Hierarchical Topic Models for Language-based Video Hyperlinking

International audienceWe investigate video hyperlinking based on speech transcripts , leveraging a hierarchical topical structure to address two essential aspects of hyperlinking, namely, serendipity control and link justification. We propose and compare different approaches exploiting a hierarchy of topic models as an intermediate representation to compare the transcripts of video segments. These hierarchical representations offer a basis to characterize the hyperlinks, thanks to the knowledge of the topics who contributed to the creation of the links, and to control serendipity by choosing to give more weights to either general or specific topics. Experiments are performed on BBC videos from the Search and Hyperlinking task at MediaEval. Link precisions similar to those of direct text comparison are achieved however exhibiting different targets along with a potential control of serendipity

Deliverable D1.6 Intelligent hypervideo analysis evaluation, final results

This deliverable describes the conducted evaluation activities for assessing the performance of a number of developed methods for intelligent hypervideo analysis and the usability of the implemented Editor Tool for supporting video annotation and enrichment. Based on the performance evaluations reported in D1.4 regarding a set of LinkedTV analysis components, we extended our experiments for assessing the effectiveness of newer versions of these methods as well as of entirely new techniques, concerning the accuracy and the time efficiency of the analysis. For this purpose, in-house experiments and participations at international benchmarking activities were made, and the outcomes are reported in this deliverable. Moreover, we present the results of user trials regarding the developed Editor Tool, where groups of experts assessed its usability and the supported functionalities, and evaluated the usefulness and the accuracy of the implemented video segmentation approaches based on the analysis requirements of the LinkedTV scenarios. By this deliverable we complete the reporting of WP1 evaluations that aimed to assess the efficiency of the developed multimedia analysis methods throughout the project, according to the analysis requirements of the LinkedTV scenarios

Linked Data Supported Information Retrieval

Um Inhalte im World Wide Web ausfindig zu machen, sind Suchmaschienen nicht mehr wegzudenken. Semantic Web und Linked Data Technologien ermöglichen ein detaillierteres und eindeutiges Strukturieren der Inhalte und erlauben vollkommen neue Herangehensweisen an die Lösung von Information Retrieval Problemen. Diese Arbeit befasst sich mit den Möglichkeiten, wie Information Retrieval Anwendungen von der Einbeziehung von Linked Data profitieren können. Neue Methoden der computer-gestützten semantischen Textanalyse, semantischen Suche, Informationspriorisierung und -visualisierung werden vorgestellt und umfassend evaluiert. Dabei werden Linked Data Ressourcen und ihre Beziehungen in die Verfahren integriert, um eine Steigerung der Effektivität der Verfahren bzw. ihrer Benutzerfreundlichkeit zu erzielen. Zunächst wird eine Einführung in die Grundlagen des Information Retrieval und Linked Data gegeben. Anschließend werden neue manuelle und automatisierte Verfahren zum semantischen Annotieren von Dokumenten durch deren Verknüpfung mit Linked Data Ressourcen vorgestellt (Entity Linking). Eine umfassende Evaluation der Verfahren wird durchgeführt und das zu Grunde liegende Evaluationssystem umfangreich verbessert. Aufbauend auf den Annotationsverfahren werden zwei neue Retrievalmodelle zur semantischen Suche vorgestellt und evaluiert. Die Verfahren basieren auf dem generalisierten Vektorraummodell und beziehen die semantische Ähnlichkeit anhand von taxonomie-basierten Beziehungen der Linked Data Ressourcen in Dokumenten und Suchanfragen in die Berechnung der Suchergebnisrangfolge ein. Mit dem Ziel die Berechnung von semantischer Ähnlichkeit weiter zu verfeinern, wird ein Verfahren zur Priorisierung von Linked Data Ressourcen vorgestellt und evaluiert. Darauf aufbauend werden Visualisierungstechniken aufgezeigt mit dem Ziel, die Explorierbarkeit und Navigierbarkeit innerhalb eines semantisch annotierten Dokumentenkorpus zu verbessern. Hierfür werden zwei Anwendungen präsentiert. Zum einen eine Linked Data basierte explorative Erweiterung als Ergänzung zu einer traditionellen schlüsselwort-basierten Suchmaschine, zum anderen ein Linked Data basiertes Empfehlungssystem