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基于多模态融合的全媒体新闻智能编目系统设计
文献摘要：
全媒体新闻中包含影像、字幕、语音、人物等多模态信息,已有的计算机编目系统常对单模态信息进行处理,生成的编目信息不够全面和准确.本文提出一种基于多模态融合的全媒体新闻智能编目系统,它通过多模态媒体内容统一表征与融合理解的核心算法来自动化生成拆条标记、影像描述、关键词、场景分类标签等关键信息,实现对新闻内容的全流程智能编目,提升了编目信息准确性并降低了人工成本.
文献关键词：
多模态;视频编目;编目系统;深度学习;全媒体新闻
中图分类号：
作者姓名：
张随雨;俞定国;马小雨;钱永江
作者机构：
浙江传媒学院,浙江310018;浙江省影视媒体技术研究重点实验室,浙江310018;浙江广播电视集团,浙江310012
文献出处：
引用格式：
[1]张随雨;俞定国;马小雨;钱永江-.基于多模态融合的全媒体新闻智能编目系统设计)[J].广播与电视技术,2022(02):62-65
A类：
视频编目
B类：
多模态融合,全媒体新闻,编目系统,字幕,多模态信息,单模,媒体内容,核心算法,自动化生成,场景分类,关键信息,新闻内容,人工成本
AB值：
0.221274
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