多模态特征在新闻视频语义提取中的应用

"一种基于多模态特征的新闻视频语义提取框架，通过结合视频中的主题字幕信息、音频分类和语音识别，以及利用搜索引擎获取的相关网页文本，实现了视频语义提取的准确性提升。该方法在中等规模的新闻视频数据集上验证，语音识别准确率可达65%。" 在当前的信息化时代，新闻视频作为信息传播的重要载体，其语义提取技术对于视频检索、智能媒体分析等领域具有重要意义。这篇论文研究的是一种创新性的新闻视频语义提取框架，该框架充分利用了多模态特征，包括视觉、听觉以及文字信息，旨在提高视频内容理解的准确性和效率。 首先，该框架从新闻视频中提取主题字幕信息。字幕作为视频内容的直接文字表达，能直观反映视频的主要话题，是理解视频语义的关键。通过对字幕信息的提取和分析，可以快速把握视频的基本内容。 其次，论文中提到对音频进行分类和语音识别。音频信号包含了丰富的语言信息，通过先进的语音识别技术，可以将音频转化为可读的文本，进一步丰富了视频的语义内容。同时，音频分类有助于识别场景、人物对话等关键信息，增加了视频理解的深度。 然后，研究者利用主题字幕信息通过搜索引擎查询相关的网页，这些网页通常包含了与新闻视频内容相关联的背景信息和扩展资料。将这些网页文本与语音识别结果相结合，能够对识别错误进行纠正，提高了语义提取的精确度。 最后，通过视频字幕信息和语音脚本的跨模态融合，该框架实现了对视频语义的深度理解。这种融合考虑了多种信息源的互补性，使得模型能够在不同模态之间建立联系，增强整体的语义表示能力。 在实际应用中，该框架在中等规模的新闻视频和相关网页库上进行了测试，结果显示，经过纠错后的语音识别准确率达到了约65%，这表明该方法在提高新闻视频语义提取的准确性方面具有显著效果。 关键词所涵盖的“多模态特征”强调了不同感官输入在理解复杂信息时的重要性，“语义分析”揭示了从原始数据中抽取出深层意义的过程，“视频检索”则意味着该技术可以应用于快速定位和检索特定内容的视频。这些关键词共同构成了该研究的核心，即通过综合运用多种信息源，构建一个高效且准确的新闻视频语义理解系统。 这篇论文提出的多模态新闻视频语义提取框架为视频处理领域提供了一个新的思路，它有效地整合了多种信息源，提高了视频语义提取的准确性和实用性，对于推动相关领域的研究和技术发展具有积极的影响。