ScreenJSON：计算机可以理解的编剧

ScreenJSON是用于剧本的数据模型和对象符号/交换语法。 本质上，它是“计算机的剧本” 。

  • 文字处理器可帮助人们编写脚本。
  • PDF帮助人们发布和阅读脚本。
  • ScreenJSON帮助计算机系统理解和分析脚本。

不耐烦的例子如下：
https://github.com/azcoppen/screen-json/tree/master/json

为什么需要数据驱动的方法

在1930年代，剧本是由了解华纳印刷格式的合格内部人员用打字机编写的。 在台式机和网络时代，拥有Final Draft Pro副本的任何人都可以制作脚本。 市场泛滥，质量急剧下降。 每个人都在寻找最好的新事物，但是不知所措，需要覆盖和分类。

正如Netflix的成功所表明的那样，在数字时代，电影是一项数据业务。

正如Adobe Story的Pace分析（https://helpx.adobe.com/story/help/pace-beta.html）所示，语言分析对作者可能非常有帮助。

方案A：脚本过多，时间不够

您是一家大型工作室的开发主管。 您每周在帖子中，通过电子邮件和在线（例如黑名单）收到200份脚本提交。 您有10个阅读器，每个阅读器每周处理20个脚本，或者每天处理4个脚本，费用为50美元/脚本。 每个读者可以在早上进行一次报道，在下午进行一次报道。 仅使它们工作，每月就要花费40,000美元，但最后您的办公桌上仍有200条评论。

大多数人都可以PASS 。 其中15％是CONSIDER 。 但是1-2得到RECOMMEND 。 您无法全部产生它们-您需要确定优先级。 您如何才能使全部200台磨机运行起来，以更快地达到RECOMMEND件？

您将永远需要人为因素。 但在此之前，有一些基础知识。

方案B：20个部门进行20个不同的细分

并非每个人都需要了解一切：主要是有钱人，制片人，导演和DoP。 演员只是需要双方的试镜。 装甲兵只需要知道装备枪支的时间即可。 Propmaster和位置管理器需要列表。 背景演员需要他们所在的场景。

因此，每个部门都按各自的脚本分类进行工作。 这只是精神错乱。 手动记录下来需要花费数天，这毫无意义。 导演标记他的拍摄脚本，DoP标记每个场景的镜头列表，依此类推。

方案C：无法看到森林

有时，作者可能需要10年以上的时间才能制作出第一稿，而即使经过400个修订/版本和两倍的加倍标记，脚本也永远不会完成 。 处理120页的文档可能会很费力，而且很容易失去视野。

该软件可以帮助提供即时的“直升机视图”，以进行编辑和调度，此外还可以洞察情节线，薄弱点以及人为的双眼会错过的机会。

方案D：需要标记屏幕和交互技术

底片不再是35mm负片。 数字技术每年都在改变一切。 我们现在需要描述的内容包括：

  • 3D透视图（例如背景/前景焦点等）
  • 360 VR透视图（例如，Oculus）
  • VFX印版和CGI字符
  • 多角度视频流（来自DVD）
  • 感官知觉扩展（例如运动座椅）
  • 通过主题/屏幕元素进行视频点播“兔子洞”导航
  • 动态产品放置（例如此场景中的购买商品）

方案E：确定趋势，模式和过去的成功

计算机可以非常快速地处理大量文本数据：我们不再需要人工花2个小时来编写脚本。 我们可以在工厂中放置500个脚本，回答过去的业务问题，并估计未来的策略/性能。

  • 我们会产生太多废话吗？
  • 血腥程度会变得越来越差，并使听众脱敏吗？
  • 我们制作的最成功脚本的常见元素是什么？
  • 定型字符的百分比是多少？
  • 字符在标题中出现的频率如何，连续性是否完整？
  • 我们没有涵盖哪些主题？
  • 哪些作家的观众反应最强？

您可以做什么分析？

质量保证

  • 拼写检查/评分
  • 语法检查/评分
  • 抄袭检查
  • 格式检查
  • 性别平衡/偏见（贝希德尔）
  • 写作不佳（陈词滥调，头韵等）
  • 亵渎发生
  • 注释评分

