視頻搜索引擎中的精確文本信息抽取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

視頻搜索引擎中的精確文本信息抽取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、選題依據(jù)隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展，視頻成為現(xiàn)代社會(huì)最主流的信息媒介之一，同時(shí)，視頻的產(chǎn)生和共享數(shù)量也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。對(duì)于用戶(hù)而言，如何高效地搜索和瀏覽所需的視頻信息，已成為亟待解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)的視頻搜索引擎一般只能根據(jù)視頻的標(biāo)題、標(biāo)簽等元數(shù)據(jù)信息進(jìn)行搜索，而無(wú)法準(zhǔn)確捕捉視頻中所涉及的真實(shí)語(yǔ)義內(nèi)容。當(dāng)前，視頻搜索引擎的發(fā)展趨勢(shì)是向精準(zhǔn)化、智能化、多元化的方向發(fā)展。而信息抽取是實(shí)現(xiàn)視頻搜索精準(zhǔn)化的重要手段之一，它可以幫助搜索引擎從視頻中自動(dòng)抽取出有意義的文本信息，從而滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。本文旨在研究視頻搜索引擎中的精確文本信息抽取系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，旨在通過(guò)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻中關(guān)鍵信息的準(zhǔn)確抽取，提高搜索引擎的檢索準(zhǔn)確度和用戶(hù)體驗(yàn)。二、研究?jī)?nèi)容1.分析現(xiàn)有視頻搜索引擎中信息抽取技術(shù)的研究現(xiàn)狀，探討基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理的文本信息抽取方法；2.設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)可用于視頻搜索引擎中的精確文本信息抽取系統(tǒng)，該系統(tǒng)應(yīng)具備以下特點(diǎn)：（1）采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息提取，包括層次化識(shí)別、預(yù)處理等模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；（2）結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本信息的語(yǔ)法分析、情感分析和實(shí)體識(shí)別；（3）為用戶(hù)提供檢索結(jié)果可視化接口，使得用戶(hù)能夠更加直觀地感受檢索結(jié)果的準(zhǔn)確度與可靠性。三、預(yù)期成果通過(guò)對(duì)視頻搜索引擎中的精確文本信息抽取系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)，預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下成果：1.實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠自動(dòng)從視頻中抽取關(guān)鍵文本信息的系統(tǒng)，與傳統(tǒng)視頻搜索引擎相比，檢索結(jié)果更加準(zhǔn)確、精細(xì)化；2.擁有可視化的檢索結(jié)果展示系統(tǒng)，方便用戶(hù)更直觀地了解搜索結(jié)果的精度、準(zhǔn)確性和可靠性；3.提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理技術(shù)的新型文本信息抽取方法，該方法具有可以推廣應(yīng)用的實(shí)用價(jià)值。四、研究計(jì)劃時(shí)間節(jié)點(diǎn)|研究?jī)?nèi)容-|-1-2周|查閱相關(guān)文獻(xiàn)，分析當(dāng)前視頻搜索引擎中文本信息抽取技術(shù)的研究狀況和存在的問(wèn)題3-4周|研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，探討其在視頻搜索引擎中的應(yīng)用5-6周|設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)文本信息抽取系統(tǒng)，包括關(guān)鍵信息提取、文本特征分析以及界面設(shè)計(jì)等7-8周|進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試和優(yōu)化，并結(jié)合用戶(hù)需求對(duì)系統(tǒng)性能、準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估9-10周|系統(tǒng)集成和整合，進(jìn)行最終測(cè)試，并書(shū)寫(xiě)開(kāi)題報(bào)告五、參考文獻(xiàn)1.王曉龍.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信息抽取方法研究[D].深圳大學(xué),2019.2.LiuB,ZhangL,QinT,etal.Deeplearningforinformationextraction:acomprehensivereview[C].Proceedingsofthe2019ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandthe9thInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing(EMNLP-IJCNLP),2019.3.LiuY,LuanH,ZhangM,etal.InfoXtractoR:ARobustFrameworkforInformationExtractionfromHTMLPages[C].Proceedingsofthe23rdACMInternat