Dr. Sven Strobel DPG - Arbeitsgruppe Information 18. März 2015, Berlin Content Mining des TIB|AV-Portals Automatische Analyse und Verschlagwortung von

Dr. Sven StrobelDPG - Arbeitsgruppe Information

18. März 2015, Berlin

Content Mining des TIB|AV-PortalsAutomatische Analyse und Verschlagwortung von AV-Medien

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Content Mining des TIB|AV-Portals

1. TIB|AV-Portal2. Sammlungsprofil3. Automatische Videoanalyse4. Automatische Verschlagwortung der AV-Medien5. Mehrwert des Portals

Inhalt

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Profil• Medienspezifisches Portal für wissenschaftliche Videos aus Technik & Naturwissenschaften• Automatische Videoanalyse mit Szenen-, Sprach-, Text- und Bilderkennung

av.getinfo.de

1. TIB|AV-Portal

Entwicklung: KNM und HPI (2011-2014)

Online-Gang: 29. April 2014

Zielgruppe• Wissenschaftler, Lehrende, Lernende

Inhalte• Videos aus Forschung und Lehre (Technik & Naturwissenschaften) • 2700 Videos / 1900 Filmnachweise (Feb. 2015)• Das Meiste unter Open Access

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Inhalt

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2. Sammlungsprofil

• AV-Medien aus Wissenschaft und Lehre zu den Kernfächern der Technischen Informationsbibliothek:

• Architektur• Chemie• Informatik• Mathematik• Physik• Technik

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Sammlungsprofil

• Aus den genannten Fachgebieten werden u.a. folgende Materialien gesammelt:

• Aufzeichnungen von Konferenzbeiträgen, Vorlesungen und Podiumsdiskussionen

• Aufzeichnungen von Experimenten aus Forschung und Entwicklung

• Interviews• Massive Open Online Courses (MOOCs)• Dokumentationen von Forschungsarbeiten und -ergebnissen• filmische Vorstellungen von 3D-Modellen (z.B. aus Architektur)• Modellierung, Simulationen und Vorstellung von Spezialsoftware

Materialien

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Inhalt

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3. Automatische VideoanalyseÜberblick über Prozesskette

• Zitierung und permanente Verlinkung• visuelles Inhaltsverzeichnis / zielgenauer Zugriff• Suche im geschriebenen Text des Videos

• Suche im gesprochenen Text des Videos

• Suche nach Bildmotiven

• Suche nach semantisch verknüpften Schlagworten

Ingest: AV-Medien + manuelle Metadaten 3.1 DOI-Vergabe 3.2 Szenenerkennung

3.3 Texterkennung

3.4 Spracherkennung

3.5 Bilderkennung

4. Named Entity Recognition

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3.1 DOI-VergabeDOI und MFI

Der Digital Object Identifier (DOI)

• … ist ein eindeutiger und permanenter digitaler Identifikator für Objekte wie z.B. AV-Medien.

• … wird durch den DOI-Service der TIB vergeben.

Verlinkung und Zitierung des gesamten Videodokuments

Der Media Fragment Identifier (MFI)

• … wird dem DOI hinzugefügt, um Teile des Videos zu adressieren.

Verlinkung und Zitierung einzelner Sekunden des Videos

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3.1 DOI-Vergabe

DOI

MFI

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3.2 Szenenerkennung

visuelles Inhaltsverzeichnis: Überblick über den Inhalt des Videos

• Shot Boundary Detection segmentiert das Video anhand von Bildmerkmalen in einzelne Segmente.

zielgenauer Zugriff auf Videoinhalt

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3.2 Szenenerkennung

Automatische Erkennung eines Schnittes anhand von

Kopf, S. (2006): Computergestützte Inhaltsanalyse von digitalen Videoarchiven. Dissertation, Mannheim.

• Helligkeit / Kontrast• Farbverteilung• Kanten

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3.2 Szenenerkennung

visuelles Inhaltsverzeichnis

zielgenauer Zugriff

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3.3 Texterkennung

Volltextsuche in den geschriebenen Texten des Videos (Texteinblendungen, Vorlesungsfolien …)

• Optical Character Recognition (OCR) indexiert geschriebene Sprache im Video und macht sie somit durchsuchbar.

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3.3 TexterkennungTexteinblendung

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3.3 TexterkennungVorlesungsfolie

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3.4 Spracherkennung

Volltextsuche im gesprochenen Text des Videos

• Speech to Text notiert die gesprochene Sprache im Video in Form eines Transkripts.

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3.4 Spracherkennung

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3.5 Bilderkennung

Suche nach Bildmotiven wie z.B. Computeranimation, Experiment oder Mikroskopie

• Visual Concept Detection indexiert das Bewegtbild mit fächerübergreifenden und fachspezifischen visuellen Konzepten.

Manuell annotierte Keyframes

Liegt Konzept vor?

Keyframe

Falls ja

„Experiment“

Verschlagwortung des Labels

Training

Klassifikator, Label „Experiment“

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3.5 Bilderkennung

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Inhalt

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4. Automatische Verschlagwortung der AV-Medien

• Named Entity Recognition: Zuordnung von Begriffen eines Referenzvokabulars auf analysierte Textinhalte.

Named Entity Recognition

GND = Gemeinsame Normdatei

63.000 GND-Sachbegriffe

Referenzvokabular

OCR-TranskriptOCR-Transkript

OCR-Transkript

OCR-Transkript

SprachtranskriptSprachtranskript

SprachtranskriptSprachtranskript

Analysierte Textinhalte

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Named Entity RecognitionMapping der GND-Sachbegriffe

disambiguiereThermodynamik

Kontext

finde Mapping-Kandidaten im OCR-

/Sprachtranskript

ThermodynamikThermodruckThermoanalyseThermoanzugThermeThermalbad...

ThermodynamikWärmelehreWärmetheorie…

Bezeichner

http://d-nb.info/gnd/4059827-5

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Verschlagwortung auf Segmentebene

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Vorteile der automatischen Verschlagwortung

1. GND-Sachbegriffe werden als Indexterme verwendetstandardisierte Erschließung mit kontrolliertem Vokabular

zielgenaue Suche innerhalb des Videos

höhere Precision (Genauigkeitsrate) im Retrieval

2. GND-Sachbegriffe werden zeitbezogen entsprechend der Videosegmentierung zugewiesen

3. GND-Sachbegriffe werden fachbezogen zugewiesen (z.B. Physikvokabular für Physikvideos)

4. GND-Sachbegriffe stehen in semantischen Beziehungen zueinanderErweiterung der Treffermenge durch Einbezug von Synonymen, Ober- und Unterbegriffen

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Inhalt

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5. Mehrwert des TIB|AV-Portals

Rezipienten Produzenten

• Innovative Suchmöglichkeiten• Mehrsprachige Suche• Segmentgenauer Zugriff• Segmentgenaues Zitieren • Herunterladen, Bestellen, Lizenzieren• Einbetten auf anderen Webseiten • Empfehlungen

• Video-Upload• Hosting • Qualitätsprüfung• Standardisierte Erschließung• Sprachtranskription• DOI-Vergabe• Langzeitarchivierung• Rechtssicherheit

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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