске», так и прямо в результатах выдачи «Яндекса». В итоге у сервиса за годы существования накопилась большая база данных о том, кто и как оценивает видео. На основании этих оценок каждому фильму в выдаче Яндекса проставляется рейтинг в процентах, который показывает, насколько то или иное видео понравится пользователю. Это сделали специально, чтобы пользователь не путал, например, оценки критиков с персонализированной рекомендацией. Чтобы подобрать функцию, которая будет высчитывать эти проценты, разработчики запустили задание в «Яндекс.Толоке» и анализировать ожидания пользователей от фильмов и персональные рейтинги.
Если человек не знает, что конкретно хочет посмотреть, мы порекомендуем ему подборки фильмов — например, если человек спросит про комедии 2020 года, мы покажем персонализированную подборку на основе его предпочтений. Чем больше фильмов человек ищет и смотрит на Яндексе, тем лучше и точнее работают наши рекомендации и персональный рейтинг фильмов и сериалов. Оценки можно ставить прямо в списке, не переходя на просмотренные фильмы.
Андрей Данильченко, Отвечает за качество объектного поиска в Яндексе
Персонализированные результаты поиска можно фильтровать. Для большинства подборок доступны фильтры по году, стране и ранжирование по популярности, при поиске фильмов за конкретный год возможен также выбор по жанрам. Так что можно сказать, что теперь Яндекс умеет выбирать кино на вечер для своих пользователей точнее, чем сами пользователи.
О навыке
Кинопроиски — универсальный помощник в мире кино. Поможет искать фильмы и сериалы, предложит идеи для просмотра и станет проводником по киноискусству.
Навык включает в себя функции поиска фильма по режиссеру, актеру, году выпуска, крылатой фразе, или на основе предпочтений, настроения и любимых фильмов пользователя, может рекомендовать фильмы по экспертным спискам (списки рекомендуемых фильмов от киновузов, рекомендации экспертов и кинокритиков), а также рассказать интересные факты о фильмах и о…
Чтобы воспользоваться навыком, скажите Алисе одну из команд или просто выберите её.
От «мужика, растущего обратно» до шуток и игры в «угадайку».
Компания провела исследование на основе поисковых запросов за 2017-2019 год — в отчёте собрали не только самые популярные, но и самые необычные ключевые слова и фразы.
Некоторые из них добавили на постеры картин, которые пытались найти пользователи поисковика.
В статью «Яндекса» включили и самые популярные запросы по жанрам фильмов, персонажам и странам, а также слова, по которым конкретные фильмы искали чаще всего. Например, для «Армагеддона» это «спасать», «конец света» и «космонавты», а для «Унесённых призраками» — «свиньи», «родители» и «девочка».
Опубликовали и множество неординарных описаний и фраз, по которым конкретные кинокартины угадать не так уж просто.
Фильм где все идиоты
Боевик где петух дерётся как человек
Комедия в которой как правило не наблюдается никакого смысла
Фильм в котором лысый сбегают с другим лысым из тюрьмы и спасают другого лысого
Фильм в котором был грунт
Фильм где полу человек полу киану ривз
Исследование начало набирать популярность в сети, и пользователи Твиттера решили развить идею, запустив собственные треды-«угадайки» и придумывая свои запросы.
я смотрю кучу фильмов и все они перемешиваются в голове. чтобы вспомнить название мне часто приходится лезть в поисковик. и судя по этой статье не только мне http://yandex.ru/company/researches/2019/whatsthemovie
го тред таких запросов:
мэл гибсон в чулках бьёт себя током
отгадайте мой и загадывайте свой
Ответ на публикацию @D0CT0EBCKNN
Фильм, где высокий чёрный мужик говорит, что он отец белого парня
Ответ на публикацию @D0CT0EBCKNN
Фильм где усатый мужик громко орет на стадионе
Ответ на публикацию @D0CT0EBCKNN
Фильм, в котором Александр Петров сначала отвратительно играет, а потом его сбивает машина.
Ответ на публикацию @D0CT0EBCKNN
фильм Тарантино в котором ничего вообще интересного не происходит, а потом почти всех убивают
@Yoghikitt Фильм, где русский бухает в космосе и тут заваливаются америкосы
Некоторые поддерживали игру, кто-то искал помощи и действительно пытался найти фильм или сериал, а для многих дискуссия стала лишним поводом пошутить.
