摘 要： 在足球賽事視頻的應(yīng)用背景下，分析了面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具。該工具利用中文分詞技術(shù)分割自然語(yǔ)言文本，通過(guò)漢語(yǔ)語(yǔ)法規(guī)則提取關(guān)鍵詞，采用加權(quán)算法對(duì)關(guān)鍵詞排序，并將關(guān)鍵詞映射到知識(shí)表達(dá)集，從而獲得關(guān)鍵詞的語(yǔ)義信息，完成文本解析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該工具能夠滿足自然語(yǔ)言文本的視頻檢索需求。
關(guān)鍵詞： 視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索；文本解析；關(guān)鍵詞提取；知識(shí)表達(dá)；關(guān)鍵詞映射
本文依托“基于視頻素材的虛擬場(chǎng)景生成系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)研究”課題，圖1是該課題的部分框架。
通過(guò)視頻場(chǎng)景內(nèi)容標(biāo)注工具對(duì)視頻幀進(jìn)行標(biāo)注，根據(jù)知識(shí)表達(dá)集生成視頻的描述標(biāo)注信息，并且通過(guò)視頻數(shù)據(jù)庫(kù)保存起來(lái)。輸入的檢索文本通過(guò)視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索工具，檢索返回用戶所需要的視頻。
文本解析模塊需面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容，基于語(yǔ)義對(duì)文本進(jìn)行解析，以匹配視頻語(yǔ)義標(biāo)注集，從而獲得更好的檢索效果。本文主要描述了面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具的設(shè)計(jì)思想和實(shí)現(xiàn)原理。
1 相關(guān)工作
1.1 中文分詞
中文分詞是將中文字序列按照一定的規(guī)則重新組合成詞序列的過(guò)程[1]。在對(duì)文本進(jìn)行解析時(shí)，詞是最小的能夠獨(dú)立活動(dòng)的有意義的語(yǔ)言成分。沒(méi)有中文分詞，其他一切深入的中文信息處理都無(wú)從談起[2]。
在中文分詞方面已經(jīng)有精確度很高的分詞算法和工具，特別是中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所推出的ICTCLAS(Institute of Computing Technology，Chinese Lexical Analysis System)，是由中科院計(jì)算所的張華平、劉群所開(kāi)發(fā)的一套分詞系統(tǒng)，其漢語(yǔ)分詞、未定義詞識(shí)別、詞性標(biāo)注和人名識(shí)別的效果廣受好評(píng)[3-4]。
1.2 關(guān)鍵詞提取
關(guān)鍵詞能夠以最簡(jiǎn)潔的形式概括表達(dá)文章主體大意，可用來(lái)檢索海量信息。
目前大部分的關(guān)鍵詞提取算法都是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。在這些算法中，同一篇文檔中的同一個(gè)詞在不同的地方或許有不同的意思，例如“蘋(píng)果”能夠表示水果的一種或者蘋(píng)果產(chǎn)品的意思。同樣地，不同的詞能夠表示相同的意思。這些現(xiàn)象產(chǎn)生的原因在于詞匯層面(代表意思的詞)和概念層面(意思本身)的差別，這樣將會(huì)導(dǎo)致關(guān)鍵詞提取的不準(zhǔn)確[5]。
國(guó)內(nèi)外對(duì)于文本關(guān)鍵詞的提取研究主要是針對(duì)文檔、Web頁(yè)面等大文本，而本系統(tǒng)針對(duì)的是小文本。本文采取基于漢語(yǔ)語(yǔ)法規(guī)則和中文分詞系統(tǒng)分詞的詞性，進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取。如對(duì)于主體而言，在經(jīng)過(guò)分詞后，詞性被確定為“nr”或“r”(如“貝克漢姆”詞性為“nr”，“他”詞性為“r”)，則該詞語(yǔ)為主體；如對(duì)于行為而言，詞性被確定為“v”(如“射”詞性為“v”)，則該詞語(yǔ)為行為的一部分。
1.3 加權(quán)算法
