基于多模態(tài)融合的新聞視頻多層次場景分類方法與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究一、引言1.1研究背景與意義在信息爆炸的時(shí)代，新聞視頻作為重要的信息傳播載體，其數(shù)量呈指數(shù)級增長。從傳統(tǒng)的電視新聞到如今的網(wǎng)絡(luò)新聞平臺，各類新聞視頻充斥著人們的生活。新聞視頻涵蓋了政治、經(jīng)濟(jì)、文化、體育、科技等各個(gè)領(lǐng)域，成為人們了解世界、獲取信息的主要渠道之一。然而，海量的新聞視頻也帶來了管理和檢索的難題。如何從這些紛繁復(fù)雜的新聞視頻中快速、準(zhǔn)確地找到所需內(nèi)容，成為新聞行業(yè)亟待解決的問題。新聞視頻場景分類技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它旨在將新聞視頻按照不同的場景進(jìn)行分類，如會議場景、訪談場景、現(xiàn)場報(bào)道場景、體育賽事場景等，從而實(shí)現(xiàn)對新聞視頻的有效管理和快速檢索。新聞視頻場景分類對新聞行業(yè)的發(fā)展具有重要推動作用。在內(nèi)容管理方面，通過精準(zhǔn)的場景分類，新聞媒體機(jī)構(gòu)能夠更高效地組織和存儲新聞視頻資源。以大型新聞數(shù)據(jù)庫為例，在未進(jìn)行場景分類之前，查找特定主題的新聞視頻可能需要耗費(fèi)大量時(shí)間在海量視頻中篩選；而經(jīng)過場景分類后，可根據(jù)場景標(biāo)簽迅速定位到相關(guān)視頻，大大提高了工作效率，減少了人力和時(shí)間成本。在內(nèi)容推薦方面，依據(jù)用戶的瀏覽歷史和偏好，結(jié)合新聞視頻的場景分類結(jié)果，能夠?yàn)橛脩籼峁﹤€(gè)性化的新聞推薦服務(wù)。例如，若用戶經(jīng)常觀看體育賽事場景的新聞視頻，系統(tǒng)可自動推送更多體育賽事相關(guān)的新聞，提升用戶對平臺的滿意度和粘性，增強(qiáng)新聞媒體機(jī)構(gòu)的競爭力。對于用戶體驗(yàn)而言，新聞視頻場景分類也具有不可忽視的意義。在信息過載的環(huán)境下，用戶期望能夠迅速獲取到自己感興趣的新聞內(nèi)容。場景分類能夠幫助用戶快速定位到特定場景的新聞視頻，節(jié)省瀏覽時(shí)間，提高信息獲取效率。在突發(fā)事件報(bào)道中，用戶可以通過場景分類快速找到現(xiàn)場報(bào)道場景的視頻，第一時(shí)間了解事件的進(jìn)展情況，滿足用戶對新聞時(shí)效性和針對性的需求，提升用戶獲取新聞的體驗(yàn)。本研究聚焦于面向新聞視頻的多層次場景分類方法研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，旨在通過深入研究，提出一種高效、準(zhǔn)確的新聞視頻場景分類方法，并開發(fā)相應(yīng)的系統(tǒng)。這一研究將有助于突破傳統(tǒng)場景分類方法的局限性，提高分類的準(zhǔn)確率和效率，為新聞視頻的管理和檢索提供更強(qiáng)大的技術(shù)支持，進(jìn)一步推動新聞行業(yè)在數(shù)字化時(shí)代的創(chuàng)新發(fā)展，提升新聞傳播的質(zhì)量和效果，滿足用戶日益增長的信息需求。1.2研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究的目標(biāo)是提出一種高效且準(zhǔn)確的面向新聞視頻的多層次場景分類方法，并基于該方法實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能完備的新聞視頻場景分類系統(tǒng)，以滿足新聞行業(yè)在視頻管理和檢索方面的實(shí)際需求。在算法研究層面，致力于構(gòu)建一種融合多模態(tài)信息的深度學(xué)習(xí)模型。該模型能夠充分利用新聞視頻中的視覺、音頻和文本等多種模態(tài)數(shù)據(jù)的特征，挖掘不同模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)信息，從而提升場景分類的準(zhǔn)確率。通過對大量新聞視頻數(shù)據(jù)的分析，提取視覺模態(tài)中的關(guān)鍵圖像特征，如顏色分布、紋理特征、物體識別等；音頻模態(tài)中的語音內(nèi)容、背景音效等特征；以及文本模態(tài)中的新聞標(biāo)題、字幕內(nèi)容等特征。利用這些多模態(tài)特征進(jìn)行聯(lián)合學(xué)習(xí)，使模型能夠更全面地理解新聞視頻的場景信息，有效解決單一模態(tài)信息分類的局限性問題。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方面，目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)具備良好用戶界面和高效處理能力的新聞視頻場景分類系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對新聞視頻的快速上傳、批量處理和準(zhǔn)確分類。在用戶界面設(shè)計(jì)上，注重操作的便捷性和可視化效果，方便新聞工作者進(jìn)行視頻管理和檢索。通過優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn)，提高系統(tǒng)的處理速度和穩(wěn)定性，確保能夠應(yīng)對大規(guī)模新聞視頻數(shù)據(jù)的處理需求。在實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)將被應(yīng)用于新聞媒體機(jī)構(gòu)的視頻數(shù)據(jù)庫管理，幫助工作人員快速定位和檢索所需的新聞視頻，提高工作效率。相較于傳統(tǒng)的新聞視頻場景分類方法，本研究具有多方面的創(chuàng)新點(diǎn)。在特征提取與融合方面，打破了傳統(tǒng)方法主要依賴單一視覺模態(tài)特征的局限，創(chuàng)新性地將視覺、音頻和文本多模態(tài)特征進(jìn)行有機(jī)融合。通過設(shè)計(jì)合理的特征融合策略，充分發(fā)揮不同模態(tài)特征的優(yōu)勢，為場景分類提供更豐富、更全面的信息。傳統(tǒng)方法僅利用視覺特征時(shí)，對于一些場景相似但音頻或文本信息有明顯差異的新聞視頻，分類準(zhǔn)確率較低。而本研究的多模態(tài)融合方法能夠綜合考慮多種信息，有效提高分類的準(zhǔn)確性。在模型構(gòu)建上，引入了基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型。注意力機(jī)制能夠使模型自動關(guān)注不同模態(tài)數(shù)據(jù)中對場景分類更重要的部分，動態(tài)分配權(quán)重，從而提高模型對關(guān)鍵信息的提取和利用能力，增強(qiáng)模型的分類性能。本研究還注重領(lǐng)域知識的融入。在分類過程中，結(jié)合新聞領(lǐng)域的專業(yè)知識和先驗(yàn)信息，對模型進(jìn)行指導(dǎo)和優(yōu)化。通過對新聞行業(yè)的深入了解，分析不同場景下新聞視頻的特點(diǎn)和規(guī)律，將這些知識融入到模型訓(xùn)練和分類決策中，使分類結(jié)果更符合新聞領(lǐng)域的實(shí)際需求，提高分類的合理性和實(shí)用性。1.3研究方法與技術(shù)路線在本研究中，綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保對面向新聞視頻的多層次場景分類方法的深入研究和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。采用文獻(xiàn)研究法，全面梳理國內(nèi)外關(guān)于新聞視頻場景分類的相關(guān)文獻(xiàn)資料。通過對學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告等的分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢以及已有的研究成果和不足。這為研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，明確了研究的起點(diǎn)和方向，避免重復(fù)研究，并借鑒前人的經(jīng)驗(yàn)和方法，如對傳統(tǒng)分類算法的研究成果，為后續(xù)的算法改進(jìn)和創(chuàng)新提供思路。使用對比分析法，對不同的場景分類算法和模型進(jìn)行對比分析。在特征提取階段，對比基于傳統(tǒng)手工設(shè)計(jì)特征（如SIFT、HOG等）與基于深度學(xué)習(xí)自動提取特征的方法在新聞視頻場景分類中的效果。在分類模型方面，對比支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型的性能，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。通過對比，選擇最適合新聞視頻場景分類的算法和模型，并分析其優(yōu)勢和不足，為進(jìn)一步優(yōu)化提供依據(jù)。為了驗(yàn)證所提出的多層次場景分類方法的有效性，采用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法。構(gòu)建一個(gè)包含豐富新聞視頻樣本的數(shù)據(jù)集，涵蓋各種不同的場景類別，如政治會議、經(jīng)濟(jì)訪談、文化演出、體育賽事等。對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括視頻剪輯、標(biāo)注場景標(biāo)簽等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗(yàn)證集上進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和模型優(yōu)化，最后在測試集上評估模型的性能。通過多次實(shí)驗(yàn)，分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和泛化能力，不斷改進(jìn)和完善分類方法。在技術(shù)路線上，首先進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。針對新聞視頻，采集視覺、音頻和文本三種模態(tài)的數(shù)據(jù)。在視覺模態(tài)方面，提取視頻關(guān)鍵幀，對關(guān)鍵幀進(jìn)行圖像增強(qiáng)、歸一化等預(yù)處理操作，以提高圖像質(zhì)量和一致性。在音頻模態(tài)，對音頻進(jìn)行降噪、濾波等處理，去除背景噪音和干擾信號，然后提取音頻特征，如梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）、頻譜特征等。對于文本模態(tài)，收集新聞視頻的標(biāo)題、字幕等文本內(nèi)容，進(jìn)行文本清洗，去除停用詞、特殊符號等，再進(jìn)行分詞和詞向量表示，如使用Word2Vec或GloVe等方法。接著進(jìn)行多模態(tài)特征提取與融合。利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行多模態(tài)特征提取。對于視覺模態(tài)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），如ResNet、VGG等模型，提取圖像的視覺特征，包括顏色、紋理、物體形狀等特征。音頻模態(tài)使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU），對音頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，提取音頻的語義和情感特征。文本模態(tài)通過Transformer架構(gòu)，如BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型，提取文本的語義特征。然后，設(shè)計(jì)合理的特征融合策略，將三種模態(tài)的特征進(jìn)行融合，如早期融合（在特征提取前進(jìn)行融合）、晚期融合（在分類決策前進(jìn)行融合）或混合融合方式，以充分發(fā)揮多模態(tài)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。在模型構(gòu)建與訓(xùn)練階段，引入基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型。在多模態(tài)特征融合后，將融合特征輸入到基于注意力機(jī)制的模型中。