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一种双层新闻逻辑单元分割框架

范竞往  翟晓飞  封化民  杨鼎才  方勇  
【摘要】:本文采用一种双层混合模型将新闻视频分割为逻辑故事语义单元序列。该双层混合模型是Chaisorn和Chua[2003]等提出的混合模型的扩展,加入了主题标题、主题镜头、人脸个数和人脸位置等特征以及一个基于内容的相似模块和基于启发式规则的预分割模块等。该系统在镜头层和故事层分别采用决策树和隐式马尔科夫算法。经过24个小时(967个故事单元)的CCTV国际频道的新闻节目对模型进行训练和18个小时(718个故事单元)的CCTV和其他新闻节目进行测试,试验表明该系统取得了对CCTV新闻故事单元边界检测达到81.5%的F1值。

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