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一种面向视频的可控文本摘要生成方法 

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申请/专利权人:兰州大学

摘要:本发明公开了一种面向视频的可控文本摘要生成方法,包括步骤:1收集并构建场景视频数据集,针对数据集进行文本摘要数据标定;2将视频以秒为单位切割为多帧并标定文本构建控制信号;3基于CLIP网络和I3D网络提取视频的静态和动态特征并统一不同的视频特征维度;4利用VisionTransformerEncoder对融合特征进行编码;5利用多层LSTM网络对编码后的特征进行解码,生成可控的视频文本摘要;6利用强化学习优化模型参数。与现有技术相比,本发明构建控制信号,利用控制信号指导模型生成可控的视频摘要,同时解决了特征编码阶段隐藏状态的丢失问题,提高了视频摘要内容的准确性以及内容可控性。

主权项:1.一种面向视频的可控文本摘要生成方法,其特征在于,包括步骤:S1:数据集采集,场景视频收集、文本摘要标定;S2:控制信号提取,基于人为标定的文本摘要数据集提取对应控制信号;S3:视频数据分割,利用OpenCV库函数将视频以秒为单位切割为多个视频帧;S4:特征提取,基于CLIP网络和I3D网络提取视频的静态和动态特征,使用融合编码器统一不同的视频特征维度;S5:特征编码,基于VisionTransformer的Encoder块对融合特征进行视频向量编码;S6:构建控制对象检测器,训练阶段使用S2所提取控制信号,推理阶段使用检测器预测控制对象;S7:构建控制对象生成器,基于单层Transformer解码器一次性生成所有控制对象;S8:特征解码,利用多层LSTM网络对融合编码后的特征进行时序性解码,结合控制对象生成视频摘要;S9:强化学习优化,模型训练过程中,采用强化学习PolicyGradient方法优化模型参数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 兰州大学 一种面向视频的可控文本摘要生成方法

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