注意力機(jī)制可以使模型自動關(guān)注不同模態(tài)數(shù)據(jù)中對場景分類更重要的部分，為不同的特征分配不同的權(quán)重，從而提高模型對關(guān)鍵信息的提取和利用能力。使用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為模型的損失函數(shù)，采用隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adam等優(yōu)化算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等超參數(shù)，防止模型過擬合，提高模型的泛化能力。利用驗(yàn)證集對模型進(jìn)行評估和調(diào)參，選擇性能最優(yōu)的模型。最后是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用?；谟?xùn)練好的模型，開發(fā)新聞視頻場景分類系統(tǒng)。系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)邏輯層和表示層。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)新聞視頻數(shù)據(jù)的存儲和管理；業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)現(xiàn)視頻的上傳、處理、分類等核心功能；表示層提供友好的用戶界面，方便用戶操作，如用戶可以上傳新聞視頻，查看分類結(jié)果等。將系統(tǒng)應(yīng)用于新聞媒體機(jī)構(gòu)的視頻數(shù)據(jù)庫管理中，進(jìn)行實(shí)際場景的測試和驗(yàn)證，收集用戶反饋，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能和功能。二、新聞視頻場景分類的理論基礎(chǔ)2.1新聞視頻場景的內(nèi)涵與特點(diǎn)2.1.1新聞視頻場景的定義新聞視頻場景是指在新聞視頻中，由時(shí)間、空間、人物、事件等要素相互作用而構(gòu)成的特定情境。它是新聞事件發(fā)生和發(fā)展的具體環(huán)境，承載著新聞的核心內(nèi)容和關(guān)鍵信息。從視覺層面來看，新聞視頻場景通過一系列連續(xù)的圖像幀呈現(xiàn)，包括畫面中的背景、人物形象、物體等視覺元素。在政治會議場景中，畫面可能展示會議現(xiàn)場的布置，如主席臺、會標(biāo)、參會人員的座位排列等；人物形象則包括發(fā)言的領(lǐng)導(dǎo)、記錄的工作人員等；物體可能有會議資料、麥克風(fēng)等，這些視覺元素共同構(gòu)成了政治會議場景的直觀視覺表現(xiàn)。從音頻層面分析，新聞視頻場景包含了與畫面同步的聲音信息，如人物的講話聲、環(huán)境音效、背景音樂等。在體育賽事場景中，音頻除了現(xiàn)場觀眾的歡呼聲、運(yùn)動員的呼喊聲，還有解說員對比賽情況的實(shí)時(shí)解說，這些聲音與比賽畫面相結(jié)合，營造出緊張激烈的體育賽事氛圍，使觀眾能夠更身臨其境地感受賽事場景。從語義層面理解，新聞視頻場景蘊(yùn)含著新聞事件的語義信息，它反映了新聞的主題、事件的性質(zhì)和意義等。在經(jīng)濟(jì)訪談場景中，通過嘉賓的對話內(nèi)容、討論的經(jīng)濟(jì)話題以及傳達(dá)的經(jīng)濟(jì)觀點(diǎn)等語義信息，觀眾可以了解到當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢、政策解讀以及行業(yè)發(fā)展趨勢等內(nèi)容，從而把握該場景下新聞的核心語義。新聞視頻場景的構(gòu)成要素相互關(guān)聯(lián)、相互影響。時(shí)間和空間為新聞事件提供了基本的框架，不同的時(shí)間和空間背景會影響新聞事件的發(fā)展和呈現(xiàn)方式。在突發(fā)事件報(bào)道中，現(xiàn)場的即時(shí)性和緊張氛圍會隨著時(shí)間的推移而不斷變化，空間環(huán)境如事件發(fā)生的地點(diǎn)、周圍的建筑和人群等也會對新聞的傳播和觀眾的理解產(chǎn)生重要影響。人物是新聞事件的主體，他們的行為、言語和表情等直接推動事件的發(fā)展，不同人物在場景中的互動和表現(xiàn)能夠展現(xiàn)出新聞事件的復(fù)雜性和多樣性。事件則是新聞視頻場景的核心，它是新聞價(jià)值的體現(xiàn)，通過對事件的報(bào)道和呈現(xiàn)，傳達(dá)出新聞的主題和意義。在文化活動場景中，活動的流程、節(jié)目內(nèi)容以及參與者的表現(xiàn)等事件元素，構(gòu)成了文化活動場景的主要內(nèi)容，展現(xiàn)了文化活動的魅力和價(jià)值。2.1.2新聞視頻場景的特點(diǎn)分析新聞視頻場景在內(nèi)容上具有多樣性和豐富性。新聞涵蓋了社會生活的各個(gè)領(lǐng)域，包括政治、經(jīng)濟(jì)、文化、體育、科技、民生等，因此新聞視頻場景也呈現(xiàn)出多種多樣的類型。從政治領(lǐng)域的國際會議、選舉活動，到經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的商業(yè)談判、企業(yè)開業(yè)；從文化領(lǐng)域的藝術(shù)展覽、文藝演出，到體育領(lǐng)域的各類賽事；從科技領(lǐng)域的新產(chǎn)品發(fā)布會、科研成果展示，到民生領(lǐng)域的社區(qū)活動、災(zāi)害救援等，不同領(lǐng)域的新聞事件構(gòu)成了豐富多彩的新聞視頻場景。這些場景不僅包含了不同的視覺元素、音頻信息和語義內(nèi)容，還反映了社會的多元性和復(fù)雜性，滿足了觀眾對不同類型新聞的需求。在結(jié)構(gòu)方面，新聞視頻場景具有一定的規(guī)律性和模式性。雖然新聞事件千差萬別，但不同類型的新聞視頻場景往往具有相似的結(jié)構(gòu)和敘事方式。在新聞報(bào)道中，通常會遵循一定的敘事結(jié)構(gòu)，如按照事件的發(fā)生、發(fā)展、高潮和結(jié)局的順序進(jìn)行呈現(xiàn)。在會議場景中，一般會先展示會議的開場，包括主持人的介紹、領(lǐng)導(dǎo)的致辭等；接著是會議的主要議程，如嘉賓的發(fā)言、討論的議題等；最后是會議的總結(jié)和結(jié)束，包括會議的成果匯報(bào)、未來的工作計(jì)劃等。這種規(guī)律性和模式性有助于觀眾快速理解新聞視頻的內(nèi)容，把握新聞事件的要點(diǎn)。新聞視頻場景在語義上具有明確的指向性和關(guān)聯(lián)性。每個(gè)新聞視頻場景都圍繞著特定的新聞主題展開，傳達(dá)著特定的語義信息，具有明確的指向性。在教育改革新聞報(bào)道中，場景中的人物訪談、政策文件展示、校園實(shí)地拍攝等元素，都圍繞著教育改革這一主題，傳達(dá)著教育改革的政策內(nèi)容、實(shí)施情況以及對學(xué)生和社會的影響等語義信息。新聞視頻場景之間也存在著一定的關(guān)聯(lián)性，不同場景可能在時(shí)間、空間、主題等方面存在聯(lián)系，共同構(gòu)成一個(gè)有機(jī)的新聞敘事體系。在一系列關(guān)于某地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新聞報(bào)道中，不同的新聞視頻場景，如企業(yè)發(fā)展成果展示、政府經(jīng)濟(jì)政策解讀、人才招聘會現(xiàn)場等，雖然場景不同，但都圍繞著該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一主題，相互關(guān)聯(lián)，從不同角度展示了該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全貌。2.2場景分類的相關(guān)理論與技術(shù)2.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，在新聞視頻場景分類中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。它旨在讓計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測和分類。在新聞視頻場景分類任務(wù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)方法通過對大量已標(biāo)注新聞視頻數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建分類模型，以識別不同的場景類別。支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，在新聞視頻場景分類中具有廣泛應(yīng)用。SVM的核心思想是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，使得不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔最大化。在二維平面中，若要對兩類新聞視頻數(shù)據(jù)（如體育賽事場景和政治會議場景）進(jìn)行分類，SVM會尋找一條直線，將這兩類數(shù)據(jù)盡可能清晰地分開，并且使這條直線到兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離之和最大。當(dāng)面對高維數(shù)據(jù)時(shí)，SVM通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而實(shí)現(xiàn)線性可分。在處理新聞視頻的圖像特征時(shí)，使用高斯核函數(shù)將低維的圖像特征映射到高維空間，能夠更好地找到分類超平面，提高分類準(zhǔn)確率。SVM在小樣本、非線性分類問題上表現(xiàn)出色，對于新聞視頻場景分類中樣本數(shù)量有限且場景特征復(fù)雜的情況具有較好的適應(yīng)性。在某小型新聞媒體機(jī)構(gòu)的視頻分類任務(wù)中，使用SVM對少量的文化活動場景和科技展示場景新聞視頻進(jìn)行分類，取得了較高的準(zhǔn)確率，有效滿足了該機(jī)構(gòu)對視頻分類的需求。決策樹是另一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法，它以樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策。決策樹的構(gòu)建過程是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征選擇和分裂，通過一系列的條件判斷來決定樣本的類別歸屬。在新聞視頻場景分類中，決策樹可以根據(jù)視頻的各種特征，如視頻中人物的動作、場景的顏色分布、音頻的特征等進(jìn)行分裂。如果視頻中出現(xiàn)大量人群歡呼的音頻特征以及運(yùn)動員奔跑的視覺特征，決策樹可能會將其判定為體育賽事場景。決策樹的優(yōu)點(diǎn)是模型簡單直觀，易于理解和解釋，分類速度快。在對新聞視頻進(jìn)行初步篩選和分類時(shí)，決策樹能夠快速地根據(jù)一些明顯的特征將視頻劃分到大致的場景類別中，為后續(xù)更精細(xì)的分類提供基礎(chǔ)。但決策樹也存在容易過擬合的問題，尤其是在數(shù)據(jù)特征較多且復(fù)雜的情況下。為了解決這一問題，通常會采用剪枝技術(shù)，去除一些不必要的分支，提高模型的泛化能力。2.2.2深度學(xué)習(xí)技術(shù)深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要領(lǐng)域，近年來在新聞視頻場景分類中展現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)勢。它基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)建多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征表示，能夠更有效地處理新聞視頻中的高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)中專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像）而設(shè)計(jì)的模型，在新聞視頻場景分類的視覺特征提取方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。CNN的核心組件包括卷積層、池化層和全連接層。卷積層通過卷積核在圖像上滑動進(jìn)行卷積操作，自動提取圖像的局部特征，如邊緣、紋理等。在處理新聞視頻的關(guān)鍵幀圖像時(shí)，卷積核可以捕捉到人物的面部特征、場景中的物體形狀等關(guān)鍵信息。