一般的文本具有有限的結(jié)構(gòu)或根本沒(méi)有結(jié)構(gòu)，文本解析的目的是抽取出該文本的結(jié)構(gòu)特征并用結(jié)構(gòu)化的形式保存。本文選用經(jīng)典的TF-IDF算法表示特征的權(quán)重。
在一份給定的文件里，詞頻（TF）指某一個(gè)給定的詞語(yǔ)在該文件中出現(xiàn)的次數(shù)，對(duì)于在某一特定文件里的詞語(yǔ)ti來(lái)說(shuō)，它的重要性為：
1.4 關(guān)鍵詞映射技術(shù)
視頻檢索文本經(jīng)過(guò)中文分詞后，提取了關(guān)鍵詞及其權(quán)重，并且生成了視頻檢索結(jié)構(gòu)，但是，其與知識(shí)表達(dá)集中的信息不一定完全符合，需要將關(guān)鍵詞映射到知識(shí)表達(dá)集，然后進(jìn)行檢索。例如輸入的視頻檢索文本“范尼斯特魯伊小禁區(qū)內(nèi)右腳射門(mén)”經(jīng)過(guò)關(guān)鍵詞提取與權(quán)重排序模塊之后，生成了關(guān)鍵詞“范尼斯特魯伊”，但是知識(shí)表達(dá)集里沒(méi)有定義“范尼斯特魯伊”，而只是定義了“人”或者是“運(yùn)動(dòng)員”，所以，要依據(jù)一定的技術(shù)（如數(shù)據(jù)字典、人名識(shí)別等）將“范尼斯特魯伊”映射為知識(shí)表達(dá)集中的“人”或者“運(yùn)動(dòng)員”，再生成到知識(shí)表達(dá)集的檢索結(jié)構(gòu)，供檢索算法調(diào)用。在這部分工作中，涉及到三方面的問(wèn)題：
(1)實(shí)例到概念的映射。如“羅納爾多”是“運(yùn)動(dòng)員”這個(gè)概念的一個(gè)實(shí)例，則在檢索過(guò)程中，應(yīng)該將“羅納爾多”映射成為“運(yùn)動(dòng)員”。
(2)同義詞匹配。如果檢索語(yǔ)句中有“門(mén)將”關(guān)鍵詞，而知識(shí)表達(dá)集中只有相對(duì)應(yīng)的“守門(mén)員”這個(gè)本體，則應(yīng)該將二者匹配起來(lái)。
(3)未登錄詞映射。當(dāng)檢索語(yǔ)句中有知識(shí)表達(dá)集中沒(méi)有涉及到的概念或本體時(shí)，則需要做關(guān)鍵詞映射，例如將“球員”映射為“運(yùn)動(dòng)員”。
2 面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具
2.1 總體設(shè)計(jì)
面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具主要包括4個(gè)模塊：中文分詞模塊、關(guān)鍵詞提取模塊、關(guān)鍵詞權(quán)重排序模塊和關(guān)鍵詞映射模塊，如圖2所示。輸入的視頻檢索文本經(jīng)中文分詞模塊生成詞語(yǔ)及詞性序列，關(guān)鍵詞提取模塊生成主體、行為、場(chǎng)景、身體部位等關(guān)鍵詞，經(jīng)過(guò)關(guān)鍵詞權(quán)重排序模塊生成帶有權(quán)值的關(guān)鍵詞結(jié)構(gòu)，最后做關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射，優(yōu)化檢索。
2.2 中文分詞模塊
對(duì)于輸入的檢索文本，漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)ICTCLAS能分解出各個(gè)成分，并且確定各個(gè)成分的詞性。如檢索文本“范尼斯特魯伊小禁區(qū)內(nèi)右腳射門(mén)”，分詞的最終結(jié)果為“范尼斯特魯伊/nr 小/h 禁區(qū)/n 內(nèi)/f 右/f 腳/n 射門(mén)/v”。其中，“nr”表示“人名”，“h”代表“前綴”，“n”表示“名詞”，“f”表示“方位詞”，“v”表示“動(dòng)詞”。
2.3 關(guān)鍵詞提取模塊
本文應(yīng)用背景主要是對(duì)足球運(yùn)動(dòng)視頻的檢索。關(guān)鍵詞提取模塊基于中文分詞模塊的切分句子和分出各個(gè)成分詞性的分詞結(jié)果，通過(guò)漢語(yǔ)語(yǔ)法規(guī)則，提取能表現(xiàn)足球運(yùn)動(dòng)視頻幀的主體、行為、場(chǎng)景和身體部位等關(guān)鍵詞。
設(shè)檢索文本中第i個(gè)詞稱為詞i，其詞性用partOfSpeech[i]表示。
2.3.1 主體關(guān)鍵詞提取
(1)當(dāng)partOfSpeech[i]為“nr”（人名，如“貝克漢姆”）或“r”（代詞，如“我”）時(shí)，詞i是主體；
