HC RF 和网络文本的精彩事件自动检测定位

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、多模态语义线索及精彩语义事件之间的映射关系，从结构语义的多个维度挖掘了精彩事件的内在规律，准确实现了精彩事件的自动检测、定位与分割。实验结果证明了该模型的有效性。