池化層則對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，降低特征維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征。最大池化操作可以選擇特征圖中局部區(qū)域的最大值作為下一層的輸入，有效地保留了圖像的重要特征。全連接層將經(jīng)過卷積和池化處理后的特征圖展開為一維向量，并進(jìn)行分類或回歸計(jì)算，最終輸出分類結(jié)果。CNN利用卷積操作實(shí)現(xiàn)了局部連接和權(quán)重共享，大大減少了模型參數(shù)數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，提高了訓(xùn)練效率和泛化能力。在大規(guī)模新聞視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，CNN能夠?qū)W習(xí)到豐富的視覺特征模式，對不同場景的新聞視頻圖像進(jìn)行準(zhǔn)確分類，如準(zhǔn)確區(qū)分政治演講場景和商業(yè)活動場景的圖像。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）在處理新聞視頻的音頻和文本等序列數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。RNN具有循環(huán)連接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，能夠處理序列數(shù)據(jù)，通過隱藏狀態(tài)將信息從一個(gè)時(shí)間步傳遞到下一個(gè)時(shí)間步，使得網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉序列中元素的時(shí)間依賴關(guān)系。在新聞視頻的音頻處理中，RNN可以根據(jù)音頻信號的時(shí)間序列特征，如語音的語調(diào)變化、節(jié)奏快慢等，來識別音頻中的內(nèi)容，判斷新聞視頻的場景類別。在處理一段體育賽事新聞視頻的音頻時(shí)，RNN可以根據(jù)觀眾的歡呼聲、解說員激動的語速等特征，判斷出該視頻屬于體育賽事場景。然而，傳統(tǒng)RNN存在梯度消失或梯度爆炸的問題，導(dǎo)致難以捕捉長距離依賴關(guān)系。LSTM和GRU通過引入門控機(jī)制，有效地解決了這一問題。LSTM中的遺忘門、輸入門和輸出門可以控制信息的流入和流出，從而更好地保存長期依賴信息。GRU則簡化了LSTM的結(jié)構(gòu)，同樣能夠有效地處理長序列數(shù)據(jù)。在處理新聞視頻的文本字幕時(shí)，LSTM或GRU可以根據(jù)文本的上下文信息，理解文本的語義，準(zhǔn)確判斷新聞視頻的場景。在一段關(guān)于科技發(fā)布會的新聞視頻中，通過LSTM對字幕文本的分析，能夠準(zhǔn)確識別出視頻場景為科技發(fā)布會，即使文本中存在一些復(fù)雜的技術(shù)術(shù)語和長句。2.2.3多模態(tài)融合理論多模態(tài)融合理論旨在整合多種不同模態(tài)的數(shù)據(jù)信息，以更全面、準(zhǔn)確地理解和分析對象。在新聞視頻場景分類中，多模態(tài)融合通過結(jié)合視覺、音頻和文本等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮不同模態(tài)的優(yōu)勢，彌補(bǔ)單一模態(tài)的局限性，從而提高場景分類的準(zhǔn)確率和可靠性。視覺模態(tài)包含新聞視頻中的圖像信息，如關(guān)鍵幀圖像中的場景布局、人物動作、物體外觀等。通過CNN等模型可以提取豐富的視覺特征，這些特征能夠直觀地反映新聞視頻的場景。在政治會議場景的新聞視頻中，視覺特征可以包括會議現(xiàn)場的布置、參會人員的著裝和姿態(tài)等。音頻模態(tài)則包含視頻中的聲音信息，如人物的講話內(nèi)容、環(huán)境音效、背景音樂等。利用RNN、LSTM等模型可以對音頻的時(shí)間序列特征進(jìn)行分析，獲取音頻中的語義和情感信息。在體育賽事場景中，音頻中的觀眾歡呼聲、運(yùn)動員的呼喊聲以及解說員的激情解說等，都能為場景分類提供重要線索。文本模態(tài)包括新聞視頻的標(biāo)題、字幕等文字內(nèi)容，這些內(nèi)容蘊(yùn)含著豐富的語義信息，通過自然語言處理技術(shù)，如Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型，可以提取文本的語義特征，準(zhǔn)確理解新聞的主題和內(nèi)容。在經(jīng)濟(jì)新聞報(bào)道中，文本中的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、政策解讀等內(nèi)容對于判斷場景類別至關(guān)重要。多模態(tài)融合的方法主要包括早期融合、晚期融合和混合融合。早期融合是在特征提取之前，將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行合并，然后一起進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練。將新聞視頻的關(guān)鍵幀圖像、音頻信號和文本字幕在預(yù)處理階段就進(jìn)行融合，然后輸入到一個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。晚期融合則是先對各個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，最后將各個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合。分別使用CNN對視覺特征進(jìn)行分類，RNN對音頻特征進(jìn)行分類，Transformer對文本特征進(jìn)行分類，然后將這三個(gè)模型的分類結(jié)果通過投票、加權(quán)求和等方式進(jìn)行融合，得到最終的場景分類結(jié)果?；旌先诤蟿t結(jié)合了早期融合和晚期融合的優(yōu)點(diǎn)，在不同階段對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。在特征提取過程中，先對部分模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行早期融合，然后再與其他模態(tài)分別提取的特征進(jìn)行晚期融合。通過合理選擇多模態(tài)融合方法，可以充分利用不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)信息，提高新聞視頻場景分類的性能。在實(shí)際應(yīng)用中，多模態(tài)融合方法能夠有效提高對復(fù)雜場景的分類準(zhǔn)確率，如在對一場既有體育比賽又有嘉賓訪談的綜合活動新聞視頻進(jìn)行分類時(shí)，單一模態(tài)的分類方法可能會出現(xiàn)誤判，而多模態(tài)融合方法能夠綜合考慮視覺、音頻和文本信息，準(zhǔn)確判斷出視頻中包含的不同場景。三、新聞視頻多層次場景分類方法研究3.1多層次場景分類體系構(gòu)建3.1.1分類層次的劃分原則在構(gòu)建新聞視頻多層次場景分類體系時(shí)，首要遵循的原則是依據(jù)新聞內(nèi)容的主題和領(lǐng)域進(jìn)行劃分。新聞內(nèi)容涵蓋廣泛，涉及政治、經(jīng)濟(jì)、文化、體育、科技等多個(gè)領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都具有獨(dú)特的特征和語義信息。在政治領(lǐng)域，新聞視頻可能圍繞國際會議、選舉活動、政策發(fā)布等場景展開，這些場景中的人物、事件和語言都具有鮮明的政治色彩。國際會議場景中，各國領(lǐng)導(dǎo)人的交流、協(xié)議的簽署等內(nèi)容體現(xiàn)了政治外交層面的信息；選舉活動場景中，候選人的演講、選民的投票行為等反映了政治選舉的流程和特點(diǎn)。通過對新聞內(nèi)容主題和領(lǐng)域的分析，可以初步確定宏觀層面的分類層次，為后續(xù)更細(xì)致的分類提供基礎(chǔ)框架?；趫鼍暗囊曈X、音頻和語義特征也是劃分分類層次的重要原則。從視覺特征來看，不同場景具有獨(dú)特的畫面元素和布局。在體育賽事場景中，常見的視覺元素包括運(yùn)動員的比賽動作、體育場館的設(shè)施、觀眾的歡呼場景等；而在文化藝術(shù)展覽場景中，畫面則更多地展示藝術(shù)品的細(xì)節(jié)、展覽場館的布置以及觀眾欣賞藝術(shù)品的場景。音頻特征同樣具有區(qū)分性，體育賽事場景中會有觀眾的歡呼聲、運(yùn)動員的呼喊聲、裁判的哨聲等；文化藝術(shù)展覽場景可能伴隨輕柔的背景音樂、講解員的解說聲等。語義特征則體現(xiàn)在新聞視頻所傳達(dá)的核心意義和信息上。在經(jīng)濟(jì)新聞中，會涉及到經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析、市場動態(tài)的報(bào)道、企業(yè)經(jīng)營策略的討論等語義內(nèi)容；而在科技新聞中，可能包含新技術(shù)的研發(fā)成果、科技產(chǎn)品的發(fā)布、科學(xué)實(shí)驗(yàn)的進(jìn)展等語義信息。通過綜合考量這些多模態(tài)特征，可以在中觀和微觀層面進(jìn)一步細(xì)化分類層次，提高分類的準(zhǔn)確性和精度。為了使分類體系具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，還需充分考慮語義信息的完整性和邏輯性。不同層次的分類應(yīng)該相互關(guān)聯(lián)，形成一個(gè)有機(jī)的整體，能夠全面、準(zhǔn)確地表達(dá)新聞視頻的場景信息。宏觀層次的分類作為總體框架，應(yīng)涵蓋所有可能的新聞領(lǐng)域；中觀層次在宏觀層次的基礎(chǔ)上，根據(jù)場景的具體特征和常見模式進(jìn)行細(xì)分；微觀層次則針對每個(gè)中觀類別中的具體場景細(xì)節(jié)進(jìn)行深入分類。在政治領(lǐng)域的宏觀分類下，中觀層次可以分為國際政治、國內(nèi)政治等類別；在國內(nèi)政治類別中，微觀層次又可以進(jìn)一步細(xì)分為政府會議、政黨活動、政治宣傳等具體場景。這樣的分類體系既保證了語義信息的完整性，又具有清晰的邏輯性，便于用戶理解和使用，能夠滿足新聞視頻管理和檢索的實(shí)際需求。3.1.2具體分類層次的設(shè)定本研究設(shè)定了宏觀、中觀和微觀三個(gè)層次的分類體系，以實(shí)現(xiàn)對新聞視頻場景的全面、細(xì)致分類。在宏觀層次，根據(jù)新聞內(nèi)容的主要領(lǐng)域，將新聞視頻場景分為政治、經(jīng)濟(jì)、文化、體育、科技、社會民生六大類。政治類涵蓋了國內(nèi)外政治活動的新聞視頻，如國際峰會、政府換屆選舉、政治演講等場景，這些場景反映了政治領(lǐng)域的重要事件和決策過程，對于了解國家和國際政治形勢具有重要意義。經(jīng)濟(jì)類包括商業(yè)活動、金融市場動態(tài)、企業(yè)發(fā)展等方面的新聞視頻，如企業(yè)新品發(fā)布會、股票市場行情分析、經(jīng)濟(jì)論壇等場景，能夠幫助觀眾掌握經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的最新動態(tài)和趨勢。文化類涉及文化藝術(shù)、教育、歷史等方面的新聞，如藝術(shù)展覽開幕式、校園文化活動、歷史文化遺產(chǎn)保護(hù)報(bào)道等場景，展現(xiàn)了文化領(lǐng)域的豐富內(nèi)涵和多樣性。體育類包含各類體育賽事的新聞，如奧運(yùn)會、世界杯足球賽、職業(yè)籃球賽等場景，滿足了體育愛好者對賽事信息的需求?？萍碱惡w科技創(chuàng)新成果、科技產(chǎn)品發(fā)布、科學(xué)研究進(jìn)展等新聞，如人工智能技術(shù)突破報(bào)道、智能手機(jī)新品發(fā)布會、太空探索任務(wù)進(jìn)展報(bào)道等場景，反映了科技領(lǐng)域的前沿動態(tài)。社會民生類則聚焦于社會熱點(diǎn)問題、民生保障、社區(qū)活動等方面的新聞，如社會公益活動報(bào)道、民生政策解讀、社區(qū)鄰里糾紛調(diào)解報(bào)道等場景，與人們的日常生活息息相關(guān)。中觀層次是在宏觀層次的基礎(chǔ)上，對每個(gè)大類進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分。以政治類為例，中觀層次可細(xì)分為國際政治、國內(nèi)政治、外交關(guān)系等類別。