在过去的十年中，许多组织制作了旨在从规范意义上进行标准化的文件，并为我们最近和快速的AI开发促进指导。但是，除了一些荟萃分析和该领域的批判性评论外，尚未分析这些文档中提出的思想的全部内容和分歧。在这项工作中，我们试图扩展过去研究人员所做的工作，并创建一种工具，以更好地数据可视化这些文档的内容和性质。我们还提供了通过将工具应用于200个文档的样本量获得的结果的批判性分析。
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上下文：如今提供的电视连续剧数量很高。由于其大量数量，由于缺乏独创性，许多系列被取消了。问题：拥有一个决策支持系统，可以说明为什么某些节目取得了巨大的成功，或者不促进续签或开始演出的选择。解决方案：我们研究了由CW网络广播的系列箭头的情况，并使用了描述性和预测性建模技术来预测IMDB额定值。我们假设该情节的主题会影响用户的评估，因此数据集仅由该情节的导演，该情节所获得的评论数量，这是由潜在的Dirichlet分配提取的每个主题的百分比（LDA）的数量。情节的模型，来自Wikipedia的观众数量和IMDB的评分。 LDA模型是由单词组成的文档集合的生成概率模型。方法：在这项规范性研究中，使用了案例研究方法，并使用定量方法分析了结果。结果摘要：每个情节的特征，最能预测评分的模型是由于KNN模型的类似平方误差，但在测试阶段的标准偏差更好。可以用可接受的均方根误差为0.55预测IMDB评级。
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