Как Google объединяет текстовые знания из веба и аудиовизуальный анализ для автоматической классификации видео

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему масштабируемой и автоматической категоризации огромного корпуса видео (например, YouTube) без необходимости ручного создания таксономий или разметки данных. Основная сложность заключается в том, что видео часто имеют неточные или отсутствующие метаданные. Кроме того, патент устраняет проблему несоответствия значений терминов между текстовым доменом (веб) и видеодоменом (например, когда название категории имеет разный смысл в тексте и в видео).

Что запатентовано

Запатентована система обучения классификаторов категорий (Category Classifiers) для видео путем объединения данных из двух разных источников. Система использует Category-Instance Repository (Репозиторий Категория-Пример), извлеченный из текстовых веб-документов, и комбинирует его с набором Video Concept Classifiers (Классификаторов Видеоконцептов), обученных на аудиовизуальных признаках и метаданных видео. Суть в том, чтобы использовать знания из текста для понимания иерархии, а затем проверить их применимость и согласованность в видеодомене.

Как это работает

Система работает путем интеграции текстового и видеоанализа:

• Анализ Текста (Веб): Система сканирует веб-документы, ищет паттерны (например, «C, такие как I») для построения Category-Instance Repository (например, Категория: «Европейские банки», Пример: «BNP Paribas») и оценивает силу связи (Relationship Strength).
• Анализ Видео: Система анализирует метаданные видео для поиска Концептов и обучает Concept Classifiers распознавать их на основе аудиовизуальных признаков (цвет, движение, звук).
• Объединение и Фильтрация: Система сопоставляет Примеры из текста с Концептами из видео. Отфильтровываются категории, которые слишком широкие, слишком узкие или не имеют надежных видеоклассификаторов.
• Проверка Согласованности: Система проверяет, имеет ли категория консистентное значение в видеодомене (Consistency Score). Несогласованные категории удаляются.
• Обучение Категорий: Для оставшихся категорий создается итоговый Category Classifier путем агрегации классификаторов ее примеров.

Актуальность для SEO

Высокая. Автоматическое понимание и классификация мультимедийного контента являются критически важными задачами для Google (YouTube, Google Images/Video). Описанный метод кросс-модального обучения (использование текста для понимания видео) является фундаментальным подходом в современных мультимодальных системах ИИ и остается крайне актуальным для структурирования нетекстового контента.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение (7/10) для Video SEO (VSEO). Он раскрывает механизм, как Google определяет тематику видео, используя не только метаданные, но и анализ аудиовизуального контента в связке со знаниями из веба. Это напрямую влияет на обнаружение, ранжирование и рекомендации видео, а также на способность системы выявлять и корректировать спамные или неточные описания. Для традиционного веб-SEO влияние умеренное, но подтверждает важность четкой семантической структуры текста.

Детальный разбор

Термины и определения

Category (Категория)

Общий термин или фраза, описывающая класс сущностей (например, «Спорт»). Извлекается из текстового корпуса.

Instance (Пример, Экземпляр)

Конкретный пример категории (например, «Теннис»). Извлекается из текстового корпуса.

Category-Instance Repository (Репозиторий Категория-Пример)

База данных, хранящая связи между категориями и их примерами, извлеченные из веба. Включает оценку силы связи.

Concept (Концепт)

Термин или фраза (n-грамма), извлеченная из метаданных видео (заголовки, теги), описывающая сущность или характеристику видео. Часто соответствует Instance.

Video Concept Classifier (Классификатор Видеоконцепта)

Функция машинного обучения, обученная на аудиовизуальных признаках видео. Предсказывает релевантность концепта данному видео.

Category Classifier (Классификатор Категории)

Итоговый классификатор для широкой категории, созданный путем агрегации Concept Classifiers ее релевантных примеров.

Consistency Score (Оценка Согласованности)

Метрика, измеряющая согласованность (вариативность) видео, связанных с категорией. Используется для фильтрации категорий, которые имеют разное значение в текстовом и видеодоменах. Упоминается расчет через Median Absolute Deviation (MAD).

Features (Признаки)

Характеристики, извлеченные из видеоконтента (движение, цвет, текстура, звук) или оценки других классификаторов. Используются для машинного обучения.

Relationship Strength (Сила связи)

Оценка релевантности категории для примера. Рассчитывается на основе частоты совместной встречаемости и разнообразия паттернов связи в тексте.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод определения классификаторов категорий для видео.

1. Доступ к Category-Instance Repository, полученному из текстовых документов, включая расчет силы связей (Relationship Strengths) на основе частоты совместной встречаемости.
2. Доступ к набору Video Concept Classifiers, полученных из видео и связанных с концептами из метаданных.
3. Вычисление Consistency Scores для категорий на основе оценок, полученных от Concept Classifiers, соответствующих примерам (Instances) этих категорий.
4. Выборочное удаление категорий, чьи Consistency Scores указывают на пороговый уровень несогласованности.
5. Определение итогового Category Classifier для оставшихся категорий на основе связанных с ними Video Concept Classifiers.

Claim 4 (Зависимый): Описывает фильтрацию категорий по широте охвата.

1. Для каждого примера вычисляется набор топовых категорий.
2. Категория удаляется, если она является топовой для слишком малого (слишком узкая) или слишком большого (слишком общая) числа примеров.

Claim 5 (Зависимый): Детализирует создание Category-Instance Repository (Шаг 1 Claim 1).

1. Хранение текстовых паттернов, указывающих на связь Категория-Пример (например, «C such as I»).
2. Применение паттернов к документам для идентификации связей.
3. Сохранение в репозитории только тех пар, чья сила связи превышает порог.

