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故事视频的语义分析与提取的任务书
一、任务背景
现今，社交网络已成为人们日常生活中难以割舍的一部分，其中以短视频为代表的形式也越来越受广大用户的喜爱，其中又以故事视频为一种较为流行的视频类型。随着短视频行业的迅速发展与普及，越来越多的人开始创作故事视频，并上传至各大视频平台与社交网络中与人分享。但对于该类型视频，不仅仅涵盖了大量的情感、心理因素，而且视频内容的信息量很大，例如内容、视觉、音乐以及背景等多方面信息。因此，对于这些充满故事性的短视频进行深入的语义分析与提取，将有助于帮助用户快速了解视频内容，同时也为用户提供更为智能的推荐与分类服务。
二、任务描述
为了对故事视频进行更加精准的分类与推荐，本任务旨在设计语义分析与提取模型，具体任务描述如下：
1.确定故事视频特征：通过分析故事视频常见的特征，如音乐、人物属性、视觉效果、情感因素等等，确定出故事视频特征。
2.故事视频分析：通过对故事视频中所涉及到的各种信息进行结构化处理，如文本信息、场景信息、情感信息等等，分析出故事视频的主题、情感倾向等重要信息。
3.故事视频提取：通过构建合理的建模算法，结合深度学习技术，将经过分析的故事视频提取出关键信息，如画面、音乐、情感、语音等。
4.故事视频分类：根据已经提取出的关键信息，对故事视频进行分类，如按照情感、内容、题材等分类方法。
5.故事视频推荐：根据用户的历史行为、喜好、搜索关键词等进行分析，对已经分类的故事视频进行智能化推荐，让用户能够快速发现符合自己兴趣与口味的视频。
三、任务的意义
1.更好的辨别、分类与推荐短视频：对于故事视频的语义分析与提取，将能够根据其所包含的信息进行精准的分类，让用户能够快速找到自己感兴趣的视频。
2.优化用户体验：通过对故事视频进行语义分析，能够更好的理解视频的信息，对视频的内容进行更为深入的分析，从而提高用户的使用体验。
3.促进平台商业价值：对于视频平台而言，语义分析和提取能够更好地满足用户需求，带来更多的用户产生更多的流量，从而提高平台的商业价值和竞争力。
四、任务的挑战
1.数据不足：故事视频往往展现为一个综合性的多媒体文本，缺乏对应的数据集，难以训练有效的模型。
2.故事视频多元化：故事视频中所包含的多元化元素较多，包括视觉、音乐以及情感等方面的元素和特征，难以统一提取，挑战实现自动化分析。
3.人类情感智能复杂：故事视频中所涉及到的精神、情感以及心理等因素相当丰富和多样，难以判定人类智能复杂度。
五、解决方案
针对上述挑战，需要从以下方面入手：
1.数据集收集：建立一个故事视频的庞大数据集，对以往的故事视频进行收集和整理，从而丰富语义分析和提取模型的数据集。
2.模型设计：从现有语义分析和提取模型出发，设计精度更高的模型，可以考虑使用多种深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆模型(LSTM)等。
3.挖掘多元化信息特征：针对故事视频中包含的多元化元素特征，采用独立的对应元素模型打破元素间的依赖，从而提取出更为精准全面的故事主题和情感倾向等重要信息。
4.应用情境模型：将模型应用于不同的情境下，如情感识别、主题分类等，以便更好地完成分类和推荐操作，同时配合内容和音乐单独优化来解决情境判断问题。
六、总结
故事视频的语义分析与提取的任务是一个综合性的课题，需要从多个角度进行深入研究，应采用多种深度学习技术，并较为精准的提取出视频所包含的多元化元素特征。在模型应用方面，应以多种情境对模型进行优化，实现短视频的智能分类和推荐，从而更好地满足用户需求，提高平台商业价值。