國際政治類別包括聯(lián)合國大會、G20峰會等國際組織和多邊會議的新聞視頻場景，這些場景展示了國際政治舞臺上各國之間的交流與合作；國內(nèi)政治類別涵蓋了國內(nèi)各級政府會議、政黨代表大會等場景，反映了國內(nèi)政治的決策和發(fā)展過程；外交關(guān)系類別則包含了國家領(lǐng)導(dǎo)人互訪、外交談判等場景，體現(xiàn)了國家之間的外交互動和關(guān)系。在經(jīng)濟(jì)類中，中觀層次可分為宏觀經(jīng)濟(jì)、微觀經(jīng)濟(jì)、金融市場等類別。宏觀經(jīng)濟(jì)類別包括國家經(jīng)濟(jì)政策制定與解讀、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布與分析等場景；微觀經(jīng)濟(jì)類別涵蓋了企業(yè)經(jīng)營管理、行業(yè)發(fā)展趨勢分析等場景；金融市場類別則包含了股票市場、債券市場、外匯市場等金融市場動態(tài)的新聞視頻場景。通過中觀層次的細(xì)分，能夠更清晰地展現(xiàn)每個(gè)宏觀類別下不同方面的新聞視頻場景，提高分類的針對性和準(zhǔn)確性。微觀層次是對中觀層次的進(jìn)一步細(xì)化，針對每個(gè)中觀類別中的具體場景進(jìn)行詳細(xì)分類。在國際政治的中觀類別下，微觀層次可細(xì)分為國際會議開幕式、領(lǐng)導(dǎo)人雙邊會談、國際組織決議投票等場景。國際會議開幕式場景通常包含會議的開場致辭、各國代表的入場儀式等元素；領(lǐng)導(dǎo)人雙邊會談場景則聚焦于兩國領(lǐng)導(dǎo)人之間的面對面交流和討論；國際組織決議投票場景展示了國際組織成員國對重要決議進(jìn)行投票表決的過程。在金融市場的中觀類別下，微觀層次可分為股票市場開盤、股票漲停跌停報(bào)道、金融市場監(jiān)管政策發(fā)布等場景。股票市場開盤場景展現(xiàn)了股票市場每個(gè)交易日開始時(shí)的情況；股票漲停跌停報(bào)道場景對股票價(jià)格的大幅波動進(jìn)行詳細(xì)報(bào)道；金融市場監(jiān)管政策發(fā)布場景則關(guān)注監(jiān)管部門出臺的新政策及其對金融市場的影響。微觀層次的分類能夠深入到新聞視頻場景的細(xì)節(jié)，為用戶提供更精準(zhǔn)的場景分類結(jié)果，滿足用戶對特定場景新聞視頻的檢索需求。3.2多模態(tài)特征提取與融合3.2.1視覺特征提取在新聞視頻場景分類中，視覺特征是重要的信息來源之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）憑借其強(qiáng)大的特征提取能力，成為提取新聞視頻關(guān)鍵幀視覺特征的常用模型。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等組件，自動學(xué)習(xí)圖像中的局部特征和全局特征，能夠有效地捕捉新聞視頻關(guān)鍵幀中的顏色、紋理和形狀等視覺信息。在顏色特征提取方面，CNN可以學(xué)習(xí)到不同場景下新聞視頻關(guān)鍵幀的顏色分布模式。在文化藝術(shù)展覽場景的新聞視頻中，關(guān)鍵幀可能包含豐富多樣的色彩，如藝術(shù)品的鮮艷色彩、展覽場館的裝飾顏色等。CNN通過卷積層中的卷積核在圖像上滑動，對圖像的顏色信息進(jìn)行卷積操作，能夠提取出顏色的直方圖特征、顏色矩等，從而捕捉到顏色的分布規(guī)律和統(tǒng)計(jì)特征。通過對大量文化藝術(shù)展覽場景新聞視頻關(guān)鍵幀的學(xué)習(xí)，CNN可以識別出該場景中常見的顏色組合和特征，如藝術(shù)畫作中常用的暖色調(diào)搭配，以及展覽場館中以白色、灰色等中性色為主的背景顏色。紋理特征反映了圖像中物體表面的紋理結(jié)構(gòu)，對于區(qū)分不同的新聞視頻場景具有重要作用。在工業(yè)生產(chǎn)場景的新聞視頻中，關(guān)鍵幀可能展示工廠的設(shè)備、生產(chǎn)線等，這些物體表面具有獨(dú)特的紋理特征，如金屬設(shè)備的光滑紋理、機(jī)械零件的復(fù)雜紋理等。CNN的卷積層能夠?qū)W習(xí)到這些紋理的局部模式和結(jié)構(gòu)，通過卷積核的不同大小和步長設(shè)置，可以提取出不同尺度的紋理特征。較小的卷積核可以捕捉到紋理的細(xì)節(jié)特征，如金屬表面的細(xì)微劃痕；較大的卷積核則可以提取出紋理的宏觀結(jié)構(gòu)，如生產(chǎn)線的整體布局。池化層對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，進(jìn)一步突出紋理的主要特征，減少特征維度，提高計(jì)算效率。形狀特征是視覺特征的重要組成部分，能夠幫助識別新聞視頻中的物體和場景。在體育賽事場景中，運(yùn)動員的身體姿態(tài)、運(yùn)動器材的形狀以及比賽場地的布局等都具有明顯的形狀特征。CNN通過卷積層和池化層的多層處理，逐步提取出圖像的低級到高級形狀特征。在早期的卷積層中，提取出邊緣、角點(diǎn)等低級形狀特征；隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的加深，逐漸學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的物體形狀和場景結(jié)構(gòu)特征。在識別籃球比賽場景時(shí)，CNN可以學(xué)習(xí)到籃球運(yùn)動員的奔跑、跳躍、投籃等姿態(tài)形狀，以及籃球場地的長方形形狀、籃球架的結(jié)構(gòu)形狀等，從而準(zhǔn)確判斷該場景屬于體育賽事場景中的籃球比賽類別。3.2.2音頻特征提取音頻特征在新聞視頻場景分類中同樣不可或缺，它能夠提供關(guān)于場景的重要線索，如場景的氛圍、人物的情感狀態(tài)等。梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）是一種廣泛應(yīng)用于音頻特征提取的方法，它模擬了人類聽覺系統(tǒng)的特性，能夠有效地提取音頻中的頻率、響度和音色等特征。在頻率特征提取方面，MFCC首先對音頻信號進(jìn)行分幀處理，將連續(xù)的音頻信號分割成若干個(gè)短幀，每個(gè)短幀包含一定數(shù)量的采樣點(diǎn)。對每一幀音頻信號進(jìn)行預(yù)加重處理，通過高通濾波器提升高頻分量，增強(qiáng)音頻信號的高頻信息。接著，對預(yù)加重后的音頻幀進(jìn)行加窗處理，常用的窗函數(shù)有漢明窗、漢寧窗等，加窗的目的是減少頻譜泄漏，使信號在時(shí)域上更加平滑。然后，對加窗后的音頻幀進(jìn)行快速傅里葉變換（FFT），將時(shí)域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，得到音頻的頻譜。為了更好地模擬人類聽覺系統(tǒng)對頻率的感知，MFCC采用梅爾濾波器組對頻譜進(jìn)行濾波。梅爾濾波器組將頻率軸按照梅爾刻度進(jìn)行劃分，每個(gè)梅爾濾波器的帶寬在低頻段較窄，在高頻段較寬，這種劃分方式與人耳對頻率的敏感度相匹配。通過梅爾濾波器組對頻譜進(jìn)行濾波后，得到每個(gè)濾波器的輸出能量，這些能量值反映了音頻在不同梅爾頻率區(qū)間的頻率特征。響度是音頻的重要特征之一，它反映了聲音的強(qiáng)度和能量大小。MFCC在計(jì)算過程中，通過對音頻信號的采樣值進(jìn)行處理，能夠間接提取出響度特征。在計(jì)算音頻幀的短時(shí)能量時(shí)，短時(shí)能量與響度密切相關(guān)，短時(shí)能量越大，通常表示響度越大。在新聞視頻中，體育賽事場景的音頻通常具有較高的響度，觀眾的歡呼聲、運(yùn)動員的呼喊聲等會使音頻的短時(shí)能量較大；而在訪談場景中，音頻的響度相對較低，主要以嘉賓的對話聲為主，短時(shí)能量較小。通過分析MFCC計(jì)算過程中的短時(shí)能量等參數(shù)，可以提取出音頻的響度特征，用于區(qū)分不同的新聞視頻場景。音色是指聲音的特色和品質(zhì)，不同的聲源具有不同的音色。MFCC通過對音頻信號的頻譜分析和倒譜計(jì)算，能夠提取出反映音色的特征。在計(jì)算梅爾頻率倒譜系數(shù)時(shí)，對梅爾濾波器組輸出的能量值取對數(shù)，然后進(jìn)行離散余弦變換（DCT），得到的MFCC系數(shù)包含了音頻信號的頻譜包絡(luò)信息，這些信息與音色密切相關(guān)。不同樂器演奏同一音符時(shí)，由于其音色不同，對應(yīng)的MFCC系數(shù)也會有所差異。在新聞視頻中，不同人物的聲音具有不同的音色，通過分析MFCC系數(shù)，可以識別出人物的身份信息，或者判斷音頻中是否包含特定的聲音元素，如樂器演奏聲、動物叫聲等，從而為新聞視頻場景分類提供依據(jù)。3.2.3文本特征提取新聞視頻中的文本信息，如標(biāo)題、字幕等，蘊(yùn)含著豐富的語義內(nèi)容，對于場景分類具有重要的指導(dǎo)作用。利用自然語言處理（NLP）技術(shù)可以有效地提取新聞視頻文本的關(guān)鍵詞、主題和情感等特征，為場景分類提供更全面的語義信息。在關(guān)鍵詞提取方面，常用的方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法?；诮y(tǒng)計(jì)的方法，如詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）算法，通過計(jì)算每個(gè)詞在文檔中的出現(xiàn)頻率以及在整個(gè)文檔集合中的逆文檔頻率，來衡量詞的重要性。在一篇關(guān)于科技新聞的視頻文本中，“人工智能”“芯片”“5G”等詞如果在該文本中出現(xiàn)頻率較高，且在其他文檔中出現(xiàn)頻率較低，那么根據(jù)TF-IDF算法，這些詞將被識別為關(guān)鍵詞?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如TextRank算法，它基于圖模型的思想，將文本中的詞看作圖中的節(jié)點(diǎn)，詞與詞之間的共現(xiàn)關(guān)系看作邊，通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)的PageRank值來確定關(guān)鍵詞。TextRank算法能夠更好地考慮詞與詞之間的語義關(guān)系，提取出更具代表性的關(guān)鍵詞。在分析一篇關(guān)于文化活動的新聞視頻文本時(shí)，TextRank算法可以通過分析文本中詞的共現(xiàn)關(guān)系，提取出“文化節(jié)”“藝術(shù)表演”“傳統(tǒng)文化”等關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞能夠準(zhǔn)確地反映新聞視頻的核心內(nèi)容。主題提取是從新聞視頻文本中挖掘出文本所表達(dá)的主要主題。潛在狄利克雷分配（LDA）是一種常用的主題模型，它假設(shè)文本是由多個(gè)主題混合而成，每個(gè)主題由一組詞的概率分布表示。通過對大量新聞視頻文本的訓(xùn)練，LDA模型可以學(xué)習(xí)到不同主題下詞的概率分布，從而對新的文本進(jìn)行主題分類。在處理一系列關(guān)于政治新聞的視頻文本時(shí)，LDA模型可以識別出“國際政治”“國內(nèi)政策”“選舉活動”等主題。Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT，也可以用于主題提取。BERT通過對大規(guī)模文本的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到了豐富的語義知識，能夠更好地理解文本的語義內(nèi)容。將新聞視頻文本輸入到BERT模型中，通過對模型輸出的分析，可以提取出文本的主題信息。在分析一篇關(guān)于經(jīng)濟(jì)新聞的視頻文本時(shí)，BERT模型可以準(zhǔn)確地判斷出該文本的主題是“宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控”或“企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展”等。情感特征反映了新聞視頻文本所表達(dá)的情感傾向，如正面、負(fù)面或中性情感?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法，如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等，通過構(gòu)建情感分類模型，對文本中的情感進(jìn)行分類。在訓(xùn)練情感分類模型時(shí)，使用帶有情感標(biāo)注的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型學(xué)習(xí)到文本特征與情感類別的映射關(guān)系。在測試階段，將新聞視頻文本輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的映射關(guān)系判斷文本的情感傾向。