视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统的设计与实现的开题报告

视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统的设计与
实现的开题报告
一、选题依据
随着互联网和数字化技术的快速发展，视频成为现代社会最主流的
信息媒介之一，同时，视频的产生和共享数量也呈现出爆发式增长。

对
于用户而言，如何高效地搜索和浏览所需的视频信息，已成为亟待解决
的问题。

传统的视频搜索引擎一般只能根据视频的标题、标签等元数据
信息进行搜索，而无法准确捕捉视频中所涉及的真实语义内容。

当前，视频搜索引擎的发展趋势是向精准化、智能化、多元化的方
向发展。

而信息抽取是实现视频搜索精准化的重要手段之一，它可以帮
助搜索引擎从视频中自动抽取出有意义的文本信息，从而满足用户的需求。

本文旨在研究视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统的设计与实现，旨在通过结合机器学习和自然语言处理技术，实现对视频中关键信
息的准确抽取，提高搜索引擎的检索准确度和用户体验。

二、研究内容
1. 分析现有视频搜索引擎中信息抽取技术的研究现状，探讨基于机
器学习和自然语言处理的文本信息抽取方法；
2. 设计和实现一个可用于视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统，该系统应具备以下特点：
（1）采用机器学习算法实现关键信息提取，包括层次化识别、预处理等模块的设计与实现；
（2）结合自然语言处理技术，实现对文本信息的语法分析、情感分析和实体识别；
（3）为用户提供检索结果可视化接口，使得用户能够更加直观地感受检索结果的准确度与可靠性。

三、预期成果
通过对视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统的研究和开发，预期实现以下成果：
1. 实现一个能够自动从视频中抽取关键文本信息的系统，与传统视频搜索引擎相比，检索结果更加准确、精细化；
2. 拥有可视化的检索结果展示系统，方便用户更直观地了解搜索结果的精度、准确性和可靠性；
3. 提出一种基于机器学习与自然语言处理技术的新型文本信息抽取方法，该方法具有可以推广应用的实用价值。

四、研究计划
时间节点 | 研究内容
-|-
1-2周|查阅相关文献，分析当前视频搜索引擎中文本信息抽取技术的研究状况和存在的问题
3-4周|研究机器学习算法和自然语言处理技术，探讨其在视频搜索引擎中的应用
5-6周|设计和实现文本信息抽取系统，包括关键信息提取、文本特征分析以及界面设计等
7-8周|进行系统测试和优化，并结合用户需求对系统性能、准确度和稳定性进行评估
9-10周|系统集成和整合，进行最终测试，并书写开题报告
五、参考文献
1. 王晓龙. 基于机器学习的信息抽取方法研究[D].深圳大学,2019.
2. Liu B, Zhang L, Qin T, et al. Deep learning for information extraction: a comprehensive review[C]. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and
the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing
(EMNLP-IJCNLP), 2019.
3. Liu Y, Luan H, Zhang M, et al. InfoXtractoR: A Robust Framework for Information Extraction from HTML Pages[C]. Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management, 201
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