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文中探究了彈幕信息協(xié)助下的視頻多標簽分類任務(wù)。多標簽視頻分類任務(wù)根據(jù)視頻內(nèi)容從不同角度賦予視頻多個標簽，與視頻推薦等應(yīng)用緊密相關(guān)。多標簽視頻數(shù)據(jù)集的髙標注成本和對視頻內(nèi)容的多角度理解是該研究領(lǐng)域面臨的主要問題彈幕是一種新近出現(xiàn)的用戶評論形式，受到了眾多用戶的歡迎。由于用戶參與度高，彈幕視頻網(wǎng)站的視頻擁有大量用戶自發(fā)添加的標簽，這些標簽是天然的多標簽數(shù)據(jù)。文中以此構(gòu)建了一個多標簽視頻數(shù)據(jù)集，并整理岀了視頻標簽間的層級語義關(guān)系，該數(shù)據(jù)集在未來將公開發(fā)布。同時，彈幕文本模態(tài)包含大量與視頻內(nèi)容相關(guān)的細粒度信息，因此在以往視頻分類工作融合視覺和音頻模態(tài)的基礎(chǔ)上，引入彈幕文本模態(tài)進行視頻多標簽分類研究。在基于聚類的NeⅪtⅥLAD模型、注意力Dbof模型和基于時序的GRU模型上進行實驗，在增加彈幕模態(tài)后，GAP指標最高提升了23%，證明了彈幕信息對該任務(wù)具有輔助作用。此外，還探索了如何在分類中利用標簽層級關(guān)系，通過構(gòu)建標簽關(guān)系矩陣來改造標簽，進而將標簽語乂融入訓練。實驗結(jié)果表明，加入標簽關(guān)系后，Hit@1指標提升了15%，因此其能優(yōu)化多標簽分類的效果。此外，MAP指標在細粒度小類上提升了4%，說明標簽語義的引入有利于預(yù)測樣本量較少的類別，具有研究價值。
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