在分析一篇關(guān)于社會熱點(diǎn)事件的新聞視頻文本時(shí)，情感分類模型可以判斷出文本對該事件的態(tài)度是支持、反對還是中立。基于深度學(xué)習(xí)的情感分析方法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體LSTM、GRU等，也在情感分析中取得了良好的效果。這些模型能夠有效地處理文本的序列信息，捕捉文本中的情感線索。在分析一篇長文本的新聞視頻字幕時(shí)，LSTM模型可以通過對文本序列的逐詞分析，準(zhǔn)確地判斷出文本的情感傾向，為新聞視頻場景分類提供情感方面的信息。3.2.4特征融合策略多模態(tài)特征融合是提高新聞視頻場景分類準(zhǔn)確率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，不同的特征融合策略會對分類性能產(chǎn)生不同的影響。常見的多模態(tài)特征融合策略包括早期融合、晚期融合和混合融合，每種策略都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景。早期融合是在特征提取之前，將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行合并，然后一起進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練。在新聞視頻場景分類中，早期融合可以將視覺、音頻和文本三種模態(tài)的數(shù)據(jù)在預(yù)處理階段就進(jìn)行融合。將新聞視頻的關(guān)鍵幀圖像、音頻信號和文本字幕按照一定的方式組合在一起，形成一個(gè)多模態(tài)數(shù)據(jù)樣本?？梢詫D像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與音頻和文本數(shù)據(jù)相同維度的向量表示，然后將三者拼接成一個(gè)新的向量。將這個(gè)融合后的向量輸入到一個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行特征提取和分類訓(xùn)練。早期融合的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，在特征提取過程中讓模型同時(shí)學(xué)習(xí)多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征，從而更好地挖掘多模態(tài)數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系。由于只需要訓(xùn)練一個(gè)統(tǒng)一的模型，計(jì)算效率相對較高。早期融合也存在一些缺點(diǎn)，不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在特征空間和數(shù)據(jù)分布上可能存在較大差異，直接融合可能會導(dǎo)致特征之間的沖突和干擾，影響模型的學(xué)習(xí)效果。早期融合對數(shù)據(jù)的預(yù)處理要求較高，需要對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理，以確保融合后的數(shù)據(jù)具有一致性。晚期融合則是先對各個(gè)模態(tài)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，最后將各個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合。在新聞視頻場景分類中，晚期融合首先使用CNN對視覺特征進(jìn)行提取和分類，得到視覺模態(tài)的分類結(jié)果；使用RNN對音頻特征進(jìn)行提取和分類，得到音頻模態(tài)的分類結(jié)果；利用Transformer對文本特征進(jìn)行提取和分類，得到文本模態(tài)的分類結(jié)果。然后，將這三個(gè)模態(tài)的分類結(jié)果通過投票、加權(quán)求和等方式進(jìn)行融合，得到最終的場景分類結(jié)果。在投票融合方式中，每個(gè)模態(tài)的分類結(jié)果相當(dāng)于一票，根據(jù)多數(shù)投票的原則確定最終的分類結(jié)果。如果視覺模態(tài)判斷為體育賽事場景，音頻模態(tài)判斷為體育賽事場景，文本模態(tài)判斷為文化活動場景，那么根據(jù)多數(shù)投票，最終的分類結(jié)果為體育賽事場景。在加權(quán)求和融合方式中，根據(jù)不同模態(tài)對分類結(jié)果的貢獻(xiàn)程度，為每個(gè)模態(tài)的分類結(jié)果分配不同的權(quán)重，然后將加權(quán)后的結(jié)果相加得到最終的分類結(jié)果。如果認(rèn)為視覺模態(tài)在體育賽事場景分類中具有較高的可信度，可以為視覺模態(tài)的分類結(jié)果分配較大的權(quán)重，如0.5，音頻模態(tài)和文本模態(tài)的權(quán)重分別為0.3和0.2。晚期融合的優(yōu)點(diǎn)是各個(gè)模態(tài)的特征提取和模型訓(xùn)練相互獨(dú)立，不受其他模態(tài)的影響，能夠充分發(fā)揮每個(gè)模態(tài)的優(yōu)勢。由于可以分別對每個(gè)模態(tài)的模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，模型的可解釋性較強(qiáng)。晚期融合也存在一些問題，由于需要訓(xùn)練多個(gè)模型，計(jì)算成本較高，訓(xùn)練時(shí)間較長。在融合階段，如何合理地確定各個(gè)模態(tài)分類結(jié)果的權(quán)重是一個(gè)關(guān)鍵問題，如果權(quán)重設(shè)置不合理，可能會導(dǎo)致融合效果不佳?；旌先诤辖Y(jié)合了早期融合和晚期融合的優(yōu)點(diǎn)，在不同階段對不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。在新聞視頻場景分類中，混合融合可以在特征提取過程中，先對部分模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行早期融合，然后再與其他模態(tài)分別提取的特征進(jìn)行晚期融合。先將視覺和音頻模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行早期融合，將融合后的特征輸入到一個(gè)模型中進(jìn)行特征提取，得到視覺-音頻融合特征；再單獨(dú)對文本模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到文本特征。然后，將視覺-音頻融合特征和文本特征輸入到一個(gè)融合模型中進(jìn)行晚期融合，得到最終的分類結(jié)果?；旌先诤夏軌虺浞掷迷缙谌诤虾屯砥谌诤系膬?yōu)勢，既能夠在一定程度上挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，又能夠避免早期融合中可能出現(xiàn)的特征沖突問題，同時(shí)還能發(fā)揮晚期融合模型可解釋性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。混合融合的模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，需要精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化各個(gè)融合階段的模型和參數(shù)，以確保融合效果的最優(yōu)性。3.3基于深度學(xué)習(xí)的分類模型構(gòu)建3.3.1模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為了實(shí)現(xiàn)對新聞視頻場景的準(zhǔn)確分類，本研究設(shè)計(jì)了一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和注意力機(jī)制的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)分類模型。該模型充分發(fā)揮了不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢，能夠有效處理新聞視頻中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而提高場景分類的準(zhǔn)確率。模型的輸入層接收經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后的視覺、音頻和文本多模態(tài)特征。視覺特征通過CNN從新聞視頻的關(guān)鍵幀圖像中提取，CNN的卷積層和池化層能夠自動學(xué)習(xí)圖像中的局部和全局特征，如顏色、紋理、形狀等，為場景分類提供直觀的視覺信息。在處理體育賽事場景的新聞視頻時(shí)，CNN可以提取出運(yùn)動員的動作姿態(tài)、比賽場地的特征等視覺信息。音頻特征則通過RNN從新聞視頻的音頻信號中提取，RNN能夠捕捉音頻信號的時(shí)間序列特征，理解音頻中的語義和情感信息。在處理體育賽事場景的音頻時(shí)，RNN可以根據(jù)觀眾的歡呼聲、解說員的激情解說等音頻特征，判斷出場景的氛圍和性質(zhì)。文本特征利用Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型從新聞視頻的標(biāo)題、字幕等文本內(nèi)容中提取，Transformer模型能夠深入理解文本的語義，提取出文本的關(guān)鍵主題和情感傾向。在處理體育賽事場景的文本時(shí)，Transformer模型可以識別出文本中關(guān)于比賽結(jié)果、運(yùn)動員表現(xiàn)等關(guān)鍵信息。在特征融合階段，采用早期融合和晚期融合相結(jié)合的混合融合策略。先將視覺和音頻特征進(jìn)行早期融合，通過拼接或加權(quán)求和的方式將兩者融合為一個(gè)特征向量，使模型能夠同時(shí)學(xué)習(xí)視覺和音頻信息之間的關(guān)聯(lián)。將CNN提取的視覺特征向量和RNN提取的音頻特征向量進(jìn)行拼接，得到視覺-音頻融合特征向量。將視覺-音頻融合特征向量與文本特征進(jìn)行晚期融合，通過一個(gè)融合層將兩者進(jìn)行整合，進(jìn)一步挖掘多模態(tài)特征之間的互補(bǔ)信息。融合層可以是一個(gè)全連接層，通過權(quán)重矩陣將不同模態(tài)的特征進(jìn)行線性組合，得到最終的多模態(tài)融合特征。注意力機(jī)制被引入到模型中，以增強(qiáng)模型對關(guān)鍵信息的關(guān)注能力。在多模態(tài)融合特征輸入到分類層之前，通過注意力機(jī)制對融合特征進(jìn)行加權(quán)處理。注意力機(jī)制計(jì)算每個(gè)特征維度的重要性權(quán)重，使模型能夠自動聚焦于對場景分類更有價(jià)值的特征部分。在處理一段關(guān)于國際會議的新聞視頻時(shí)，注意力機(jī)制可以使模型更關(guān)注視頻中領(lǐng)導(dǎo)人講話的音頻特征和相關(guān)的文本內(nèi)容，而相對減少對會議現(xiàn)場背景裝飾等視覺特征的關(guān)注，從而更準(zhǔn)確地判斷出該視頻的場景類別為國際會議場景。注意力機(jī)制的引入有效地提高了模型的分類性能，增強(qiáng)了模型對復(fù)雜場景的理解和判斷能力。3.3.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化在模型訓(xùn)練過程中，選擇交叉熵?fù)p失函數(shù)作為衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間差異的指標(biāo)。交叉熵?fù)p失函數(shù)在分類問題中具有良好的性能，能夠有效地反映模型的分類準(zhǔn)確性。對于一個(gè)多分類問題，假設(shè)模型的預(yù)測結(jié)果為概率分布P=(p_1,p_2,\cdots,p_n)，其中p_i表示樣本屬于第i類的概率，真實(shí)標(biāo)簽為Y=(y_1,y_2,\cdots,y_n)，其中y_i為0或1，表示樣本是否屬于第i類。交叉熵?fù)p失函數(shù)的計(jì)算公式為：L=-\sum_{i=1}^{n}y_i\log(p_i)在訓(xùn)練過程中，模型通過反向傳播算法不斷調(diào)整參數(shù)，以最小化交叉熵?fù)p失函數(shù)。反向傳播算法根據(jù)損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度，更新模型的權(quán)重和偏置，使得模型的預(yù)測結(jié)果逐漸接近真實(shí)標(biāo)簽。