Vi presenterar ett system som automatiskt rekommenderar taggar för YouTube-videor enbart baserat på deras audiovisuella innehåll. Vi föreslår också ett nytt ramverk för oövervakad upptäckt av videokategorier som utnyttjar kunskap som utvunnits från World-Wide Web text dokument / sökningar. För det första lär sig videoinnehåll för att tagga föreningen genom att utbilda klassificatörer som kartlägger audiovisuella innehållsbaserade funktioner från miljontals videor på YouTube.com till befintliga uppladdade taggar för dessa videor. När en ny video laddas upp används etiketterna som tillhandahålls av dessa klassificeringar för att automatiskt föreslå taggar som anses relevanta för videon. Vårt system har lärt sig ett ordförråd på över 20.000 taggar. För det andra minerade vi stora volymer av webbsidor och sökfrågor för att upptäcka en uppsättning möjliga textenhetskategorier och en uppsättning tillhörande is-A-relationer som kartlägger enskilda textenheter till kategorier. Slutligen, vi tillämpar dessa är-A relationer mined från webbtext på taggarna lärt sig från audiovisuellt innehåll i videor för att automatiskt syntetisera en tillförlitlig uppsättning kategorier som är mest relevanta för videor -tillsammans med en mekanism för att förutsäga dessa kategorier för nya uppladdningar. Vi presenterar sedan rigorösa ratingstudier som visar att: (a) den genomsnittliga relevansen av taggar som automatiskt rekommenderas av vårt system matchar den genomsnittliga relevansen av de uppladdare-tilldelade taggarna på samma eller bättre täckning och (b) den genomsnittliga precision@K videokategorier som upptäcks av vårt system är 70% med K=5.
I REF, en uppsättning enhet kategorier upptäcks av gruv webbsidor och sökfrågor.
Finding meaning on YouTube: Tag recommendation and category discovery
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}