(2)當(dāng)partOfSpeech[i]為“pbei”（被動(dòng)詞），且partOfSpeech[i+1]為“n”時(shí)，詞i+1是主體；
(3)當(dāng)partOfSpeech[i]為“pbei”，且partOfSpeech[i+1]為“v”時(shí)，被動(dòng)詞后應(yīng)有一個(gè)主體，主體類(lèi)型（運(yùn)動(dòng)員、守門(mén)員，裁判）由“v”的類(lèi)型發(fā)出者決定，此時(shí)的主體為補(bǔ)充主體。
2.3.2 行為關(guān)鍵詞提取
行為關(guān)鍵詞主要涉及到動(dòng)詞及其賓語(yǔ)，本文中，行為主要是動(dòng)詞+賓語(yǔ)。
當(dāng)partOfSpeech[i]為“v”或“vg”或“vn”或“vd”或“vJudge_word”（自定義詞性），且詞i+1詞性為“v”或“n”或“ng”，且詞i+2詞性為“v”或“n”時(shí)，行為=詞i+詞(i+1)+詞(i+2)。如果詞i+2詞性不為“v”且不為“n”時(shí)，行為=詞i+詞(i+1)。如果詞i+2詞性不為“v”且不為“n”，且詞i+1詞性不為“v”且不為“n”且不為“ng”時(shí)，行為=詞i。
2.3.3 場(chǎng)景關(guān)鍵詞提取
(1)當(dāng)partOfSpeech[i]為“p”，且partOfSpeech[i+1]為“n”或“s”時(shí)，詞i+1是場(chǎng)景；
(2)當(dāng)partOfSpeech[i]為“n”，且partOfSpeech[i+1]為“f”，且詞i-1的詞性為“a”時(shí)，場(chǎng)景=詞(i-1)+詞i+詞(i+1)。如果partOfSpeech[i-1]不為“a”，則場(chǎng)景=詞i+詞(i+1)；
(3)當(dāng)partOfSpeech[i]為“f”，且partOfSpeech[i+1]為“q”，則場(chǎng)景=詞i+詞(i+1)；
(4)當(dāng)partOfSpeech[i]為“scene_word”（自定義詞性)，則詞i是場(chǎng)景。
2.3.4 身體部位關(guān)鍵詞提取
(1)當(dāng)partOfSpeech[i]為“pyong”，則詞i是身體部位；
(2)當(dāng)partOfSpeech[i]為“f”，且partOfSpeech[i+1]為“n”，則身體部位=詞i+詞(i+1)；
(3)當(dāng)partOfSpeech[i]為“f”，且partOfSpeech[i+1]為“q”，則身體部位=詞i+詞(i+1)；
(4)當(dāng)partOfSpeech[i]為“bodyPart_word”(自定義詞性)，則詞i是身體部位。
2.3.5 關(guān)鍵詞提取模塊的實(shí)現(xiàn)
關(guān)鍵詞提取模塊為了存取4類(lèi)關(guān)鍵詞，涉及了兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。第一種是存儲(chǔ)分詞后各詞的名稱及詞性的一個(gè)二維數(shù)組，具體為String deletedSymbolResult[][]=new String[TEXTNO][2]，其中，TEXTNO表示一次分詞過(guò)程中可能涉及到的最多的詞語(yǔ)數(shù)目，deletedSymbolResult[i][0]存取詞語(yǔ)的名稱，deletedSymbolResult[i][1]存取詞語(yǔ)的詞性。第二種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是類(lèi)KeywordStruct、subject、action、scene和bodyPart，分別存取主體、行為、場(chǎng)景和身體部位關(guān)鍵詞。由于每個(gè)主體的行為可能有多個(gè)，因此，行為action以數(shù)組形式存取：public String action[]=new String[127]。因?yàn)殛P(guān)鍵詞提取模塊是在中文分詞基礎(chǔ)上進(jìn)行，所以，要對(duì)中文分詞進(jìn)行優(yōu)化以將分詞結(jié)果存于合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，加載自定義詞典以彌補(bǔ)原有詞典的不足，然后進(jìn)行4類(lèi)關(guān)鍵詞的提取。關(guān)鍵詞提取模塊對(duì)關(guān)鍵詞的提取分為以下幾個(gè)部分：