在每一次訓(xùn)練迭代中，計(jì)算當(dāng)前模型參數(shù)下的交叉熵?fù)p失，然后通過反向傳播計(jì)算損失函數(shù)對各個(gè)參數(shù)的梯度，最后使用優(yōu)化算法根據(jù)梯度來更新參數(shù)。為了加速模型的收斂并提高訓(xùn)練效率，采用Adam優(yōu)化器對模型進(jìn)行優(yōu)化。Adam優(yōu)化器是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，它結(jié)合了Adagrad和RMSProp算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠根據(jù)參數(shù)的梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率。Adam優(yōu)化器在訓(xùn)練過程中維護(hù)兩個(gè)指數(shù)加權(quán)移動平均，分別用于估計(jì)梯度的一階矩（均值）和二階矩（未中心化的方差）。在更新參數(shù)時(shí)，Adam優(yōu)化器根據(jù)這兩個(gè)估計(jì)值來調(diào)整學(xué)習(xí)率，使得模型在訓(xùn)練初期能夠快速收斂，在訓(xùn)練后期能夠更加穩(wěn)定地逼近最優(yōu)解。Adam優(yōu)化器的更新公式如下：m_t=\beta_1m_{t-1}+(1-\beta_1)g_tv_t=\beta_2v_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2\hat{m}_t=\frac{m_t}{1-\beta_1^t}\hat{v}_t=\frac{v_t}{1-\beta_2^t}\theta_t=\theta_{t-1}-\frac{\alpha}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon}\hat{m}_t其中，m_t和v_t分別是梯度的一階矩和二階矩的估計(jì)值，\beta_1和\beta_2是指數(shù)衰減率，通常分別設(shè)置為0.9和0.999，g_t是當(dāng)前時(shí)刻的梯度，\hat{m}_t和\hat{v}_t是經(jīng)過偏差修正后的一階矩和二階矩估計(jì)值，\alpha是學(xué)習(xí)率，\epsilon是一個(gè)很小的常數(shù)，用于防止分母為零，通常設(shè)置為10^{-8}，\theta_t是更新后的模型參數(shù)。通過合理設(shè)置Adam優(yōu)化器的超參數(shù)，能夠有效地提高模型的訓(xùn)練效果和泛化能力。在訓(xùn)練過程中，還可以采用學(xué)習(xí)率衰減策略，隨著訓(xùn)練的進(jìn)行逐漸降低學(xué)習(xí)率，以避免模型在訓(xùn)練后期出現(xiàn)振蕩，進(jìn)一步提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性。3.3.3模型評估指標(biāo)與方法為了全面、準(zhǔn)確地評估所構(gòu)建的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)分類模型的性能，采用準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)進(jìn)行評估。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。召回率是指正確預(yù)測的樣本數(shù)占實(shí)際樣本數(shù)的比例，它衡量了模型對正樣本的覆蓋程度。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，它通過調(diào)和平均數(shù)的方式將兩者結(jié)合起來，能夠更全面地評估模型的性能。在實(shí)驗(yàn)中，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，測試集用于評估模型的最終性能。在測試集上，計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率和F1值。假設(shè)在測試集中，模型預(yù)測正確的樣本數(shù)為TP（真正例），預(yù)測錯誤的樣本數(shù)為FP（假正例），實(shí)際為正樣本但被模型誤判為負(fù)樣本的樣本數(shù)為FN（假負(fù)例），實(shí)際為負(fù)樣本且被模型正確判斷為負(fù)樣本的樣本數(shù)為TN（真負(fù)例）。則準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值（F1-score）的計(jì)算公式分別為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+FP+FN+TN}Recall=\frac{TP}{TP+FN}F1-score=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}=\frac{2\timesTP}{2\timesTP+FP+FN}除了上述指標(biāo)外，還可以繪制混淆矩陣來直觀地展示模型在各個(gè)類別上的分類情況。混淆矩陣的行表示實(shí)際類別，列表示預(yù)測類別，矩陣中的每個(gè)元素表示實(shí)際類別為該行所對應(yīng)的類別，而被預(yù)測為該列所對應(yīng)的類別的樣本數(shù)量。通過分析混淆矩陣，可以清楚地了解模型在哪些類別上容易出現(xiàn)誤判，從而有針對性地改進(jìn)模型。在體育賽事場景和文化活動場景的分類中，如果混淆矩陣顯示模型將較多的體育賽事場景誤判為文化活動場景，那么可以進(jìn)一步分析誤判的原因，可能是這兩個(gè)場景在某些特征上存在相似性，導(dǎo)致模型難以區(qū)分，進(jìn)而對模型進(jìn)行優(yōu)化，提高對這兩個(gè)場景的區(qū)分能力。四、新聞視頻多層次場景分類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)4.1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)4.1.1總體架構(gòu)概述新聞視頻多層次場景分類系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，主要包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層、特征提取與分類層以及結(jié)果展示層，各層之間相互協(xié)作，共同實(shí)現(xiàn)新聞視頻的高效分類。數(shù)據(jù)采集層負(fù)責(zé)從多個(gè)數(shù)據(jù)源收集新聞視頻，這些數(shù)據(jù)源涵蓋了各大新聞網(wǎng)站、電視臺官方網(wǎng)站以及社交媒體平臺等。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和數(shù)據(jù)接口對接，能夠?qū)崟r(shí)獲取最新的新聞視頻資源，確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)的及時(shí)性和全面性。在數(shù)據(jù)采集過程中，設(shè)置了多個(gè)采集任務(wù)，每個(gè)任務(wù)針對一個(gè)特定的數(shù)據(jù)源，如針對某知名新聞網(wǎng)站，通過編寫專門的爬蟲程序，按照網(wǎng)站的頁面結(jié)構(gòu)和視頻鏈接規(guī)則，提取視頻的相關(guān)信息，包括視頻標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、視頻鏈接等，并將這些信息存儲到臨時(shí)數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)預(yù)處理層對采集到的原始新聞視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析和處理奠定基礎(chǔ)。該層會去除視頻中的噪聲和干擾信息，如去除視頻中的廣告片段、模糊不清的畫面以及異常的音頻信號等。對于一些低質(zhì)量的視頻，如分辨率過低、幀率不穩(wěn)定的視頻，進(jìn)行相應(yīng)的修復(fù)和優(yōu)化操作。在音頻處理方面，采用音頻降噪算法，去除背景噪音，提高音頻的清晰度；在視頻畫面處理方面，使用圖像增強(qiáng)技術(shù)，增強(qiáng)畫面的對比度和色彩飽和度，使畫面更加清晰可辨。特征提取與分類層是系統(tǒng)的核心部分，負(fù)責(zé)對預(yù)處理后的新聞視頻進(jìn)行多模態(tài)特征提取和場景分類。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對視頻的視覺模態(tài)進(jìn)行特征提取，通過卷積層和池化層的層層處理，提取視頻關(guān)鍵幀中的顏色、紋理、形狀等視覺特征；采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）對音頻模態(tài)進(jìn)行分析，捕捉音頻信號的時(shí)間序列特征，理解音頻中的語義和情感信息；運(yùn)用Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型對文本模態(tài)進(jìn)行處理，提取新聞視頻的標(biāo)題、字幕等文本內(nèi)容的語義特征。將多模態(tài)特征進(jìn)行融合，采用早期融合、晚期融合或混合融合的策略，充分發(fā)揮不同模態(tài)特征的優(yōu)勢，提高分類的準(zhǔn)確性。將融合后的特征輸入到基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)分類模型中，模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征模式，對新聞視頻的場景進(jìn)行分類預(yù)測，判斷其所屬的宏觀、中觀和微觀場景類別。結(jié)果展示層將分類結(jié)果以直觀、友好的方式呈現(xiàn)給用戶。用戶可以通過網(wǎng)頁界面或客戶端軟件訪問系統(tǒng)，在界面上輸入查詢條件，如新聞主題、時(shí)間范圍、場景類別等，系統(tǒng)根據(jù)用戶的查詢條件，從分類結(jié)果數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)的新聞視頻，并將視頻的基本信息（如標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、來源）和分類結(jié)果展示給用戶。結(jié)果展示界面采用圖文并茂的方式，為每個(gè)視頻展示關(guān)鍵幀圖像和對應(yīng)的場景分類標(biāo)簽，方便用戶快速了解視頻內(nèi)容。用戶還可以點(diǎn)擊視頻鏈接，直接播放新聞視頻，查看詳細(xì)內(nèi)容。在展示結(jié)果時(shí)，根據(jù)用戶的瀏覽歷史和偏好，對視頻進(jìn)行個(gè)性化排序，將用戶可能感興趣的視頻排在前面，提高用戶獲取信息的效率。4.1.2各模塊功能與交互數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從各種新聞來源獲取視頻數(shù)據(jù)。它通過編寫專門的網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，模擬瀏覽器行為，訪問各大新聞網(wǎng)站、電視臺官方網(wǎng)站以及社交媒體平臺。在訪問新聞網(wǎng)站時(shí)，爬蟲程序根據(jù)網(wǎng)站的頁面結(jié)構(gòu)，解析HTML或XML代碼，提取視頻的鏈接、標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間等元數(shù)據(jù)。對于社交媒體平臺，利用平臺提供的API接口，獲取用戶分享的新聞視頻信息。采集到的數(shù)據(jù)會被存儲到數(shù)據(jù)采集模塊的臨時(shí)數(shù)據(jù)庫中，等待進(jìn)一步處理。數(shù)據(jù)采集模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊之間通過數(shù)據(jù)傳輸接口進(jìn)行交互，將采集到的原始新聞視頻數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊接收來自數(shù)據(jù)采集模塊的原始視頻數(shù)據(jù)后，進(jìn)行一系列的清洗和預(yù)處理操作。它首先對視頻進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，將不同格式的視頻統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)支持的標(biāo)準(zhǔn)格式，以便后續(xù)的處理。