可视化

  • 场景卡
  • 弧形结构（关键图/页面标记）
  • 关系图

统计分析（故障）和命名实体识别（NER）

  • 场景（+频率/发生率）
  • 字符（+频率/出现率）
  • 位置（+频率/发生率）
  • 道具（+频率/出现次数）
  • S / VFX（+频率/出现率）
  • 故事板和资产关联
  • 作者投稿频率
  • 版本比较（差异）

再加工

  • 跨应用程序导入/导出
  • 动态编译（每个用户）
  • 组/角色访问管理
  • 段落编辑
  • 文档/场景加密

高级：自然语言处理

  • 故事/场景的节奏，活力和兴奋
  • 独创性
  • 对话技巧
  • 描述性
  • 作者风格分析
  • 高效生产的最短途径
  • 形态分割
  • 自动翻译
  • 替代结果方案

目的

ScreenJSON可以解决特定于计算机的问题，并提供当前创作平台不具备的功能。 演示文稿中嵌入的数据从标记抽象为对象 ， 属性 ， 属性和变量类型 。

  • 文字处理器可帮助人们编写脚本。
  • PDF帮助人们发布和阅读脚本。
  • ScreenJSON帮助计算机系统理解和分析脚本。

虽然正常过程可能如下所示： 

 Human author --> Authoring Program --> PDF file --> Hard Copy --> Human

可以以任何方式使用ScreenJSON文档，例如 

 Authoring Program --> 
 
 --> JSON File (disk, HTTP) 
 --> PDF hard copy 
 --> NoSQL Database 
 --> Production ERP/MRP 
 --> Programming lang 
 --> Translation assets 
 --> Archive (+ stats) 
 --> Secured iPad app 
 --> Breakdown docs (Excel/CSV) 
 --> Web platform(s) 
 --> NLP Analysis/Predictive Bot

该格式与数据的表示无关，将其留给主机应用程序。 实施应用程序可以自由操作，显示和特定于UI。

定义标准的目的是提供：

  • 用于剧本的通用且数据库友好的数据模型和对象模型；
  • 平台和程序之间的通用数据交换格式；
  • 支持多语言创作；
  • 生产前活动的方法标签（例如，细目分类）；
  • 支持加密和元素级访问控制策略；
  • 支持Git风格的版本控制和许可数据；
  • 易于访问的结构化批处理语言分析；
  • 支持生产/发行技术（例如3D等）。

类结构

剧本文档倾向于集中于内容的视觉呈现以进行打印，并且通常使用样式段落在创作程序中表示。 例如，“最终草稿”使用 XML元素，而“打开屏幕播放格式”使用标签。

当查看相同内容的数据表示时，该模式是简化的文档模型，符合可预测的继承模式。 

 ├── Document 
 │ ├── Bookmark 
 │ ├── Scene 
 │ ├── Element 
 │ ├── General 
 │ ├── Action 
 │ ├── Character 
 │ ├── Parenthetical 
 │ ├── Dialogue 
 │ ├── Transition 
 │ ├── Shot

Document对象由header ， footer ， cover和其他元数据属性组成，但还包含批注 ， 书签和scenes数组。

场景对象具有诸如其标题和上下文之类的属性，但还包含一系列Elements ，例如动作描述，对话（单个或双重，音频源等）或过渡（剪切至）。

资料格式

  • 每个对象都有一个符合RFC4122 UUID规范（https://www.ietf.org/rfc/rfc4122.txt）的标识符。
  • 日期以ISO 8601结构（https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601）中的时区偏移量表示。
  • 文档许可可以是标准SPDX列表（https://spdx.org/licenses/）中的任何项目。

