論文の概要: AI Annotated Recommendations in an Efficient Visual Learning Environment with Emphasis on YouTube (AI-EVL)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11157v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 18:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-27 11:18:47.218521
• Title: AI Annotated Recommendations in an Efficient Visual Learning Environment with Emphasis on YouTube (AI-EVL)
• Title（参考訳）: YouTube(AI-EVL)を重視した効率的な視覚学習環境におけるAIアノテーションの提案
• Authors: Faeze Gholamrezaie, Melika Bahman-Abadi, and M. B. Ghaznavi-Ghoushchi
• Abstract要約: 我々はAI-EVLという注釈付き学習システムを構築した。 メインのYouTubeページのユーザがYouTubeビデオを閲覧し、AI-EVLシステムのユーザが同じことをすると、使用するトラフィックはずっと少なくなります。 字幕テキストに関する情報は、AIアノテートされたトピック、Wikipedia/DBpedia、インタラクティブかつビジュアルなウィジェットを通じて強化されたテキストなど、複数のレイヤに表示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.688204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this article, we create a system called AI-EVL. This is an annotated-based learning system. We extend AI to learning experience. If a user from the main YouTube page browses YouTube videos and a user from the AI-EVL system does the same, the amount of traffic used will be much less. It is due to ignoring unwanted contents which indicates a reduction in bandwidth usage too. This system is designed to be embedded with online learning tools and platforms to enrich their curriculum. In evaluating the system using Google 2020 trend data, we were able to extract rich ontological information for each data. Of the data collected, 34.86% belong to wolfram, 30.41% to DBpedia, and 34.73% to Wikipedia. The video subtitle information is displayed interactively and functionally to the user over time as the video is played. This effective visual learning system, due to the unique features, prevents the user's distraction and makes learning more focused. The information about the subtitle text is displayed in multiple layers including AI-annotated topics, Wikipedia/DBpedia, and Wolfram enriched texts via interactive and visual widgets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AI-EVLと呼ばれるシステムについて述べる。 これは注釈付き学習システムである。 AIを学習経験に拡張します。 メインのYouTubeページのユーザがYouTubeビデオを閲覧し、AI-EVLシステムのユーザが同じことをすると、使用するトラフィックはずっと少なくなります。 帯域幅の削減を示す望ましくないコンテンツを無視しているためである。 このシステムは、カリキュラムを充実させるために、オンライン学習ツールやプラットフォームを組み込むように設計されている。 Google 2020トレンドデータを用いたシステム評価では,各データから豊富なオントロジ情報を抽出することができた。 収集されたデータのうち34.86%はWolfram、30.41%はDBpedia、34.73%はWikipediaに属する。 ビデオ字幕情報は、再生中にユーザに対してインタラクティブかつ機能的に表示される。 この効果的な視覚学習システムは、ユニークな特徴のため、ユーザの注意をそらさず、学習をより集中させる。 字幕テキストに関する情報は、AIアノテートされたトピック、Wikipedia/DBpedia、インタラクティブかつビジュアルなウィジェットを通じて強化されたテキストなど、複数のレイヤに表示される。

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