使用FFmpeg等工具，將常見的MP4、AVI、WMV等格式的視頻轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)內(nèi)部使用的格式。對視頻進(jìn)行去噪處理，去除視頻中的噪聲和干擾信息。在音頻處理方面，采用自適應(yīng)濾波算法去除背景噪音；在視頻畫面處理方面，通過中值濾波等方法去除圖像中的椒鹽噪聲。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊還會對視頻進(jìn)行關(guān)鍵幀提取，從視頻中選取具有代表性的幀作為關(guān)鍵幀，用于后續(xù)的視覺特征提取。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊將處理后的視頻數(shù)據(jù)和關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)傳輸給特征提取與分類模塊。特征提取與分類模塊是系統(tǒng)的核心處理模塊，它接收來自數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的視頻數(shù)據(jù)和關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)，進(jìn)行多模態(tài)特征提取和場景分類。視覺特征提取子模塊使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行處理，提取顏色、紋理、形狀等視覺特征。采用ResNet等CNN模型，將關(guān)鍵幀圖像輸入模型中，經(jīng)過卷積層、池化層和全連接層的處理，得到圖像的視覺特征向量。音頻特征提取子模塊利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體對視頻的音頻信號進(jìn)行分析，提取音頻的時(shí)間序列特征和語義信息。使用LSTM模型對音頻信號進(jìn)行逐幀處理，捕捉音頻中的語音內(nèi)容、背景音樂和環(huán)境音效等特征。文本特征提取子模塊運(yùn)用Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型對新聞視頻的標(biāo)題、字幕等文本內(nèi)容進(jìn)行處理，提取文本的語義特征。使用BERT模型對文本進(jìn)行編碼，得到文本的語義向量表示。將多模態(tài)特征進(jìn)行融合，根據(jù)不同的融合策略，將視覺、音頻和文本特征進(jìn)行合并。采用早期融合策略，在特征提取之前將三種模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，然后一起輸入到深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行特征提取和分類訓(xùn)練；采用晚期融合策略，先分別對三種模態(tài)進(jìn)行特征提取和模型訓(xùn)練，然后將三個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終的場景分類結(jié)果。特征提取與分類模塊將分類結(jié)果存儲到結(jié)果數(shù)據(jù)庫中，并將結(jié)果傳輸給結(jié)果展示模塊。結(jié)果展示模塊從結(jié)果數(shù)據(jù)庫中獲取分類結(jié)果，并將其呈現(xiàn)給用戶。它提供了一個(gè)用戶界面，用戶可以通過網(wǎng)頁瀏覽器或客戶端軟件訪問該界面。在用戶界面上，用戶可以輸入查詢條件，如新聞主題、時(shí)間范圍、場景類別等，系統(tǒng)根據(jù)用戶的查詢條件，從結(jié)果數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)的新聞視頻。結(jié)果展示模塊將檢索到的視頻信息和分類結(jié)果以列表或網(wǎng)格的形式展示給用戶，每個(gè)視頻展示項(xiàng)包含視頻的標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間、關(guān)鍵幀圖像和場景分類標(biāo)簽。用戶可以點(diǎn)擊視頻標(biāo)題或關(guān)鍵幀圖像，查看視頻的詳細(xì)信息和播放視頻。結(jié)果展示模塊還提供了一些輔助功能，如結(jié)果排序、篩選、導(dǎo)出等，方便用戶對分類結(jié)果進(jìn)行管理和使用。結(jié)果展示模塊與用戶之間進(jìn)行交互，接收用戶的操作指令，并將操作結(jié)果反饋給用戶。4.2關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)4.2.1視頻關(guān)鍵幀提取技術(shù)為了高效準(zhǔn)確地從新聞視頻中提取關(guān)鍵幀，本系統(tǒng)采用了基于圖像相似度和運(yùn)動變化的關(guān)鍵幀提取方法。該方法綜合考慮了視頻幀之間的視覺相似性以及運(yùn)動信息，能夠有效減少冗余幀的提取，保留最能代表視頻內(nèi)容的關(guān)鍵幀。在圖像相似度計(jì)算方面，采用感知哈希算法（pHash）來衡量相鄰視頻幀之間的相似程度。pHash算法通過對圖像進(jìn)行離散余弦變換（DCT），將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，然后計(jì)算頻域中的低頻成分，生成圖像的感知哈希值。低頻成分包含了圖像的主要結(jié)構(gòu)信息，對圖像的亮度、對比度等變化具有較強(qiáng)的魯棒性。對于兩個(gè)視頻幀圖像，通過計(jì)算它們的感知哈希值之間的漢明距離來判斷相似度。漢明距離越小，說明兩個(gè)圖像越相似；漢明距離越大，則表示兩個(gè)圖像的差異越大。在一段新聞視頻中，若相鄰兩幀的漢明距離小于設(shè)定的閾值，如3，表明這兩幀圖像內(nèi)容相近，可能為冗余幀；若漢明距離大于閾值，則認(rèn)為這兩幀具有較大差異，可能包含重要的場景變化信息。運(yùn)動變化信息的提取利用光流法來實(shí)現(xiàn)。光流是指圖像中物體運(yùn)動所產(chǎn)生的像素點(diǎn)的運(yùn)動矢量，它能夠反映視頻中物體的運(yùn)動方向和速度。通過計(jì)算視頻幀之間的光流場，可以獲取每個(gè)像素點(diǎn)的運(yùn)動信息。在關(guān)鍵幀提取過程中，對光流場進(jìn)行分析，計(jì)算光流的大小和方向的統(tǒng)計(jì)特征，如平均光流大小、光流方向的分布等。如果某一幀的平均光流大小超過設(shè)定的運(yùn)動閾值，或者光流方向的分布呈現(xiàn)出明顯的變化，說明該幀中可能發(fā)生了顯著的運(yùn)動變化，如人物的快速移動、鏡頭的切換等，該幀有較大可能成為關(guān)鍵幀。在一場體育賽事新聞視頻中，運(yùn)動員快速奔跑、跳躍的場景會導(dǎo)致光流變化劇烈，此時(shí)對應(yīng)的視頻幀就會被識別為關(guān)鍵幀提取出來。將圖像相似度和運(yùn)動變化信息相結(jié)合，制定關(guān)鍵幀提取策略。首先，按照視頻幀的順序依次計(jì)算相鄰幀之間的圖像相似度和運(yùn)動變化指標(biāo)。對于相似度較高且運(yùn)動變化較小的連續(xù)幀序列，只保留序列中的第一幀作為關(guān)鍵幀候選；對于相似度較低或運(yùn)動變化較大的幀，直接將其作為關(guān)鍵幀候選。然后，對所有關(guān)鍵幀候選進(jìn)行二次篩選，根據(jù)關(guān)鍵幀之間的時(shí)間間隔和內(nèi)容覆蓋度等因素，最終確定關(guān)鍵幀。通過這種方式，能夠確保提取的關(guān)鍵幀既能夠準(zhǔn)確反映新聞視頻的主要內(nèi)容和場景變化，又能夠避免關(guān)鍵幀過多或過少的問題，為后續(xù)的視覺特征提取和場景分類提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。4.2.2音頻與文本同步技術(shù)為了實(shí)現(xiàn)新聞視頻中音頻與文本的準(zhǔn)確同步，系統(tǒng)利用時(shí)間戳和特征匹配技術(shù)，確保音頻和文本信息在時(shí)間維度上的一致性，為多模態(tài)融合分析提供可靠基礎(chǔ)。在時(shí)間戳提取方面，對于音頻數(shù)據(jù)，采用音頻分割技術(shù)，將連續(xù)的音頻信號分割成若干個(gè)音頻片段，并為每個(gè)片段標(biāo)記時(shí)間戳。利用音頻能量檢測算法，檢測音頻信號中的靜音部分和有聲部分，以靜音部分為邊界將音頻分割成不同的片段。在一段新聞訪談視頻中，主持人和嘉賓的對話之間會有短暫的停頓，通過音頻能量檢測可以準(zhǔn)確識別這些停頓位置，將音頻分割成一個(gè)個(gè)包含有效語音內(nèi)容的片段，并記錄每個(gè)片段的起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間作為時(shí)間戳。對于文本數(shù)據(jù)，根據(jù)新聞視頻的字幕文件，提取每個(gè)字幕片段的時(shí)間信息，與音頻片段的時(shí)間戳進(jìn)行對應(yīng)。常見的字幕文件格式如SRT，其中包含了每個(gè)字幕出現(xiàn)的起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間，通過解析字幕文件，可以獲取文本內(nèi)容與時(shí)間的對應(yīng)關(guān)系。在特征匹配階段，采用動態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）算法對音頻和文本進(jìn)行特征匹配。DTW算法能夠在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中找到最優(yōu)的時(shí)間對齊路徑，使得兩個(gè)時(shí)間序列之間的相似度最大。在音頻與文本同步中，將音頻片段的特征向量和對應(yīng)的文本片段的特征向量作為DTW算法的輸入。音頻特征向量可以通過提取梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）得到，MFCC能夠反映音頻的頻率、響度和音色等特征；文本特征向量則通過詞向量模型，如Word2Vec或GloVe，將文本中的詞語轉(zhuǎn)換為向量表示，從而捕捉文本的語義特征。通過DTW算法計(jì)算音頻和文本特征向量之間的相似度，并找到最優(yōu)的時(shí)間對齊路徑，實(shí)現(xiàn)音頻與文本在時(shí)間上的精確同步。在一段關(guān)于科技新聞的視頻中，音頻中提到“人工智能技術(shù)取得重大突破”，通過DTW算法，能夠?qū)⑦@一音頻片段與字幕文件中對應(yīng)的文本“人工智能技術(shù)取得重大突破”在時(shí)間上進(jìn)行準(zhǔn)確匹配，確保音頻和文本的同步顯示和分析。為了提高同步的準(zhǔn)確性和效率，還可以結(jié)合語言模型和語音識別技術(shù)。利用語音識別技術(shù)將音頻轉(zhuǎn)換為文本，與原始字幕文本進(jìn)行對比和校正，進(jìn)一步提高文本與音頻的一致性。借助語言模型對文本內(nèi)容進(jìn)行語義分析和理解，優(yōu)化特征匹配過程，提高同步的可靠性。在處理一段口音較重的新聞采訪音頻時(shí)，語音識別技術(shù)可以輔助識別音頻中的內(nèi)容，語言模型則可以根據(jù)上下文信息對識別結(jié)果進(jìn)行修正，從而更好地實(shí)現(xiàn)音頻與文本的同步。4.2.3分類結(jié)果可視化技術(shù)為了直觀展示新聞視頻的分類結(jié)果，系統(tǒng)采用圖表和標(biāo)簽云等可視化技術(shù)，將抽象的分類信息轉(zhuǎn)化為易于理解的視覺形式，方便用戶快速獲取和分析新聞視頻的場景類別。在圖表展示方面，使用柱狀圖來展示不同場景類別的新聞視頻數(shù)量分布。柱狀圖的橫軸表示新聞視頻的場景類別，按照宏觀、中觀和微觀層次進(jìn)行分類展示，如政治-國際政治-國際會議場景、經(jīng)濟(jì)-金融市場-股票市場場景等；縱軸表示每個(gè)場景類別的視頻數(shù)量。通過柱狀圖的高度對比，用戶可以清晰地了解不同場景類別的新聞視頻在數(shù)據(jù)集中的占比情況，直觀地看出哪些場景類別較為常見，哪些相對較少。在一個(gè)新聞視頻數(shù)據(jù)庫中，通過柱狀圖展示發(fā)現(xiàn)體育賽事場景的新聞視頻數(shù)量較多，而一些小眾的科技實(shí)驗(yàn)場景新聞視頻數(shù)量較少，這有助于新聞工作者了解用戶對不同類型新聞的關(guān)注度，為內(nèi)容創(chuàng)作和資源分配提供參考。折線圖則用于展示某一特定場景類別新聞視頻數(shù)量隨時(shí)間的變化趨勢。折線圖的橫軸表示時(shí)間，如按年份、月份或日期進(jìn)行劃分；縱軸表示該場景類別的新聞視頻數(shù)量。