論文の概要: Movie Summarization via Sparse Graph Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07536v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 13:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 00:19:10.469743
• Title: Movie Summarization via Sparse Graph Construction
• Title（参考訳）: スパースグラフ構築による映画要約
• Authors: Pinelopi Papalampidi, Frank Keller, Mirella Lapata
• Abstract要約: マルチモーダル情報を用いて構築された,シーン間の関係を表すスパースなムービーグラフを構築することで,TPシーンを識別するモデルを提案する。 人間の判断によれば、我々のアプローチによって作成された要約は、シーケンスベースモデルや汎用的な要約アルゴリズムの出力よりも、より情報的で完全であり、より高い評価を受けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.16768855902268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We summarize full-length movies by creating shorter videos containing their most informative scenes. We explore the hypothesis that a summary can be created by assembling scenes which are turning points (TPs), i.e., key events in a movie that describe its storyline. We propose a model that identifies TP scenes by building a sparse movie graph that represents relations between scenes and is constructed using multimodal information. According to human judges, the summaries created by our approach are more informative and complete, and receive higher ratings, than the outputs of sequence-based models and general-purpose summarization algorithms. The induced graphs are interpretable, displaying different topology for different movie genres.
• Abstract（参考訳）: 長編映画を総括し,その最重要場面を含む短い映像を制作する。 本稿では,ポイント(TP)を構成するシーン,すなわちストーリーラインを記述する映画のキーイベントを組み立てることで,要約が生成できるという仮説を探求する。 本研究では,シーン間の関係を表現し,マルチモーダル情報を用いて構築する疎映画グラフを構築し,tpシーンを識別するモデルを提案する。 人間の判断によれば、我々のアプローチによって作成された要約は、シーケンスベースモデルや汎用的な要約アルゴリズムの出力よりも、より情報的で完全であり、より高い評価を受けている。 誘導グラフは解釈可能であり、異なる映画ジャンルのトポロジーを表示する。

関連論文リスト

• DiscoGraMS: Enhancing Movie Screen-Play Summarization using Movie Character-Aware Discourse Graph [6.980991481207376]
  映画脚本を映画キャラクタ対応の談話グラフ(CaD Graph)として表現する新しいリソースであるDiscoGraMSを紹介する。 このモデルは、スクリーンプレイの内容をより包括的で忠実に表現することで、すべての健全な情報を保存することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T17:56:11Z)
• Movie101v2: Improved Movie Narration Benchmark [53.54176725112229]
  映像の自動ナレーションは、視覚障害者を支援するために、映像に合わせたプロット記述を生成することを目的としている。 映画ナレーションに特化して設計されたデータ品質を向上した大規模バイリンガルデータセットであるMovie101v2を紹介する。 新しいベンチマークに基づいて,GPT-4Vを含む多数の視覚言語モデルをベースライン化し,ナレーション生成における課題の詳細な分析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T13:15:27Z)
• Select and Summarize: Scene Saliency for Movie Script Summarization [11.318175666743656]
  そこで本研究では,100本の映画に対して,人間による注釈付きサリエントシーンからなるシーン・サリエンシ・データセットを提案する。 そこで本研究では,まずスクリプト中の健全なシーンを識別し,そのシーンのみを用いて要約を生成する2段階の抽象要約手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T16:16:53Z)
• MoviePuzzle: Visual Narrative Reasoning through Multimodal Order Learning [54.73173491543553]
  MoviePuzzleは、ビジュアルな物語の推論と全体論的映画理解をターゲットとする、新しい挑戦である。 本研究では,映像モデルの時間的特徴学習と構造学習を増幅するMoviePuzzleタスクを提案する。 提案手法はMoviePuzzleベンチマークの既存の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T03:51:54Z)
• VideoXum: Cross-modal Visual and Textural Summarization of Videos [54.0985975755278]
  我々は新しい共同ビデオとテキスト要約タスクを提案する。 目標は、短縮されたビデオクリップと、長いビデオから対応するテキスト要約の両方を生成することだ。 生成された短縮ビデオクリップとテキストナラティブは、セマンティックに適切に調整されるべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T17:51:23Z)
• Film Trailer Generation via Task Decomposition [65.16768855902268]
  私たちは映画をグラフとしてモデル化し、ノードはショットであり、エッジはそれらの間のセマンティックな関係を表す。 スクリーンプレイから特権的テキスト情報を活用する共同コントラストトレーニングを用いて,これらの関係を学習する。 教師なしのアルゴリズムがグラフを横切り、人間の審査員が競争的な教師付きアプローチによって生成されるトレーラーを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T20:50:52Z)
• Screenplay Summarization Using Latent Narrative Structure [78.45316339164133]
  本稿では,物語の基盤となる構造を一般教師なし・教師付き抽出要約モデルに明示的に組み込むことを提案する。 重要な物語イベント(転回点)の観点で物語構造を定式化し、脚本を要約するために潜伏状態として扱う。 シーンレベルの要約ラベルを付加したテレビ画面のCSIコーパスの実験結果から,潜角点がCSIエピソードの重要な側面と相関していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-27T11:54:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。