示例文档对象

容器Document对象描述了Document的内容，但是使演示文稿可以由中间程序解释。 

  { 
  “ id”：“ 37bd3b1b-160a-4a65-bbf2-7c92d400fbc1”， 
  “ uuid”：“ rfc4122”， 
  “ title”：“肖申克的赎回”， 
  “ lang”：“ EN”， 
  “ locale”：“ en-US”， 
  “ charset”：“ utf8”， 
  “ dir”：“ ltr”， 
  “修订”：[ 
  { 
  “索引”：0， 
  “ version”：“草稿”， 
  “ date”：“ 2004-02-12T15：19：21 + 00：00” 
  }， 
  { 
  “索引”：1， 
  “ version”：“ blue”， 
  “ date”：“ 2004-06-25T15：19：21 + 00：00” 
  }， 
  { 
  “索引”：2 
  “ version”：“粉红色”， 
  “ date”：“ 2005-01-10T15：19：21 + 00：00” 
  } 
  ]， 
  “作者”：[ 
  { 
  “ id”：“ 01979fca-6ac3-479e-9f33-d89498836eb1”， 
  “ first”：“ Frank”， 
  “ last”：“ Darabont” 
  } 
  ]， 
  “颜色”：[ 
  { 
  “ title”：“ blue”， 
  “ rgb”：[0,0,255]， 
  “ hex”：“＃0000FF” 
  }， 
  { 
  “ title”：“ pink”， 
  “ rgb”：[255,192,203]， 
  “ hex”：“＃FFC0CB” 
  }， 
  { 
  “ title”：“紫色”， 
  “ rgb”：[128,0,128]， 
  “ hex”：“＃800080” 
  } 
  ]， 
  “贡献者”：[ 
  { 
  “ id”：“ 8e0cd67f-f9da-46b8-98b9-16169893b439”， 
  “ first”：“ John”， 
  “ last”：“ Doe”， 
  “角色”：[“医生”，“编辑”] 
  } 
  ]， 
  “执照” ： { 
  “标识符”：“ CC-BY-NC-ND-4.0”， 
  “ ref”：“ https://spdx.org/licenses/” 
  }， 
  “注册”：[ 
  { 
  “ authority”：“ WGA”， 
  “ identifier”：“ 4847494058”， 
  “ created”：“ 2004-02-12T15：19：21 + 00：00”， 
  “修改”：“ 2004-02-12T15：19：21 + 00：00” 
  } 
  ]， 
  “派生”：{ 
  “ id”：“ 3608b093-1280-4834-9ea4-d9d2b8d711a6”， 
  “ type”：“ novella”， 
  “ title”：“ Rita Hayworth和Shawshank的救赎”， 
  “元”：{ 
  “ isbn”：“ 978-0896214408”， 
  “评论”：“基于斯蒂芬·金的故事丽塔·海沃斯和肖申克的救赎” 
  } 
  }， 
  “加密”：{ 
  “ cipher”：“ aes-256-ctr”， 
  “ encoding”：“十六进制” 
  }， 
  “可标记”：[ 
  “演员”，“演员”，“特技”，“车辆”，“道具”，“ SFX”，“服装”，“化妆”，“动物”，“动物处理者”，“音乐”，“声音”， “装扮”，“绿化”，“特殊设备”，“安全”，“附加劳动”，“ VFX”，“ MFX”，“杂项” 
  ]， 
  “文件”：{ 
  “书签” ： [ 
  { 
  “场景”：4 
  “ type”：“动作”， 
  “元素”：2 
  “标题”：{ 
  “ en”：“开始” 
  }， 
  “说明”：{ 
  “ en”：“” 
  } 
  } 
  ]， 
  “封面”：{ 
  “ lang”：“ EN”， 
  “ title”：“ SHAWSHANK赎回”， 
  “ author”：“ Frank Darabont”， 
  “ original”：“基于故事，Stephen King的Rita Hayworth和Shawshank的救赎” 
  }， 
  “标题”：{ 
  “ lang”：“ EN”， 
  “ cover”：是的， 
  “ display”：是的， 
  “开始”：1， 
  “省略”：[]， 
  “ content”：“ Frank Darabont的《肖申克》的赎回” 
  }， 
  “页脚”：{ 
  “ lang”：“ EN”， 
  “ cover”：是的， 
  “ display”：是的， 
  “开始”：1， 
  “省略”：[]， 
  “ content”：“（c）__DATE__版权所有Castle Rock Entertainment。__PAGE__” 
  }， 
  “元”：{ 
  “ created”：“ 2004-02-12T15：19：21 + 00：00”， 
  “修改”：“ 2004-02-12T15：19：21 + 00：00” 
  }， 
  “样式”：[ 
  { 
  “ id”：“默认”， 
  “ content”：“ font-family：courier; font-size：12px;” 
  } 
  ]， 
  “模板”：[ 
  “默认” 
  ]， 
  “场景”：[ 

