Generación automática de resúmenes independientes del lenguaje

En la actualidad la información en formato digital crece de manera exponencial y ante ello surgen diversas problemáticas, como la sobrecarga de información, redundancia de información, pérdida de información, entre otras. Este tipo de problemas puede ocasionar en los usuarios deficiencia en su trabajo, al no tener el tiempo disponible necesario, para procesar toda la información, ante esto surge la importante necesidad de contar con métodos que permitan la generación automática de resúmenes. Pero además de contar con un método que nos permite generar resúmenes, sería ideal que los métodos generaran resúmenes en cualquier lenguaje, principalmente en el lenguaje que domina el usuario (en nuestro caso el español). Un método de generación automática de resúmenes independientes del lenguaje, trata de contrarrestar los efectos negativos de la sobrecarga de información, además de que permite generar un resumen, independientemente del lenguaje en el que se encuentre el texto original. Según (Ledeneva, 2008) un resumen es un texto corto que transmite la información más importante de un documento de origen. Actualmente existen métodos del estado del arte que dicen ser independientes del lenguaje, pero solo prueban en el lenguaje inglés. Existen otros que son independientes del lenguaje y prueban más de una colección de documentos, pero no en español. Entre los métodos del estado del arte que dicen ser independientes del lenguaje está el propuesto por (Matias, 2013), el cual obtienen buenos resultados para el lenguaje inglés y puede trabajar con otros lenguajes. Entonces con referencia a los resultados que se obtienen con el método de (Matias, 2013), en este trabajo se propone el método en los lenguajes: inglés, portugués y español. Además se ajustaron los parámetros de las etapas: pre-procesamiento, modelo de texto, importancia de las oraciones, función de aptitud y el operador de selección, para tratar de mejorar la calidad de los resúmenes. Las colecciones de documentos utilizadas en este trabajo son, para inglés la colección DUC2002, para portugués la colección TeMário y para el lenguaje español TER. La colección TER es una aportación de este trabajo, la cual es una colección de noticias de un periódico mexicano (La crónica) especialmente para el uso de resúmenes. Los resúmenes resultantes son evaluados con la herramienta ROUGE la cual permite comparar los resúmenes generados a partir del método con los resúmenes generados por un humano. Los resultados obtenidos de los experimentos con cada una de las colecciones se comparan con los resultados obtenidos con los resúmenes generados con las herramientas comerciales 5 y otros métodos del estado del arte. Los resultados obtenidos con el método propuesto en todos los lenguajes superan tanto a las herramientas comerciales como a los métodos del estado del arte

Multi-modal surrogates for retrieving and making sense of videos: is synchronization between the multiple modalities optimal?

Video surrogates can help people quickly make sense of the content of a video before downloading or seeking more detailed information. Visual and audio features of a video are primary information carriers and might become important components of video retrieval and video sense-making. In the past decades, most research and development efforts on video surrogates have focused on visual features of the video, and comparatively little work has been done on audio surrogates and examining their pros and cons in aiding users' retrieval and sense-making of digital videos. Even less work has been done on multi-modal surrogates, where more than one modality are employed for consuming the surrogates, for example, the audio and visual modalities. This research examined the effectiveness of a number of multi-modal surrogates, and investigated whether synchronization between the audio and visual channels is optimal. A user study was conducted to evaluate six different surrogates on a set of six recognition and inference tasks to answer two main research questions: (1) How do automatically-generated multi-modal surrogates compare to manually-generated ones in video retrieval and video sense-making? and (2) Does synchronization between multiple surrogate channels enhance or inhibit video retrieval and video sense-making? Forty-eight participants participated in the study, in which the surrogates were measured on the the time participants spent on experiencing the surrogates, the time participants spent on doing the tasks, participants' performance accuracy on the tasks, participants' confidence in their task responses, and participants' subjective ratings on the surrogates. On average, the uncoordinated surrogates were more helpful than the coordinated ones, but the manually-generated surrogates were only more helpful than the automatically-generated ones in terms of task completion time. Participants' subjective ratings were more favorable for the coordinated surrogate C2 (Magic A + V) and the uncoordinated surrogate U1 (Magic A + Storyboard V) with respect to usefulness, usability, enjoyment, and engagement. The post-session questionnaire comments demonstrated participants' preference for the coordinated surrogates, but the comments also revealed the value of having uncoordinated sensory channels

