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Frühere Forschungen zu Nachrichtenvideos konzentrierten sich hauptsächlich auf die Verbesserung der Abrufgenauigkeiten, angesichts der begrenzten Menge an extrahierbarer Video-Semantik. In diesem Papier schlagen wir eine Verbesserung der Nachrichtenvideosuche vor, indem wir extrahierbare Video-Semantik zusammen mit relevanten externen Informationsressourcen nutzen, um ereignisbasierte Analysen zu unterstützen; was zur Entdeckung von Themenhierarchien führt, um wichtige Ereignisse zu durchsuchen und die Beantwortung von Fragen (QA) zu unterstützen. Wir führen das Themenbrowsing basierend auf Nachrichtenstrukturen ein, die durch hierarchisches Clustering und Threading erhalten werden, wobei der Fokus auf interessanten Ereignissen liegt, die gemessen werden, indem die Menge an "Webaktivitäten" zu diesen Ereignissen auf Blog-Seiten ermittelt wird. Für QA verwenden wir umfassende Abfrageanalysen, um verschiedene Abfragefunktionen zusätzlich zu den hierarchischen Themenstrukturen zu erhalten, um sowohl kontextorientierte als auch visuell orientierte Fragen zu beantworten. Unser Hauptbeitrag umfasst: (a) die Kombination multimodaler Ereignisinformationen, die aus Nachrichtenvideos, Webnachrichtenartikeln und Nachrichtenblogs extrahiert wurden, um die Ereignisanalyse zu unterstützen, (b) die Einführung von Themenentwicklungs-Browsing basierend auf dem Interesse der Benutzer und (c) die Erweiterung von QA auf der Grundlage der Themenhierarchie, um verschiedene Arten von spezialisierten Videoabfragen zu bearbeiten. Experimente, die mit 70 Stunden mehrsprachigen Nachrichten aus dem TRECVID 2005-Datensatz durchgeführt wurden, zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz effektiv und ansprechend für die Benutzer ist.
Neo et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.