CtextR s'en réfère au web tout entier pour mieux comprendre une vidéo

Par 25 mars 2010
Mots-clés : Smart city

Le système part des tags attribués à un contenu pour émettre une requête sur Google. Il analyse ensuite parmi les dix premiers résultats si certains tags peuvent lui permettre d'affiner le référencement de la vidéo initiale.

Pour une équipe de l'institut des technologies informatiques de Pékin, les tags associés à une scène vidéo pour la référencer sont souvent trop "bruts", et ne tiennent pas assez compte du contexte. Pour palier ce défaut, les chercheurs proposent un système, baptisé CtextR (pour "context-oriented tag recommandation"). Comme son nom l'indique, celui-ci replace un fichier dans son contexte, en cherchant sur le web des éléments permettant de mieux le restituer. "Un même événement est très souvent couvert par plusieurs sites, sous des formes diverses et variées : vidéos, brèves, billets, articles...", expliquent-ils. CtextR extrait d'une vidéo les mots clés déjà attribués par la personne qui l'a mise en ligne. A partir de cela, il élabore une requête, qu'il soumet sur le moteur de recherche de Google.
Un tag brut et isolé traduit difficilement le contexte
Il collecte ensuite les dix premiers résultats affichés. Puis le système balaie le contenu des dix pages indiquées et en ressort d'autres mots-clés liés au contexte de ceux rédigés par l'internaute qui a mis en ligne la vidéo à qualifier. Le but est de chercher à les affiner en comprenant qui sont les personnages, l'action, le lieu, la date… "Un tag brut et isolé traduit difficilement un tel contexte", précisent les chercheurs. Le système vérifie ensuite si certains se recoupent ou sont de signification proche, puis les catégorise par pertinence.
Les tags les plus pertinents ajoutés à la vidéo
Enfin, CtextR propose une liste finale. "Les tags de la liste qui n'étaient pas suggérés initialement par le système d'indexation sont ajoutés à la vidéo", expliquent les scientifiques. Ces derniers ont testé leur système, en le mettant à l'épreuve avec une base de données comprenant plus de 80 000 vidéos sur YouTube. Et la méthode s'est avérée efficace, le système venant enrichir considérablement l'indexation des vidéos, et les rendant de surcroît plus visibles sur Internet, en augmentant leur référencement.

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