基于描述能力的视频标题分类

在基于文本的视频检索和推荐系统中,视频标题是描述视频内容的必不可少的一个信息来源.然而,人们对视频标题本身的描述能力并没有进行深入的研究.文中根据标题对视频内容的刻画程度将标题的描述能力分为可描述、可理解不可描述和不可理解3个等级,并把标题描述能力的评估问题作为分类问题来处理.鉴于支持向量机(SVM)对小样本分类问题有很好的识别效果,使用SVM作为分类模型.同时,为弥补标题信息的不足,利用视频标题在搜索引擎中的返回结果作为标题的补充信息.采用此方法对汽车领域的5000个视频标题进行分类,结果表明:该方法对可描述类视频标题的识别准确率可达84%;利用标题的搜索结果后,对可描述类和不可理解类标题识别的F值都提高了3%.

视频标题制作策略探析

随着互联网和社交媒体的发展,视频作为越来越重要的媒介形式,成为人们生活中不可或缺的一部分,无论是娱乐、教育还是商业等领域,视频都扮演着越来越重要的角色。而对于视频的制作来说,好的视频标题不仅能吸引受众的眼球,提高点击率,还能传达视频的主旨和信息。因此,本文旨在探讨视频标题制作的基本原则,以及视频标题制作的优化策略,以期为视频制作者提供一些相关的参考和思路。

言语行为理论下的“央视新闻”抖音号短视频标题研究

新闻类短视频是短视频当中一个重要组成部分,本研究以选取的97个“央视新闻”短视频标题为研究对象,基于言语行为理论,运用定性和定量的方法对话语进行分析。研究结果表明:其题目中运用最频繁的为阐述类言语行为而没有使用承诺类言语行为;除此之外,其标题体现出激发情感共鸣、设置悬念等语用特征。一方面,该研究有助于读者深入了解言语行为理论是如何运用于新闻语言;另一方面,在新媒体环境中,有效探究了新闻语言表达的特征。

长视频的超级帧切割视觉内容解释方法

针对现有基于编码解码的视频描述方法存在的对视频较长、在视频场景切换频繁情况下视觉特征提取能力不足或关键性片段捕获能力不足等视频描述不佳的问题,提出一种基于超级帧切割长视频的视频字幕方法。首先,提出超级帧提取算法,计算关键视频时间占比率以满足视频浏览时长限制,缩短视频检索时间。然后,构建两层筛选模型以自适应提取超级帧,过滤冗余关键帧,执行多场景语义描述。将保留的关键帧嵌入周围帧,利用深层网络模型以及小卷积核池化采样域获取更多的视频特征,克服了经典视频标题方法不能直接用于处理长视频的困难。最后,通过用长短时记忆模型代替循环神经网络解码生成视频标题,给出视频内容的分段解释信息。在YouTube数据集视频、合成视频和监控长视频上进行测试,采用多种机器翻译评价指标评估了该方法的性能,均获得了不同程度的提升。实验结果表明,该方法在应对视频场景切换频繁、视频较长等挑战时,能够获得较好的片段描述。