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基于多模态特征的新闻视频结构分析的任务书
任务书：基于多模态特征的新闻视频结构分析
任务目标：
本任务旨在研究基于多模态特征的新闻视频结构分析方法，包括视频内容提取、分析和结构化建模，以实现对新闻视频内容的语义理解和自动生成摘要和概要。
任务范围：
本任务主要涉及以下内容：
1.视频内容提取：基于视频和音频模态，提取包括音频特征、图像特征、语义特征、情感特征等多模态特征。
2.视频内容分析：对视频进行深度学习或传统计算机视觉、自然语言等方法进行内容分析，如目标检测、实体识别、情感分析、关系抽取等。
3.视频结构化建模：将分析得到的语义信息进行结构化描述和建模，实现对视频内容的概括性理解和表达，如生成视频摘要、概要以及关键词等。
任务要求：
1.数据集要求：本任务需要使用新闻视频数据集，视频时长不小于五分钟。数据集应包含视频和语音两个模态的信息，尽量涵盖多个领域和话题。
2.方法要求：本任务可使用传统的计算机视觉与自然语言处理方法或深度学习方法进行多模态特征融合，进而实现新闻视频结构化建模。
3.实验验证要求：使用已选取的数据集进行实验验证，比较不同方法的性能差异。性能评价指标包括视频结构化描述质量、视频摘要生成效果等。
4.实验结果展示要求：要求绘制实验结果所对应的图表，在实验报告中详细叙述实验过程、结果。
任务组成：
1.研究文献调研：结合多模态特征提取、深度学习技术、视频结构化建模等方向的学术文献，了解目前该领域的研究热点和发展趋势，完善和优化该任务的研究思路和方法。
2.多模态特征提取：针对给定的新闻视频数据集，分析其特征分布，选择有效的特征表征方法，提高在特征提取和特征融合方面的实验效果。
3.视频内容分析：基于多模态特征，对新闻视频进行深度学习或其他计算机视觉、自然语言处理等现代技术的方法进行内容分析，提取视频中的相关信息。
4.视频结构化建模：通过建立合适的模型将视频内容进行特征融合和结构化建模，如生成视频摘要、概要以及关键词等。
5.实验验证与数据分析：使用已选取的数据集进行实验验证，比较不同方法的性能差异。性能评价指标包括视频结构化描述质量、视频摘要生成效果等。
6.实验结果总结和报告编写：撰写实验报告，详细叙述实验过程、结果，总结本次任务研究的结果和思考未来研究方向。
任务时间安排：
1.研究文献调研：1周
2.多模态特征提取、视频内容分析、视频结构化建模：4周
3.实验验证与数据分析：1周
4.实验结果总结和报告编写：2周
任务参考：
1.ADeepLearningBasedApproachforNewsVideoSummarization,在IEEETransactionsonMultimedia期刊上发表的文献。
2.VisionmeetsNaturalLanguageProcessing:AReview,在JMLR期刊上发表的文献。
3.MultimediaTopicDetectionandTracking:Event-basedMethods,在ACMTransactionsonMultimediaComputing,Communications,andApplications期刊上发表的文献。