【摘 要】
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为促进对新闻视频的结构化传播,提出基于语义特征的新闻视频自适应拆条算法.该算法对视频流上场景语义划分,搭建了一种基于场景分类任务的深度神经网络模型NewslicNet,深度挖
【基金项目】
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促进高校内涵发展-科研水平提高重点研究培育项目(5211910949),促进高校内涵发展-研究生科技创新项目(5121911048).
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为促进对新闻视频的结构化传播,提出基于语义特征的新闻视频自适应拆条算法.该算法对视频流上场景语义划分,搭建了一种基于场景分类任务的深度神经网络模型NewslicNet,深度挖掘新闻内容条目的非结构化特征提取新闻内容的拆分点,完成新闻内容段拆条工作.该算法在1538分钟23秒的新闻联播视频上进行训练与测试,实验结果表明,验证了拆条算法的性能优越性和模型的可行性.
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