Konu çıkarımı

Makale
06/26/2024

Uyarı

Azure AI Video Indexer (VI) geçtiğimiz yıl kullanımdan kaldırılma nedeniyle Azure Media Services'a (AMS) bağımlılığının kaldırılmaya başlanacağını duyurdu. Özellik ayarlamaları ve değişiklikler duyuruldu ve bir geçiş kılavuzu sağlandı.

Geçişi tamamlamak için son tarih 30 Haziran 2024'dü. VI, VI hesabınızı güncelleştirebilmeniz ve AMS VI varlık geçişini 31 Ağustos 2024'e kadar kabul edebilmeniz için güncelleştirme/geçiş son tarihini uzatmıştır.

Ancak 30 Haziran'dan sonra VI hesabınızı güncelleştirmediyseniz yeni videoları dizine ekleyemez veya geçirilmemiş videoları oynatamazsınız. Hesabınızı 30 Haziran'dan sonra güncelleştirirseniz, dizin oluşturmayı hemen sürdürebilirsiniz, ancak AMS VI geçişi aracılığıyla geçirilene kadar hesap güncelleştirmeden önce dizine alınmış videoları oynatamazsınız.

Konu çıkarımı, dökümü alınmış sesten, görsel metindeki OCR içeriğinden ve Video Indexer yüz tanıma modelini kullanarak videoda tanınan ünlülerden elde edilen çıkarım içgörülerini otomatik olarak oluşturan bir Azure AI Video Indexer AI özelliğidir. Ayıklanan Konular ve kategoriler (kullanılabilir olduğunda) İçgörüler sekmesinde listelenir. Medya dosyasındaki konuya atlamak için Bir Konu -> Öncekini Yürüt veya Sonrakini Yürüt'e tıklayın.

Elde edilen içgörüler, konu adını, zaman çerçevesini ve güvenilirlik puanını içeren bir JSON dosyasındaki kategorilere ayrılmış bir listede de oluşturulur.

Önkoşullar

Saydamlık notunu gözden geçirme genel bakış

İçgörüleri görüntüleme

Web sitesinde Konu Çıkarımı içgörülerini görüntülemek için.

İçgörüler'e gidin ve Konular'a gidin.

Örnekleri bir JSON dosyasında görüntülemek için aşağıdakileri yapın:

İndir -> İçgörü (JSON) seçeneğine tıklayın.

topics Metni kopyalayın ve JSON görüntüleyicinize yapıştırın.

"topics": [
  {
    "id": 1,
    "name": "Pens",
    "referenceId": "Category:Pens",
    "referenceUrl": "https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Pens",
    "referenceType": "Wikipedia",
    "confidence": 0.6833,
    "iabName": null,
    "language": "en-US",
    "instances": [
      {
        "adjustedStart": "0:00:30",
        "adjustedEnd": "0:01:17.5",
        "start": "0:00:30",
        "end": "0:01:17.5"
      }
    ]
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "Musical groups",
    "referenceId": "Category:Musical_groups",
    "referenceUrl": "https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Musical_groups",
    "referenceType": "Wikipedia",
    "confidence": 0.6812,
    "iabName": null,
    "language": "en-US",
    "instances": [
      {
        "adjustedStart": "0:01:10",
        "adjustedEnd": "0:01:17.5",
        "start": "0:01:10",
        "end": "0:01:17.5"
      }
    ]
  },

JSON dosyasını API aracılığıyla indirmek için Azure AI Video Indexer geliştirici portalını kullanın.

Daha fazla bilgi için konu başlıklarına bakın.

Konu bileşenleri

Konu dizini oluşturma yordamı sırasında konular aşağıdaki gibi ayıklanır:

Bileşen	Tanım
Kaynak dil	Kullanıcı dizin oluşturmak için kaynak dosyayı karşıya yükler.
Ön işleme	Transkripsiyon, OCR ve yüz tanıma AI'leri medya dosyasından içgörüler ayıklar.
İçgörü işleme	Yapay zeka konuları ön işleme sırasında ayıklanan transkripsiyon, OCR ve yüz tanıma içgörülerini analiz eder: - Transkripsiye edilmiş metinler, dökümü alınmış metin içgörülerinin her satırı, ontoloji tabanlı yapay zeka teknolojileri kullanılarak inceleniyor. - OCR ve Yüz Tanıma içgörüleri, ontoloji tabanlı yapay zeka teknolojileri kullanılarak birlikte incelenir.
Nakil süreci	- Transkripsiye edilmiş metin, içgörüler ayıklanır ve bir Konu kategorisine bağlanır ve yazıya dökülen metnin satır numarasıyla birlikte eklenir. Örneğin, 7. satırdaki Politika. - OCR ve Yüz Tanıma, her içgörü, konu örneğinin medya dosyasındaki zamanıyla birlikte bir Konu kategorisine bağlıdır. Örneğin, Saat 20.00'de Kişiler ve Müzik kategorilerinde Freddie Mercury.
Güvenilirlik değeri	Her konunun tahmini güvenilirlik düzeyi 0 ile 1 arasında bir aralık olarak hesaplanır. Güvenilirlik puanı, sonucun doğruluğundaki kesinliği temsil eder. Örneğin, %82'lik bir kesinlik 0,82 puanı olarak gösterilir.

Kullanım örnekleri

Müşteri ilgi alanlarıyla eşleşmesi için konu çıkarımı kullanarak kişiselleştirme, örneğin İngiltere hakkındaki web siteleri İngilizce filmler veya festivaller hakkında promosyonlar yayınlar.
Şirketler, kişilikler veya teknolojiler hakkında, örneğin bir haber ajansı tarafından özellik hikayeleri oluşturmak için belirli konularla ilgili içgörüler için arşivleri derinlemesine arama.
Para kazanma, ayıklanan içgörülerin değerini artırma. Örneğin, reklam gelirine dayanan haberler veya sosyal medya gibi sektörler, ayıklanan içgörüleri reklam sunucusuna ek sinyaller olarak kullanarak ilgili reklamlar sunabilir.

Kullanım örneği seçerken dikkat edilmesi gerekenler ve sınırlamalar

Konuları kullanırken göz önünde bulundurulması gereken bazı noktalar aşağıdadır:

Bir dosyayı karşıya yüklerken her zaman yüksek kaliteli video içeriği kullanın. Önerilen maksimum kare boyutu HD ve kare hızı 30 FPS'dir. Çerçeve en fazla 10 kişi içermelidir. Videolardan yapay zeka modellerine kare çıkışı yaparken saniyede yalnızca 2 veya 3 kare gönderin. 10 ve daha fazla karenin işlenmesi yapay zeka sonucunu geciktirebilir.
Bir dosyayı karşıya yüklerken her zaman yüksek kaliteli ses ve video içeriği kullanın. Analiz gerçekleştirmek için en az 1 dakikalık spontane konuşma gereklidir. Ses efektleri yalnızca konuşma olmayan kesimlerde algılandı. Konuşma olmayan bölümün en az süresi 2 saniyedir. Sesli komutlar ve şarkı söyleme desteklenmez.
Genellikle, 200 pikselin altındaki küçük kişiler veya nesneler ve oturan kişiler algılanmayabilir. Benzer kıyafetler veya üniformalar giyen kişilerin aynı kişi olduğu algılanabilir ve aynı kimlik numarası verilir. Engellenen kişiler veya nesneler algılanmayabilir. Ön ve arka pozları olan kişilerin izleri farklı örneklere ayrılabilir.

Aracılığıyla paylaş