(1)中文分詞處理結(jié)果的優(yōu)化，包括刪除分詞結(jié)果中標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和以空格和“/”分隔符分割的分詞結(jié)果，抽取詳細(xì)分詞信息這兩部分。中文分詞的結(jié)果以字符串wordSegResult（如“范尼斯特魯伊/nr 小/h 禁區(qū)/n 內(nèi)/f 右/f 腳/n 射門(mén)/v”）表示，調(diào)用split("\\s")和split("/")方法，可以以空格和“/”分割分詞結(jié)果，并且將分割的結(jié)果存入deletedSymbolResult中，分詞結(jié)果中標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的刪除以循環(huán)deletedSymbolResult數(shù)組、剔除標(biāo)點(diǎn)的方法實(shí)現(xiàn)。
(2)加載自定義字典，重新定義部分詞語(yǔ)的詞性。在中文分詞處理結(jié)果優(yōu)化的基礎(chǔ)上，調(diào)用類(lèi)KeywordStruct中plusDictionary()方法，包括將“守門(mén)員”這類(lèi)普通名詞“n”重新定義為能識(shí)別出其主體特征的“nr”詞性，將“黃牌警告”重新定義為“vJudge_word”這類(lèi)能識(shí)別出主體發(fā)出者為“裁判”的詞性等。
(3)進(jìn)行主體、行為、場(chǎng)景和身體部位關(guān)鍵詞的識(shí)別和提取，包括存儲(chǔ)關(guān)鍵詞信息的類(lèi)KeywordStruct實(shí)例化和各個(gè)關(guān)鍵詞的存取。本文考慮到輸入的視頻檢索文本中可能對(duì)應(yīng)多個(gè)主體，將類(lèi)KeywordStruct實(shí)例化為一個(gè)字符串?dāng)?shù)組變量。數(shù)組的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)一條信息（主體、行為、場(chǎng)景和身體部位等信息）。KeywordStruct keyword[]=new KeywordStruct[3]，下面以代碼結(jié)合實(shí)例“何塞·保羅·格雷羅經(jīng)過(guò)連續(xù)傳球精密配合丹尼·墨菲助攻西蒙·戴維斯破門(mén)得分”說(shuō)明。調(diào)用GetKeywords類(lèi)的insertSubject()方法，調(diào)用Getter和Setter方法存取主體，Keyword[0].setSubject(“何塞·保羅·格雷羅”);Keyword[1].setSubject(“丹尼·墨菲”); Keyword[2].setSubject(“西蒙·戴維斯”)。調(diào)用key.insertAction()方法，調(diào)用Getter和Setter方法提取行為。如對(duì)于主體“何塞·保羅·格雷羅”，存入行為Keyword[0].setAction(0，“傳球”); Keyword[0].setAction(1,“配合”); 對(duì)于主體“丹尼·墨菲”，存入行為Keyword[1].setAction(0,“助攻”)。調(diào)用key.insertScene()方法和key.insertBodyPart()方法相應(yīng)地獲得對(duì)應(yīng)主體行為發(fā)生的場(chǎng)景和該行為發(fā)生時(shí)所用的身體部位。
2.4 關(guān)鍵詞權(quán)重排序模塊
關(guān)鍵詞權(quán)重排序主要是為了確定4類(lèi)關(guān)鍵詞對(duì)于輸入的視頻檢索語(yǔ)句的重要程度，即檢索時(shí)與視頻的相關(guān)度。
設(shè)計(jì)存取主體、行為、場(chǎng)景和身體部位這4類(lèi)關(guān)鍵詞個(gè)數(shù)的類(lèi)Item，其中subjectNo、actionNo、sceneNo和bodyPartNo分別表示4類(lèi)關(guān)鍵詞的個(gè)數(shù)，sub_act_sce_bod_No表示一個(gè)句子中主體、行為、場(chǎng)景和身體部位關(guān)鍵詞總個(gè)數(shù)，allSentencesNo表示總的句子數(shù)。