@Yoghikitt Хороший фильм,снятый Сариком Андреасяном.
@D0CT0EBCKNN Фильм, где к одинокой домохозяйке с формами приходит сантехник-красавец и такой: Приветики, кому тут трубы прочистить?
@D0CT0EBCKNN Мужик не спит, потом думает что спит, а на само деле не спит
Уже несколько лет не могу вспомнить фильм. На кассете кино перевели как «Рой», а по сюжету герои спасались от пчел-людоедов. Пытался искать в интернете, но все не то.
Как и где искать фильм и сериал, название которого не помнишь?
Иногда название фильма или сериала вспомнить непросто. Но в последние годы алгоритмы поисковых платформ настолько прокачались, что найти забытое кино не составит труда. Вот несколько способов.
Как вспомнить фильм
Если знаете сюжет
Самый очевидный метод — вбить завязку фильма в поисковую строку в Гугле или Яндексе. Как правило, российский сервис выдает более точные результаты.
Этот способ работает не с любым фильмом или сериалом. Сложности возникают, если в картине несколько сюжетных линий или конфликт не описать в двух словах. Также поисковики плохо работают со старыми и малоизвестными лентами.
В таком случае помогут форумы и специализированные сайты. К сожалению, большинство из них на английском. Если не знаете язык, воспользуйтесь переводчиком. Вот примеры таких сайтов:
- filmfind.co — стильный сервис для тех, кто не может вспомнить название фильма. Нужно зарегистрироваться и описать сюжет в разделе вопросов;
- форум на «Кинопоиске» — русскоязычный форум, где можно создать обсуждение и получить ответы киноманов;
- Reddit — помощь с названием фильма можно найти в тредах r/TipOfMyTongue, r/WhatIsThatMovie и r/Movies.
Как вспомнить фильм
Если помните отдельные детали и сцены
Если можете вспомнить только отдельные детали из фильма, обратитесь к сервису What Is My Movie. Он разработан финским университетом Оулу. Нужно только описать сюжет или сцену в двух словах, например «пчелы-убийцы».
В кино, особенно жанровом, много штампов. Возможно, в вашем фильме злодей грозил противнику ядерным оружием или маньяк в маске убивал студентов. А может быть, в финале герой жертвовал собой ради спасения друзей. Изучить библиотеку таких клише можно на сайте TV Tropes.
Там можно найти фильм по сюжетному тропу или особенности производства. Например, есть список произведений, где герои фехтуют на вилках. Про злобных пчел тоже есть целая страница.
Как вспомнить фильм
Если почти ничего не помните о картине
Если почти ничего не помните о фильме, ищите его на сайтах-агрегаторах. У IMDb и «Кинопоиска» есть внутренние поисковики. В запросе надо указать примерный год выхода ленты, актеров, студии, жанр или ключевые слова. На зарубежном IMDb лучше искать нерусскоязычные картины.
Также в поисках поможет сервис Letterboxd. В агрегаторе собраны тысячи пользовательских списков. Нужно только ввести запрос по теме, например «мрачные фильмы 1990-х» или «комедии про школу». Подборка картин о пчелах-убийцах там тоже есть — в ней аж 14 фильмов.
|
Как быстро найти любой фильм через голосовой помощник Яндекс. Алиса?
Сейчас поиск фильмов стал очень популярным, многие ищут фильмы в интернете зная только кадры из сюжета и даже не зная ни названия, ни режиссера, ни актеров.. Многие предприиимчивые деятели на этом неплохо зарабатывают, а искать то легко и увлекательно. Ведь в интернете есть для этого все условия и способы. Самый простейший способ поиска фильма — голосовой помощник Алиса. Она легко найдет фильм по фразе или по описанию продиктованные ей. А также легко искать фильмы по картинке тут же загрузив ее в инструмент поиск с алисой (справа внизу) в виде значка фотоаппарата. Кстати, если вы загрузите в поиск скрин сразу с текстом, то Алиса прочитает и его, что увеличит шансы поиска. Знаете ответ? |
