GIẢI PHÁP PHÂN LOẠI CHỦ ĐỀ TỰ ĐỘNG CHO BẢN TIN THỜI SỰ TRUYỀN HÌNH BẰNG KỸ THUẬT HỌC MÁY

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thanh Toản Lâm, Tấn Phú Nguyễn, Thái Bảo Từ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Cần Thơ, 2024

Mô tả vật lý: tr.12

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 481138

Thêm vào giỏ

Phân loại video bằng học máy trở thành một lĩnh vực tiềm năng, giúp tự động nhận dạng và phân loại vào các danh mục tương ứng. Quá trình này bắt đầu bằng việc tiền xử lý dữ liệu video để trích xuất và chuyển đổi thông tin thành đặc trưng số học. Đặc biệt, các thuật toán học máy như KNN, SVM, CNN và PhoBERT được sử dụng để xử lý và phân tích nội dung video cũng như thông tin ngôn ngữ trong video. Trong thực nghiệm, dữ liệu được thu thập từ hệ thống lưu trữ nội bộ của Đài Phát thanh và Truyền hình thành phố Cần Thơ, với mỗi video có độ dài trung bình khoảng 3 phút. Các thuật toán đã được triển khai và đánh giá trên tập dữ liệu này để đo lường và so sánh hiệu suất. Kết quả của thuật toán PhoBERT, với độ chính xác đạt tới 98%. Từ kết quả cho thấy khả năng vượt trội của PhoBERT trong việc xử lý và nhận dạng nội dung video, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển hệ thống phân loại video tự động.Video classification using machine learning has become a promising field, aiding in the automatic recognition and categorization into corresponding groups. This process begins with preprocessing video data to extract and convert information into numerical features. Specifically, machine learning algorithms such as KNN, SVM, CNN, and PhoBERT are employed to process and analyze the video content as well as language information within the video. In the experiment, data was collected from the internal storage system of the Can Tho City Radio and Television Station, with each video averaging about 3 minutes in length. These algorithms were deployed and evaluated on this dataset to measure and compare performance. The results of the PhoBERT algorithm achieved an accuracy rate of up to 98%. These results demonstrate the outstanding capability of PhoBERT in processing and recognizing video content, paving the way for the development of an automatic video classification system.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR