Курсовая работа: Автоматическая генерация временных меток для видео на платформе Youtube

Содержание

Введение 2
Актуальность 2
Постановка задачи 5
Обзор существующих решений 5
Цель дипломной работы 5
Задачи дипломной работы 6
Глава 1. Общий подход к решению 7
Глава 2. Обзор существующих библиотек 8
2.1 Извлечение субтитров из видео. 8
2.2 Сегментация текста на предложения. 8
2.2.1 Рекуррентные нейронные сети 9
2.2.2 NNSplit 12
2.2.3 DeepSegment 15
2.2.4 Punctuator 15
2.2.5 Сравнение эффективности 16
2.3 Сегментация текста на главы. 18
2.3.1 Токенизация 19
2.3.2 Определение лексической оценки 20
2.3.3 Идентификация границ 22
2.4 Генерация краткого описания глав. 23
Глава 3. Программная реализация25
Заключение 27
Список литературы 28

Введение

Актуальность

YouTube [1] — видеохостинг, предоставляющий пользователям услуги хранения, доставки и показа видео. YouTube стал популярнейшимвидеохостингом и вторым сайтом в мире по количеству посетителей.
Согласно некоторым источникам каждую минуту на платформу YouTube загружается более 500 часов видеоконтента [2].
Чтобы пользователи могли ориентироваться в таком огромном количестве видеоконтента, разработчики из компании Google постоянно расширяют функционал платформы, добавляя новые инструменты [3]. Так любой видеоролик можно разделить на главы (chapters), которые в значительной мере облегчают навигацию. Но для работы данной функции необходимо наличие под видео специальных временных меток. которые бы указывали на начала отдельных глав.
Рис. 1. Видеоролик, разделенный на главы.
Стоит отметить, что авторы редко добавляют временные метки для своих видео. В некоторых случаях зрители сами могут оставить список меток в комментариях.
Так как зачастую временные метки просто отсутствуют, то возникает идея сделать процесс создания временных меток автоматическим.