Konu çıkarımı içgörüleri alma

Konu çıkarımı

Konu çıkarımı, dökümü yapılan sesten, görsel metindeki OCR içeriğinden ve Video Indexer yüz tanıma modelini kullanarak videoda tanınan ünlülerden türetilen çıkarımlı içgörüler oluşturur.

Web portalında, ayıklanan Konular ve kategoriler (kullanılabilir olduğunda) İçgörüler sekmesinde listelenir. Medya dosyasındaki konuya atlamak için Bir Konu -> Öncekini Yürüt veya Sonrakini Oynat'ı seçin.

Konu çıkarımı kullanım örnekleri

• Müşteri ilgi alanlarıyla eşleşmesi için konu çıkarımı kullanarak kişiselleştirme, örneğin İngiltere hakkındaki web siteleri İngilizce filmler veya festivaller hakkında promosyonlar yayınlar.
• Örneğin bir haber ajansı tarafından şirketler, kişilikler veya teknolojiler hakkında 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.

Web portalı ile içgörü JSON'unu görüntüleme

Bir videoyu karşıya yükleyip dizine ekledikten sonra, web portalını kullanarak indirmek için JSON biçiminde içgörüler sağlanır.

1. Kitaplık sekmesini seçin.
2. Çalışmak istediğiniz medyayı seçin.
3. İndir'i ve İçgörüler 'i (JSON) seçin. JSON dosyası yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.
4. Örnek yanıtta açıklanan anahtar çiftini arayın.

API’yi kullanma

1. Video Dizini Al isteğini kullanın. geçirmenizi &includeSummarizedInsights=falseöneririz.
2. Örnek yanıtta açıklanan anahtar çiftlerini arayın.

Örnek yanıt

    "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"
          }
        ]
      },

Önemli

Tüm VI özellikleri için saydamlık notunun genel bakışını okumak önemlidir. Her içgörüde kendi saydamlık notları da vardır:

Konu çıkarımı notları

• 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 iki veya üç kare gönderebilirsiniz. 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 nonspeech segmentlerinde algılandı. Bir nonspeech bölümünün 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 kişiler aynı kişi olarak algılanabilir ve aynı kimlik numarası verilir. Engellenen kişiler veya nesneler algılanmayabilir. Ön ve arka pozları olan kişilerin izleri farklı örneklere ayrılabilir.

Konu çıkarımı bileşenleri

Bileşen	Tanım
Kaynak dil	Kullanıcı dizin oluşturmak için kaynak dosyayı karşıya yükler.
Ön	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.

Örnek kod

VI için tüm örneklere bakın