在分析政治新聞視頻時(shí)，通過折線圖可以觀察到在選舉期間，關(guān)于政治選舉場景的新聞視頻數(shù)量會明顯增加，隨著選舉結(jié)束，數(shù)量逐漸減少，從而清晰地呈現(xiàn)出該場景類別新聞視頻的時(shí)間分布規(guī)律，幫助用戶把握新聞熱點(diǎn)的時(shí)效性和發(fā)展趨勢。標(biāo)簽云也是一種有效的可視化方式，用于展示新聞視頻分類結(jié)果中的關(guān)鍵詞分布。根據(jù)新聞視頻的文本內(nèi)容和分類標(biāo)簽，提取出重要的關(guān)鍵詞，如“奧運(yùn)會”“經(jīng)濟(jì)政策”“文化遺產(chǎn)”等。關(guān)鍵詞的字體大小和顏色用于表示其在分類結(jié)果中的重要程度或出現(xiàn)頻率。字體越大、顏色越鮮艷的關(guān)鍵詞，說明其在新聞視頻中出現(xiàn)的頻率越高，對場景分類的影響越大。在展示文化類新聞視頻的分類結(jié)果時(shí)，“文化節(jié)”“傳統(tǒng)藝術(shù)”等關(guān)鍵詞字體較大，表明這些關(guān)鍵詞在文化類新聞視頻中具有較高的代表性，用戶可以通過標(biāo)簽云快速了解該類新聞視頻的核心主題和關(guān)鍵信息。通過綜合運(yùn)用柱狀圖、折線圖和標(biāo)簽云等可視化技術(shù)，系統(tǒng)能夠以多種角度展示新聞視頻的分類結(jié)果，滿足用戶不同的分析需求，提高用戶對新聞視頻場景分類信息的理解和利用效率。四、新聞視頻多層次場景分類系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)4.3系統(tǒng)性能測試與分析4.3.1測試數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備為了全面、準(zhǔn)確地評估新聞視頻多層次場景分類系統(tǒng)的性能，精心選擇了公開數(shù)據(jù)集和自制數(shù)據(jù)集作為測試數(shù)據(jù)。公開數(shù)據(jù)集選用了知名的CCNewsVideo數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了豐富多樣的新聞視頻樣本，涵蓋了政治、經(jīng)濟(jì)、文化、體育、科技等多個(gè)領(lǐng)域，場景類別較為全面。其中政治領(lǐng)域的新聞視頻包含國際會議、國內(nèi)政策發(fā)布等多種場景；經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域涵蓋了金融市場報(bào)道、企業(yè)活動等場景；文化領(lǐng)域包含文化藝術(shù)展覽、傳統(tǒng)節(jié)日慶?；顒拥葓鼍?；體育領(lǐng)域包含各類體育賽事的報(bào)道；科技領(lǐng)域包含科技創(chuàng)新成果展示、科技產(chǎn)品發(fā)布會等場景。數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量充足，總共有5000個(gè)新聞視頻樣本，這為系統(tǒng)性能測試提供了廣泛的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，能夠有效檢驗(yàn)系統(tǒng)在不同場景下的分類能力。自制數(shù)據(jù)集則通過從各大新聞網(wǎng)站、電視臺官方平臺以及社交媒體平臺收集新聞視頻構(gòu)建而成。在收集過程中，確保視頻的多樣性和代表性，涵蓋了不同地區(qū)、不同時(shí)間發(fā)布的新聞視頻。從國內(nèi)主流新聞網(wǎng)站收集了近期的時(shí)政新聞視頻，從社交媒體平臺收集了用戶分享的熱點(diǎn)事件新聞視頻。為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，對收集到的新聞視頻進(jìn)行了嚴(yán)格的篩選和標(biāo)注。邀請了專業(yè)的新聞工作者和領(lǐng)域?qū)＜覍σ曨l進(jìn)行場景標(biāo)注，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。在標(biāo)注過程中，按照預(yù)先構(gòu)建的多層次場景分類體系，對每個(gè)視頻標(biāo)注其所屬的宏觀、中觀和微觀場景類別。對于一段關(guān)于國際政治會議的新聞視頻，標(biāo)注其宏觀類別為政治，中觀類別為國際政治，微觀類別為國際會議場景。對測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行了一系列的預(yù)處理操作，以提高數(shù)據(jù)的可用性和模型的訓(xùn)練效果。對于視頻數(shù)據(jù)，統(tǒng)一將視頻分辨率調(diào)整為1280×720，幀率調(diào)整為25fps，確保視頻格式的一致性。對視頻進(jìn)行去噪處理，去除視頻中的噪聲和干擾信息，提高視頻的清晰度。在音頻處理方面，將音頻采樣率統(tǒng)一調(diào)整為44100Hz，聲道數(shù)調(diào)整為雙聲道，并進(jìn)行音頻降噪，去除背景噪音，提高音頻的質(zhì)量。對于文本數(shù)據(jù)，對新聞視頻的標(biāo)題、字幕等文本內(nèi)容進(jìn)行清洗，去除停用詞、特殊符號等無關(guān)信息，然后進(jìn)行分詞和詞向量表示，采用Word2Vec方法將文本轉(zhuǎn)換為向量形式，以便后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練。通過這些預(yù)處理操作，為系統(tǒng)性能測試提供了高質(zhì)量的測試數(shù)據(jù)集，能夠更準(zhǔn)確地評估系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。4.3.2性能測試指標(biāo)與方法為了全面評估新聞視頻多層次場景分類系統(tǒng)的性能，采用準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)作為評估依據(jù)。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指系統(tǒng)正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了系統(tǒng)分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。在測試集中，若系統(tǒng)正確分類的新聞視頻樣本有4000個(gè)，總樣本數(shù)為5000個(gè)，則準(zhǔn)確率為4000÷5000=0.8，即80%。召回率（Recall）是指正確分類的樣本數(shù)占實(shí)際屬于該類別的樣本數(shù)的比例，它衡量了系統(tǒng)對正樣本的覆蓋程度。在體育賽事場景的分類中，實(shí)際屬于體育賽事場景的樣本有1000個(gè)，系統(tǒng)正確分類出800個(gè)，則召回率為800÷1000=0.8，即80%。F1值（F1-score）是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，它通過調(diào)和平均數(shù)的方式將兩者結(jié)合起來，能夠更全面地評估系統(tǒng)的性能。F1值的計(jì)算公式為：F1-score=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}其中，Precision為精確率，在數(shù)值上等于準(zhǔn)確率。在上述例子中，F(xiàn)1值為(2×0.8×0.8)÷(0.8+0.8)=0.8，即80%。在性能測試過程中，采用十折交叉驗(yàn)證的方法。將測試數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為十個(gè)大小相等的子集，每次取其中一個(gè)子集作為測試集，其余九個(gè)子集作為訓(xùn)練集，進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試。重復(fù)這個(gè)過程十次，每次使用不同的子集作為測試集，最后將十次測試的結(jié)果進(jìn)行平均，得到最終的評估指標(biāo)。通過十折交叉驗(yàn)證，可以充分利用測試數(shù)據(jù)集的信息，減少因數(shù)據(jù)集劃分不同而導(dǎo)致的結(jié)果偏差，使評估結(jié)果更加穩(wěn)定和可靠。在第一次交叉驗(yàn)證中，將子集1作為測試集，子集2-10作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練模型并計(jì)算測試集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值；在第二次交叉驗(yàn)證中，將子集2作為測試集，子集1和子集3-10作為訓(xùn)練集，再次進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試，以此類推，直到完成十次交叉驗(yàn)證。將十次計(jì)算得到的準(zhǔn)確率、召回率和F1值分別求平均值，得到系統(tǒng)在該測試數(shù)據(jù)集上的平均準(zhǔn)確率、平均召回率和平均F1值，從而更準(zhǔn)確地評估系統(tǒng)的性能。4.3.3測試結(jié)果分析與討論通過對新聞視頻多層次場景分類系統(tǒng)在測試數(shù)據(jù)集上的性能測試，得到了系統(tǒng)的準(zhǔn)確率、召回率和F1值等評估指標(biāo)。對這些測試結(jié)果進(jìn)行深入分析，有助于了解系統(tǒng)性能的優(yōu)缺點(diǎn)，為進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化系統(tǒng)提供依據(jù)。在整體性能方面，系統(tǒng)在大多數(shù)場景類別上表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確率、召回率和F1值。在政治領(lǐng)域的國際政治場景分類中，系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%，召回率為83%，F(xiàn)1值為84%。這表明系統(tǒng)能夠較為準(zhǔn)確地識別國際政治場景的新聞視頻，對該場景類別的覆蓋程度也較高。在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的金融市場場景分類中，準(zhǔn)確率為82%，召回率為80%，F(xiàn)1值為81%，同樣取得了較好的分類效果。這得益于系統(tǒng)采用的多模態(tài)特征提取與融合技術(shù)，以及基于深度學(xué)習(xí)的分類模型。多模態(tài)特征融合能夠充分利用視覺、音頻和文本等多種模態(tài)數(shù)據(jù)的信息，為分類提供更全面的依據(jù)；基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型能夠自動關(guān)注對分類重要的特征，提高分類的準(zhǔn)確性。在處理一段關(guān)于國際金融會議的新聞視頻時(shí)，系統(tǒng)通過視覺特征提取到會議現(xiàn)場的場景布局、參會人員的著裝等信息，通過音頻特征捕捉到會議中的討論內(nèi)容、發(fā)言語氣等信息，通過文本特征理解新聞視頻的標(biāo)題、字幕中關(guān)于金融政策、市場動態(tài)等語義內(nèi)容，將這些多模態(tài)特征融合后，模型能夠準(zhǔn)確判斷該視頻屬于金融市場場景中的國際金融會議類別。系統(tǒng)在某些場景類別上仍存在一定的不足。在文化領(lǐng)域的小眾文化活動場景分類中，準(zhǔn)確率僅為70%，召回率為68%，F(xiàn)1值為69%。這可能是由于該場景類別的新聞視頻樣本數(shù)量相對較少，數(shù)據(jù)的多樣性不足，導(dǎo)致模型在學(xué)習(xí)過程中對該場景類別的特征理解不夠充分。部分小眾文化活動具有獨(dú)特的文化背景和表現(xiàn)形式，其視覺、音頻和文本特征與其他場景類別存在一定的相似性，增加了模型分類的難度。在處理一段關(guān)于少數(shù)民族傳統(tǒng)手工藝展示活動的新聞視頻時(shí)，由于該活動的視覺場景與一些普通文化展覽場景相似，音頻中的語言和背景音樂也缺乏明顯的區(qū)分特征，文本中可能存在對少數(shù)民族文化術(shù)語的不常見表述，使得系統(tǒng)在分類時(shí)容易出現(xiàn)誤判。針對系統(tǒng)存在的不足，提出以下改進(jìn)方向。在數(shù)據(jù)層面，進(jìn)一步擴(kuò)充測試數(shù)據(jù)集，尤其是增加小眾場景類別的樣本數(shù)量，豐富數(shù)據(jù)的多樣性?？梢酝ㄟ^更廣泛地收集新聞視頻，與更多的新聞媒體機(jī)構(gòu)合作獲取數(shù)