融合领域知识改进长时长 MOOC 讲座视频的主题分割
计算与语言
2020-12-15 v1 信息检索
摘要
主题分割在缩减讲座视频中所授主题搜索空间方面发挥着重要作用，尤其是当视频元数据缺乏按主题分割的信息时。该分割信息减轻了用户在讲座视频内搜索、定位和浏览某一主题的负担。本工作中我们提出一种算法，结合最先进的语言模型与领域知识图谱，用于自动检测长讲座视频中存在的不同连贯主题。我们在语音转文本转录上运用语言模型以捕捉整段视频的隐含语义，而知识图谱为我们提供该学科不同概念间的领域特定依赖关系。同时借助领域知识，我们可捕捉授课教师在教学中联结与结合不同概念的方式，从而有助于获得更好的分割精度。我们在 NPTEL 讲座视频上测试了该方法，整体评估表明其优于文献中描述的其他方法。
引用
@article{arxiv.2012.07589,
title = {Incorporating Domain Knowledge To Improve Topic Segmentation Of Long MOOC Lecture Videos},
author = {Ananda Das and Partha Pratim Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.07589},
year = {2020}
}