Computergestützte Inhaltsanalyse von digitalen Videoarchiven

Der Übergang von analogen zu digitalen Videos hat in den letzten Jahren zu großen Veränderungen innerhalb der Filmarchive geführt. Insbesondere durch die Digitalisierung der Filme ergeben sich neue Möglichkeiten für die Archive. Eine Abnutzung oder Alterung der Filmrollen ist ausgeschlossen, so dass die Qualität unverändert erhalten bleibt. Zudem wird ein netzbasierter und somit deutlich einfacherer Zugriff auf die Videos in den Archiven möglich. Zusätzliche Dienste stehen den Archivaren und Anwendern zur Verfügung, die erweiterte Suchmöglichkeiten bereitstellen und die Navigation bei der Wiedergabe erleichtern. Die Suche innerhalb der Videoarchive erfolgt mit Hilfe von Metadaten, die weitere Informationen über die Videos zur Verfügung stellen. Ein großer Teil der Metadaten wird manuell von Archivaren eingegeben, was mit einem großen Zeitaufwand und hohen Kosten verbunden ist. Durch die computergestützte Analyse eines digitalen Videos ist es möglich, den Aufwand bei der Erzeugung von Metadaten für Videoarchive zu reduzieren. Im ersten Teil dieser Dissertation werden neue Verfahren vorgestellt, um wichtige semantische Inhalte der Videos zu erkennen. Insbesondere werden neu entwickelte Algorithmen zur Erkennung von Schnitten, der Analyse der Kamerabewegung, der Segmentierung und Klassifikation von Objekten, der Texterkennung und der Gesichtserkennung vorgestellt. Die automatisch ermittelten semantischen Informationen sind sehr wertvoll, da sie die Arbeit mit digitalen Videoarchiven erleichtern. Die Informationen unterstützen nicht nur die Suche in den Archiven, sondern führen auch zur Entwicklung neuer Anwendungen, die im zweiten Teil der Dissertation vorgestellt werden. Beispielsweise können computergenerierte Zusammenfassungen von Videos erzeugt oder Videos automatisch an die Eigenschaften eines Abspielgerätes angepasst werden. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Dissertation liegt in der Analyse historischer Filme. Vier europäische Filmarchive haben eine große Anzahl historischer Videodokumentationen zur Verfügung gestellt, welche Anfang bis Mitte des letzten Jahrhunderts gedreht und in den letzten Jahren digitalisiert wurden. Durch die Lagerung und Abnutzung der Filmrollen über mehrere Jahrzehnte sind viele Videos stark verrauscht und enthalten deutlich sichtbare Bildfehler. Die Bildqualität der historischen Schwarz-Weiß-Filme unterscheidet sich signifikant von der Qualität aktueller Videos, so dass eine verlässliche Analyse mit bestehenden Verfahren häufig nicht möglich ist. Im Rahmen dieser Dissertation werden neue Algorithmen vorgestellt, um eine zuverlässige Erkennung von semantischen Inhalten auch in historischen Videos zu ermöglichen

Comparison of Multiepisode Video Summarization Algorithms

<p/> <p>This paper presents a comparison of some methodologies for the automatic construction of video summaries. The work is based on the simulated user principle to evaluate the quality of a video summary in a way that is automatic, yet related to the user&#8242;s perception. The method is studied for the case of multiepisode video, where we do not describe only what is important in a video but rather what distinguishes this video from the others. Experimental results are presented to support the proposed ideas.</p