投稿日: その他 論文紹介

Placing Videos on a Semantic Hierarchy for Search Result Navigation

Tan, Song
Jiang, Yu-Gang
Ngo, Chong-Wah
ACM TOMM 2014
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2578394

概要

「Beijing Olympics 2008」のようなキーワードで動画を検索したときに、Wikipediaの「Beijing Olympics 2008」のページ内のセクションやサブセクションの見出しを用いて、ツリー状に構造化された検索結果の提示を目的とした論文。「Beijing Olympics 2008」の場合、「Opening ceremony」や「Venues」というサブセクションに応じた動画がツリーの中に表示される。

手法

各セクションやサブセクション(論文中では「ノード」と呼ばれる)に対して表示されるべき動画の条件として、以下の3点をあげている。

  1. Relevance
  2. あるノードと各動画の適合度を計算するために、まず、動画間のtext feature的類似度とvisual feature的類似度を使って動画をノードとするグラフを作成。その後、Wikipediaの対応するノード内の文章と、動画のテキストデータ(タイトル等)を用いて、ノードと動画の仮の適合度を計算し、その適合度をバイアスとしてグラフにPageRankを適用。収束後の値を適合度とする。

  3. Uniqueness
  4. 多くのノードと満遍なく適合している動画よりも、あるノードにだけ適合している動画のほうが、そのノードに提示する動画としてふさわしいという考えのもと、エントロピー的な考えを用いてuniquenessの高い動画を特定。

  5. Diversity
  6. ノード内の他の動画との類似度と、親ノードに関係のある動画との類似度がともに低い動画を優先的に表示。類似度はvisual featureによって計算。

実験

CNNで話題になった10個のトピックをクエリとして使用。Relevance、Uniqueness、Diversityはそれぞれに応じた尺度で性能を評価。実験の結果、Relevanceのみや、RelevanceとUniquenessのみを考慮したものよりも、3つの条件を全て考慮したものがいずれの尺度も高い値となった。

ユーザ実験では、24人の評価者を用いてタスクベースで評価。たとえば「Economic Collapse」というトピックでは「what’s the trigger of financial crisis?」に対する答えとなる動画を好きなだけ集めてもらうようなタスクを用意。比較システムとして、通常のリスト形式の検索結果の表示をするものと、関連研究で提案されたものを使用。実験の結果、提案システムの方が、より短時間で、より多くの動画を、より低いerror rateで集められることが示された。


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