為了計(jì)算逆向文件頻率IDF，首先調(diào)用countWordFrequency()讀取Text4TF-IDF.txt中的測(cè)試語(yǔ)句（文本中每一行為一個(gè)測(cè)試語(yǔ)句），統(tǒng)計(jì)allSentencesNo，同時(shí)調(diào)用tfidf.Item類(lèi)中的Getter和Setter方法，存取每個(gè)句子中subjectNo、actionNo、sceneNo和bodyPartNo。這樣，可以得出allSentencesNo和包含某個(gè)關(guān)鍵詞的句子個(gè)數(shù)sentenceWithWord[i](i=0表示包含主體的句子總數(shù)；i=1表示包含行為的句子總數(shù)；i=2表示包含場(chǎng)景的句子總數(shù)；i=3表示包含身體部位的句子總數(shù))。由idf[i]=log(allSentencesNo/sentenceWithWord[i])計(jì)算出某個(gè)關(guān)鍵詞的逆向文件頻率IDF。詞頻TF針對(duì)某個(gè)特定語(yǔ)句。對(duì)于輸入的測(cè)試文本，獲取該語(yǔ)句中subjectNo、actionNo、sceneNo和bodyPartNo，通過(guò)計(jì)算獲得各關(guān)鍵詞的詞頻，結(jié)合IDF，計(jì)算各個(gè)關(guān)鍵詞的重要性排序。
2.5 關(guān)鍵詞映射模塊
2.5.1 同義詞匹配映射
關(guān)鍵詞檢索時(shí)，若關(guān)鍵詞與視頻庫(kù)中標(biāo)注的視頻幀信息不同，則首先與視頻庫(kù)中的知識(shí)表達(dá)集進(jìn)行同義詞(本體注釋)的匹配。在知識(shí)表達(dá)集中，對(duì)于每一個(gè)本體，其對(duì)應(yīng)著本體到本體注釋（同義詞）的一個(gè)結(jié)構(gòu)，當(dāng)關(guān)鍵詞與本體名稱不匹配時(shí)，就利用這個(gè)結(jié)構(gòu)去匹配本體注釋。
2.5.2 實(shí)例到概念的映射
關(guān)鍵詞檢索時(shí)，若關(guān)鍵詞與視頻庫(kù)中標(biāo)注的視頻幀信息不同，并且關(guān)鍵詞與匹配本體注釋也不匹配，則需要查詢本體樹(shù)結(jié)構(gòu)(本體樹(shù)定義在一個(gè)XML文檔中)。如圖3所示。
以上的關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射過(guò)程可以概括為如圖4所示的活動(dòng)圖。首先進(jìn)行同義詞匹配，若匹配成功，則從視頻庫(kù)獲取視頻的名稱、URL等信息，輸出視頻信息；若匹配不成功，則進(jìn)行實(shí)例到概念的匹配，如果匹配成功，則從視頻庫(kù)里獲取并輸出視頻信息；如果匹配不成功，輸出“無(wú)對(duì)應(yīng)視頻信息”的提示。
2.6 文本解析工具
總體上，面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具采用B/S架構(gòu)[7-8]，后臺(tái)是中文分詞模塊、關(guān)鍵詞提取模塊、關(guān)鍵詞權(quán)重排序模塊和關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射模塊等組成的Web服務(wù)器。在Web瀏覽器上提交對(duì)視頻檢索文本的中文分詞、關(guān)鍵詞提取、關(guān)鍵詞權(quán)重排序、關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射請(qǐng)求，服務(wù)器接收到Servlet傳來(lái)的請(qǐng)求后依次通過(guò)中文分詞、關(guān)鍵詞提取、關(guān)鍵詞權(quán)重排序、關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射處理，對(duì)于中文分詞結(jié)果、關(guān)鍵詞提取結(jié)果和關(guān)鍵詞權(quán)重排序結(jié)果，直接以文本形式顯示在網(wǎng)頁(yè)上，對(duì)于關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射結(jié)果，以檢索到的視頻輸出到網(wǎng)頁(yè)上的形式間接反映。
當(dāng)輸入的檢索文本請(qǐng)求檢索頁(yè)面執(zhí)行時(shí)，如果檢索文本為空，則跳轉(zhuǎn)到錯(cuò)誤處理頁(yè)面，返回檢索頁(yè)面繼續(xù)請(qǐng)求；當(dāng)檢索文本不為空時(shí)，跳轉(zhuǎn)到分詞結(jié)果、關(guān)鍵詞提取結(jié)果、關(guān)鍵詞權(quán)重結(jié)果顯示頁(yè)面，然后延遲一段時(shí)間（如3 s），跳轉(zhuǎn)到視頻輸出頁(yè)面，點(diǎn)擊視頻輸出頁(yè)面上的某個(gè)視頻（圖片或文字鏈接），則跳轉(zhuǎn)到視頻播放頁(yè)面進(jìn)行視頻播放。
3 實(shí)驗(yàn)與分析
下面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具的功能，分別包括關(guān)鍵詞提取模塊、關(guān)鍵詞權(quán)重排序模塊和整體工具的正確性和魯棒性的檢測(cè)。
