Специалисты «Яндекса» рассказали, как найти фильм, название которого не помнишь

Компания «Яндекс» проанализировала 18 миллионов уникальных запросов за 2017-2019 годы, по которым россияне чаще всего пытаются найти фильм когда забыли его название. Обычно поиски киноленты начинаются с перечисления основных черт главных героев (пола, возраста), их семейного положения и роли (муж, жена, сестра, дядя), профессии и национальности. А самыми популярными местами действия в запросах оказались школа, город, тюрьма, лес и остров. Первая пятёрка самых частых глаголов в запросах: убивать, умирать, находить, жить, попадать.

Специалисты «Яндекса» пошли ещё дальше и посмотрели, как отличаются запросы россиян при поиске фильмов из разных стран. Как ни странно, но в поисковых запросах отечественного кино чаще всего фигурируют такие слова: следователь, менты, тюрьма, зона, няня, деревня, новый год. Индийское кино отличается танцами, песнями, змеями и крокодилами, а также мщением за любимую девушку. Чтобы найти китайское кино россияне используют запросы «летать», «драться», «демон», «император», «мастер». Американские фильмы чаще всего связывают с подростками, студентами, блондинками, солдатами, вечеринками и космосом (который очень выбивается из общего перечня). Самыми часто встречающимися действиями, по которым ищут японские фильмы, являются: превращаться, издеваться, сражаться, отрубать и управлять. В поисковых запросах к советским кинолентам чаще других фигурируют животные (собака, кот, медведь), дед и солдат. Персонажи пьют, поют, строят, кричат или плывут, а действие происходит либо около морей, рек или заводов, либо в космосе.

В «Яндексе» также отмечают, что по некоторым запросам можно легко узнать фильм. Например, в «Стражах галактики» «дерево живое и енот живой», а ещё «енот милый, но грубый». «Волк с Уолл-стрит» стал для зрителей тем самым фильмом с Леонардо ДиКаприо, в котором «чувак отвечал на звонки и стал богатым». Запросы про забытые фильмы в основном уникальны, поскольку люди по-разному описывают сцены и обращают внимание на различные детали. Для ответа на такие запросы используются не только традиционные поисковые алгоритмы, но и технологии, связанные с нейросетями. Чтобы нейросеть лучше справлялась со своей задачей, её обучают на редких запросах из истории поиска по другим темам.