  ] 
  } 
  }

除了提供容器之外， Document对象的目的是定义以下信息：

  • 身份证明
  • 本土化
  • 起源/派生
  • 著作权
  • 发牌
  • 版本控制
  • 造型
  • 元数据
  • 书签
  • 覆盖
  • 标头
  • 页脚

示例场景对象

定义了父Document对象的描述性元素后，脚本的实际内容将包含在可重新排序的Scene对象的数组中，这些对象主要由其数组索引编号（必要时被numbering属性覆盖）。

Scene对象的目的是定义以下信息：

  • 设置和上下文
  • 定购
  • 元数据
  • 生产前需求数据

场景容器 

  { 
  “标题”：{ 
  “编号”：1 
  “ context”：“ INT”， 
  “ setting”：“ CABIN”， 
  “ sequence”：“ NIGHT”， 
  “ description”：“出现在Card View中的注释在这里。”， 
  “元”：{ 
  “ example”：“此处的自定义属性数据” 
  } 
  }， 
  “身体”： [ 

  ]， 
  “ cast”：[“ MAN”，“ WOMAN”]， 
  “ locations”：[“ CABIN”，“ ROOM”]， 
  “ props”：[“ DOOR”，“ LAMP”，“ WINDOW”，“ BED”]， 
  “ wardrobe”：[“ BLOUSE”，“ FABRIC”]， 
  “标签”：[“ CABIN”，“ SEX”，“ INTRO”，“ ACT-I”]， 
  “心情”：[“暗”，“空”，“醉”，“ HOR”，“急躁”，“发闷”，“粗暴”] 
  }

Scene对象由Heading和Body属性组成，例如提示卡（或Bootstrap面板）。 每个都需要一个上下文 （INT / EXT / POV等），一个设置 （即位置）和一个序列 （DAY / NIGHT / CONTINUOUS）。 description属性允许主机应用程序显示协作者注释的“卡片”视图。

对场景的定义至关重要的是生产故障的属性： 心情 ， 关键字 ， 演员和其他对多个部门有用的预生产标签 ，例如wardobe和props。 突出显示和/或注释的大写元素可以手动或自动列出以方便检索。

场景内容

Scene的Body属性是Element对象的数组 ，根据其type属性（动作，对话等）不同。 每个元素都可以服从主机应用程序设置的自定义访问控制策略。 

  { 
  “ type”：“动作”， 
  “ perspective”：“ 2D”， 
  “交互性”：false， 
  “ lang”：“ EN”， 
  “ charset”：“ utf8”， 
  “ dir”：“ ltr”， 
  “略过”：false， 
  “锁定”：错误， 
  “已加密”：false， 
  “ element”：“ p”， 
  “ class”：“ col-md-12”， 
  “访问”：[“ ABL”，“广播”，“电影摄影”，“位置”，“衣柜”，“ vfx”，“ sfx”]， 
  “修订”：{ 
  “版本”：1.0， 
  “修改”：“ 2004-02-12T15：19：21 + 00：00” 
  }， 
  “样式”：[ 
  “默认” 
  ]， 
  “内容”：{ 
  “ en”：“一个黑暗的空房间。” 
  }， 
  “元”：{ 
  “注释”：[ 
  { 
  “突出显示”：{ 
  “开始”：3， 
  “结尾”：6 
  }， 
  “贡献者”：“ 8e0cd67f-f9da-46b8-98b9-16169893b439”， 
  “ content”：“一定要是黑暗的吗？” 
  } 
  ] 
  } 
  }

任何元素都可以调用多个样式集，并适应语言等效项，以及修订和注释 （由字符串中的开始和结束字符索引定义）。

访问策略是主机应用程序已知的策略标识符的列表，它负责管理和实现它们。

Element对象的type为：

  • 行动
  • 字符
  • 对话
  • 一般
  • 圆括号
  • 射击
  • 过渡

注意：对偶对话是对dual: true属性dual: true对Dialogue元素为dual: true ，并且音频方向数据（例如VO，OS）也实现为类属性。

注意： interactivity属性保留用于将来的版本。

Element对象的目的是定义以下信息：

  • 技术实施数据（CGI，3D等）
  • 访问和UI显示策略
  • 多语言内容对等
  • 修订跟踪和注释

脚本内容加密

加密可以应用于任何JSON值-特定元素 ， 场景或整个文档 。 每个用户可以具有自己的特定私钥或密码。 GUI显示应自动检测到一个加密的段落元素，并尝试使用已为该用户存储的密码对其进行解码。