3.1 實(shí)驗(yàn)1
輸入檢索文本經(jīng)中文分詞后，提取面向足球視頻背景的主體、行為、場(chǎng)景和身體部位4類(lèi)關(guān)鍵詞，見(jiàn)測(cè)試表1。
經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)可知關(guān)鍵詞提取模塊在提取關(guān)鍵詞時(shí)的正確率為93.5%，也可以看到，由于分詞模塊對(duì)某些人名（如“何塞·保羅”）的識(shí)別錯(cuò)誤，導(dǎo)致提取關(guān)鍵詞時(shí)，將主體分為兩部分，而不是一個(gè)主體。總體上，關(guān)鍵詞提取模塊的關(guān)鍵詞提取功能具有可行性。
3.2 實(shí)驗(yàn)2
輸入檢索文本經(jīng)關(guān)鍵詞提取后，通過(guò)關(guān)鍵詞權(quán)重排序模塊確定各個(gè)關(guān)鍵詞在不同大小的測(cè)試集中的權(quán)重。
在文件test4TFIDF.txt中放入不同數(shù)量的測(cè)試語(yǔ)句，調(diào)用countWordFrequency()方法，統(tǒng)計(jì)主體、行為、場(chǎng)景和身體部位4類(lèi)關(guān)鍵詞的IDF值。為了公平起見(jiàn)，計(jì)算TF時(shí)，設(shè)一個(gè)句子中4類(lèi)關(guān)鍵詞都有且僅有一個(gè)，因此，可以用IDF代替TF-IDF。圖5中橫坐標(biāo)是測(cè)試文件中包含的測(cè)試語(yǔ)句的個(gè)數(shù)，縱坐標(biāo)是TF-IDF值。
由圖5可知，每個(gè)關(guān)鍵詞的TF-IDF值都隨著文本測(cè)試數(shù)據(jù)數(shù)量的增加而增加，對(duì)于不同數(shù)量的測(cè)試數(shù)據(jù)，涉及身體部位視頻的TF-IDF最高，其次是場(chǎng)景，主體和行為的TF-IDF值最低。說(shuō)明對(duì)于一條視頻檢索語(yǔ)句，關(guān)鍵詞權(quán)重由大到小依次是身體部位、場(chǎng)景、行為和主體。
3.3 實(shí)驗(yàn)3
對(duì)面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容文本解析工具的整體功能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在主頁(yè)上輸入視頻檢索文本“范尼斯特魯伊小禁區(qū)內(nèi)右腳射門(mén)”并點(diǎn)擊“視頻搜索”按鈕時(shí)，顯示了輸入的視頻檢索文本、經(jīng)過(guò)中文分詞的結(jié)果、關(guān)鍵詞提取結(jié)果和關(guān)鍵詞權(quán)重排序的結(jié)果。3 s后，頁(yè)面自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到視頻檢索結(jié)果頁(yè)面，顯示檢索出的視頻。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具對(duì)視頻檢索文本的驗(yàn)證性處理及錯(cuò)誤處理功能，對(duì)中文分詞處理、關(guān)鍵詞提取處理、關(guān)鍵詞重要性排序處理的功能，對(duì)視頻顯示和播放的支持。因此，驗(yàn)證了面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具的整體功能。
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向視頻場(chǎng)景內(nèi)容檢索的文本解析工具，該工具包括中文分詞、關(guān)鍵詞提取、關(guān)鍵詞權(quán)值排序和關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射模塊。特別是關(guān)鍵詞提取部分創(chuàng)新性地利用了分詞詞性與漢語(yǔ)語(yǔ)法規(guī)則相結(jié)合的處理方式，效果顯著。
在中文分詞模塊，對(duì)于非著名球員的名字的識(shí)別率存在一定的問(wèn)題，主要是人名庫(kù)沒(méi)有收錄；在關(guān)鍵詞到知識(shí)表達(dá)集的映射中，沒(méi)有考慮第三方面的問(wèn)題——未登錄詞映射。下一步的工作將從這兩個(gè)方面對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，以提高分詞和檢索的準(zhǔn)確度。
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