【摘 要】
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利用隐条件随机场(HCRF)在表达和识别语义事件方面的强大功能,并结合网络直播文本信息,提出了一种新的精彩事件自动检测框架。首先,通过对网络直播文本进行分析处理,获得每种精彩事
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61072110),陕西省重点难题攻关资助项目(2013KTZB03-03-03)
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利用隐条件随机场(HCRF)在表达和识别语义事件方面的强大功能,并结合网络直播文本信息,提出了一种新的精彩事件自动检测框架。首先,通过对网络直播文本进行分析处理,获得每种精彩事件对应的关键词组合;其次,对待检测的网络直播文本进行分类,获得每个精彩事件发生的时间标签;然后,构建用于提出的语义镜头标注的 HCRF 模型,实现多种语义镜头的同时标注,得到视频语义镜头标签序列;最后,结合多模态语义线索,在小规模训练样本的情况下,有效建立了精彩事件检测与定位的 HCRF 模型。文中基于视频底层特征、多模态语义线索及
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