这种方法的优点在于，不需要使用后端服务器进行任何数据或握手。 对元素进行加密的作者可以在其客户端程序中设置密码，然后将其亲自提供给协作者，而无需通过有线发送。 作者可以选择隐藏任意数量的文本元素，以为不同的读者提供不同的选择视图。

使用Node的示例客户端AES加密

在此示例中，我们位于像Electron或Ionic这样的Node客户端中。 阅读器GUI可以通过提供指定的密码来加密或解密文本。

我们想对所有人以外的人隐藏对话线，除了“上线”，导演，国防部和将要说的演员之外。 每个人都可以获取该脚本的副本，但是未包含在访问策略中或没有特定密码的用户将看到一个已redacted块。 

  var crypto = require（'crypto'），algorithm ='aes-256-ctr'，password ='password_for_specific_individual'; 

 函数crypto（text）{ 
  var cipher = crypto.createCipher（算法，密码） 
  var crypted = cipher.update（text，'utf8'，'hex'） 
 加密+ = cipher.final（'hex'）; 
 返回加密的; 
  } 

 函数解密（文本）{ 
  var decipher = crypto.createDecipher（算法，密码） 
  var dec = decipher.update（text，'hex'，'utf8'） 
  dec + = decipher.final（'utf8'）; 
 返回dec; 
  } 

  var对话_元素=加密（“我要给他一个他不能拒绝的提议。”） 
  console.log（decrypt（dialogue_element））;

加密输出（使用Base64而不是Hex时）： 

 U2FsdGVkX19voPV6ClqPfhSFJFMEALJeZSmAVl/dukvbxtfFOondqaZLVdRg0/HxBV8g8B9iZYzYY2Aa/cH7Kw==

对话数据元素将表示为： 

  { 
  “ lang”：“ EN”， 
  “略过”：false， 
  “锁定”：是， 
  “访问”：[“ ABL”，“导演”，“电影摄影”，“演员-可可酮”]， 
  “ type”：“对话”， 
  “修订”：{ 
  “版本”：1， 
  “修改”：“ 2017-03-04T00：34：32 + 00：00” 
  }， 
  “ element”：“ p”， 
  “ class”：“ col-md-12”， 
  “ content”：“ U2FsdGVkX19voPV6ClqPfhSFJFMEALJeZSmAVl / dukvbxtfFOondqaZLVdRg0 / HxBV8g8B9iZYzYY2Aa / cH7Kw ==”， 
  “注释”：[ 
  { 
  “ author”：“ John Doe”， 
  “ data”：“我看不懂。有人可以给我发送密码吗？” 
  } 
  ]， 
  “元”：{ 
  “ cipher”：“ aes-256-ctr”， 
  “ auth”：“导演” 
  } 
  }

查询ScreenJSON剧本文档

一旦存储在后端NoSQL数据库（如MongoDB，CouchDB，Neo4j甚至HTML5 localStorage）中，我们突然就有了一种搜索电影的方法。

自然语言处理（NLP）

定义：

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能和计算语言学的一个领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，尤其涉及对计算机进行编程以有效处理大型自然语言语料库。 自然语言处理中的挑战经常涉及自然语言理解，自然语言生成（通常来自形式化的机器可读逻辑形式），连接语言和机器感知，管理人机对话系统或它们的某种组合。

句法

  • https://zh.wikipedia.org/wiki/合法化
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/形态学（语言学）
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/语音提示标记
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/解析
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Sentence_boundary_disambiguation
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/斯坦明
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/Text_segmentation#Word_segmentation

语义学

  • https://zh.wikipedia.org/wiki/Lexical_semantics
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/机器翻译
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/命名实体识别
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/自然语言生成
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_understanding
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/Question_answering
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Textual_entailment
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/Relationship_extraction
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/情感分析
  • https://en.wikipedia.org/wiki/Topic_segmentation
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/Word_sense_disambiguation

