論文の概要: Using Large Language Models to Assist Video Content Analysis: An Exploratory Study of Short Videos on Depression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19528v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 21:03:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 18:31:50.630231
• Title: Using Large Language Models to Assist Video Content Analysis: An Exploratory Study of Short Videos on Depression
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる映像コンテンツ分析支援 : 抑うつ映像の探索的研究
• Authors: Jiaying Liu, Yunlong Wang, Yao Lyu, Yiheng Su, Shuo Niu, Xuhai "Orson" Xu, Yan Zhang,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLMs) を用いたマルチモーダルコンテンツ分析の新しいワークフローに従って,ケーススタディを実施している。 LLMのビデオアノテーション機能をテストするために,うつ病に関する25の短いビデオから抽出した203を解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.357574228709346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the growing interest in leveraging Large Language Models (LLMs) for content analysis, current studies have primarily focused on text-based content. In the present work, we explored the potential of LLMs in assisting video content analysis by conducting a case study that followed a new workflow of LLM-assisted multimodal content analysis. The workflow encompasses codebook design, prompt engineering, LLM processing, and human evaluation. We strategically crafted annotation prompts to get LLM Annotations in structured form and explanation prompts to generate LLM Explanations for a better understanding of LLM reasoning and transparency. To test LLM's video annotation capabilities, we analyzed 203 keyframes extracted from 25 YouTube short videos about depression. We compared the LLM Annotations with those of two human coders and found that LLM has higher accuracy in object and activity Annotations than emotion and genre Annotations. Moreover, we identified the potential and limitations of LLM's capabilities in annotating videos. Based on the findings, we explore opportunities and challenges for future research and improvements to the workflow. We also discuss ethical concerns surrounding future studies based on LLM-assisted video analysis.
• Abstract（参考訳）: コンテンツ分析にLLM(Large Language Models)を活用することへの関心が高まっているが、近年の研究は主にテキストベースのコンテンツに焦点を当てている。 本研究は,LLMを用いたマルチモーダルコンテンツ分析の新たなワークフローに続く事例研究を行い,映像コンテンツ分析を支援するLLMの可能性を探るものである。 このワークフローには、コードブックの設計、プロンプトエンジニアリング、LLM処理、人的評価が含まれる。 我々は,LLMアノテーションを構造化した形で作成し,LLM推論と透明性をよりよく理解するために,LLM記述を生成するための説明プロンプトを戦略的に構築した。 LLMのビデオアノテーション機能をテストするために,25本のYouTubeショートビデオから抽出した203個のキーフレームを分析した。 LLMアノテーションを2人の人間コーダのアノテーションと比較したところ、LLMアノテーションは感情やジャンルのアノテーションよりもオブジェクトやアクティビティのアノテーションの方が精度が高いことがわかった。 さらに,ビデオアノテートにおけるLDMの機能の可能性と限界を明らかにした。 この結果に基づき、今後の研究の機会と課題、ワークフローの改善について検討する。 また,LLM支援映像解析に基づく今後の研究に関する倫理的懸念についても論じる。

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