话语

  • https://zh.wikipedia.org/wiki/自动摘要
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/共同引用
  • https://zh.wikipedia.org/wiki/Discourse_analysis

剧本处理研究论文

  • “使用基于NLP的功能通过MEMM按类型对电影脚本进行分类” （Alex Blackstock，Matt Spitz）
  • “ SceneMaker：剧本的自动可视化” （Eva Hanser，Paul Mc Kevitt，Tom Lunney，Joan Condell）
  • “电影对话中的说话者识别” （A. Kundu，D。D.和S. Bandyopadhyay）
  • “从剧本中预测票房：一种经验模型” （史达琳·大卫·亨特，苏珊·史密斯，萨巴·辛格）
  • “利用电影脚本的结构和约定进行信息检索和文本挖掘” （贾拉，美国）
  • “电影对话中的场景边界检测：一种遗传算法方法” （Amitava Kundu，Dipankar Das，Sivaji Bandyopadhyay）
  • “使用自然语言处理技术和机器学习对电影的票房成功进行早期预测” （Sean O’Driscoll）
  • “从故事情节到票房：绿灯电影剧本的新方法” （Eliashberg，Hui和Zhang）
  • “用于学习和表征角色风格的带注释的电影对话语料库” （马萨诸塞州沃尔克，林）
  • “电影对话中的性别区分特征” （Alexandra Schofield，Leo Mehr，CLFL 2016）
  • “使用电影脚本评估票房性能：一种基于内核的方法” （Jehoshua Eliashberg，Sam K. Hui，Z。John Zhang）
  • “使用动态人工神经网络对电影收入进行生产前预测” （M. Ghiassi，David Lio，Brian Moon）
  • “解析电影剧本以从电影中提取社交网络” （Agarwal，A.，Balasubramanian，S.，Zheng，J。和Dash，S）

Github上提供了Attribution-ShareAlike（CC BY-SA）创用CC许可下的ScreenJSON，任何人均可自由使用。

https://github.com/azcoppen/screen-json

Related Content

独立（电影）便携式电影院...或破产！

成为创意电影制片人

“白翼”成功描写家庭虐待的错误

宏伟的场景

讲南亚妇女故事：Vibha Gulati

More Interesting

绿屏和蓝屏基本提示

电影制片人向发行人交付电影需要了解什么？ 由斯科特·柯克帕特里克（Scott Kirkpatrick）

MUFF校友访谈：Olivia Accardo

众筹选择：梅尔和露比

黑白值得一战：三部令人惊叹的七月电影

由内而外的节日2017：Monja Art

蒂姆·伯顿（Tim Burton）-电影导演

什么时候不变得辉煌

首先看看海伦·米伦（Helen Mirren）和“ WINCHESTER”的幽灵

安妮·乔杜里（Aneek Chaudhuri）的妻子的信—达利（Dali）和泰戈尔（Tagore）的组合，最终在戛纳电影节上亮相

杨千erry（Sherry Yang）洞悉了如何成为一名成功的制片人

零预算电影的制作

隐形剪辑：视频编辑的新趋势

红岩娱乐：如何使您的球场难忘

一次我在拍摄，几乎被联邦政府以间谍罪逮捕

Supreme Topics

如果想成功，就开始看坏电影

《王国之心3》值得更好，更严厉的批评

Microsoft E3新闻发布会的反应

纪念王子

我在克利夫兰和底特律的2018春夏现场音乐会的精选

El ADN de Kingdom Hearts

星际迷航：超越星空（2016）电影评论

David Pate和Steve Cohn / Manul Override /化妆室的骨科学

Shkreli：如果特朗普获胜，我将发行整个未发行的音乐收藏

火箭联盟2018赛季阿兰卡：莱加·梦想之城莱比锡。

“波西米亚狂想曲”是“防暴”的，这就是原因。

为什么我讨厌漫威？

《愤怒的七人》第二次特许经营权四舍五入。

美国社会主义者尤金·维克多·德布斯（Eugene Victor Debs）在新纪录片中应有尽有

摇滚明星专题：乔安娜·坎特