Claim 8 (Зависимый): Детализирует создание Video Concept Classifiers (Шаг 2 Claim 1). Это итеративный процесс (бутстрэппинг).

1. Извлечение концептов из метаданных и признаков (Features) из видео.
2. Итеративное обучение: Обучение кандидатов в классификаторы, определение точных классификаторов на валидационном наборе, добавление оценок точных классификаторов как новых признаков для следующей итерации.
3. Сохранение точных классификаторов.

Где и как применяется

Изобретение применяется преимущественно на этапе индексирования для глубокого анализа и категоризации контента.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Система требует доступ как к видеокорпусу (контент и метаданные), так и к большому текстовому корпусу (веб-индекс) для построения Category-Instance Repository.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основной этап применения. Включает несколько офлайн (batch) процессов и операций во время индексации видео.

1. Офлайн-анализ текста: Построение Category-Instance Repository.
2. Офлайн-анализ видео: Извлечение аудиовизуальных признаков (Features), обнаружение концепций из метаданных и итеративное обучение Concept Classifiers.
3. Офлайн-обучение категорий: Объединение данных из двух доменов, расчет Consistency Scores и обучение финальных Category Classifiers.
4. Во время индексации видео: Применение обученных Category Classifiers к новому видео для определения его категорий. Эти категории сохраняются в индексе как часть аннотации видео.

RANKING / RERANKING – Ранжирование
Полученные категории используются как сигналы ранжирования в поиске по видео (YouTube Search, Google Video Search) и в системах рекомендаций. Также система может использовать классификаторы для верификации пользовательских метаданных (анти-спам).

Входные данные:

• Корпус текстовых документов (веб-индекс).
• Корпус видео (аудиовизуальный контент и метаданные).

Выходные данные:

• Обученные Category Classifiers.
• Метки категорий, добавленные к метаданным индексируемых видео.

На что влияет

• Типы контента: В первую очередь влияет на видеоконтент. Патент также упоминает возможность применения к другим типам медиа (изображения, аудиофайлы).
• Специфические запросы: Улучшает выдачу по запросам, подразумевающим поиск по категориям или жанрам (например, «документальные фильмы», «музыкальные клипы»).
• Ниши и тематики: Влияет на все ниши, где можно выделить четкие иерархии концепций и где достаточно данных для обучения.

Когда применяется

• Триггеры активации: Процессы обучения выполняются периодически в офлайн-режиме. Применение обученных классификаторов происходит во время индексации или переиндексации видео.
• Пороговые значения: Алгоритм использует множество порогов: минимальная Relationship Strength; минимальная/максимальная частота концепций; пороги точности (F-score) для классификаторов; минимальное/максимальное количество примеров для категории; пороговый уровень Consistency Score.

Пошаговый алгоритм

Процесс состоит из трех основных фаз.

Фаза А: Построение Category-Instance Repository (Из Текста)

1. Сбор данных: Анализ корпуса текстовых документов (веб).
2. Применение паттернов: Идентификация пар Категория (C) и Пример (I) с использованием лексических паттернов (например, «C such as I»).
3. Расчет силы связи: Вычисление Relationship Strength. Упоминается формула $(P^2+N)$, где P – количество уникальных паттернов, N – общее количество совместных упоминаний.
4. Фильтрация: Сохранение пар, чья сила связи превышает порог.

Фаза Б: Обучение Concept Classifiers (Из Видео) (Итеративно)

1. Обнаружение концепций: Анализ метаданных видео для извлечения n-грамм (Концепций). Фильтрация слишком частых или редких концепций.
2. Извлечение признаков: Извлечение аудиовизуальных Features (движение, цвет, звук) из видео.
3. Подготовка данных: Для каждой концепции формируются обучающий и валидационный наборы (положительные примеры – метаданные содержат концепцию; отрицательные – нет).
4. Итеративное обучение (Bootstrapping):
   1. Обучение классификаторов (например, AdaBoost, SVM) на текущих признаках.
   2. Валидация точности (F-score). Отбор точных классификаторов.
   3. Обновление признаков: Оценки (scores) точных классификаторов добавляются как новые признаки для следующей итерации.

Фаза В: Обучение Category Classifiers (Объединение)

1. Объединение и фильтрация:
   1. Сопоставление Примеров (Фаза А) и Концептов (Фаза Б). Удаление Примеров без соответствующего Concept Classifier.
   2. Фильтрация категорий, которые имеют слишком мало или слишком много связанных примеров (фильтрация по широте).
2. Определение согласованности: Расчет Consistency Score (например, MAD) для каждой категории на основе оценок классификаторов ее примеров. Удаление несогласованных категорий.
3. Расчет классификаторов: Вычисление Category Classifier как функции от Concept Classifiers связанных примеров (например, среднее арифметическое или максимум).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные из двух разных доменов:

Текстовый домен (Веб):

• Контентные факторы: Текст веб-страниц. Используется для обнаружения паттернов совместной встречаемости категорий и примеров.

Видеодомен (Видеокорпус):

• Контентные факторы (Метаданные): Титры, описания, теги. Используются для обнаружения концепций (n-грамм) и создания обучающих выборок.
• Мультимедиа факторы (Контент): Аудиовизуальные данные видео. Используются для извлечения признаков (Features).

Какие метрики используются и как они считаются

Признаки (Features): Патент детализирует конкретные типы извлекаемых признаков:

• Motion Rigidity (Жесткость движения): Оценивается с помощью ошибки гомографического преобразования между кадрами.
• Color and Texture (Цвет и Текстура): Локальные дескрипторы на основе вейвлетов Габора (Gabor wavelets), гистограммы Bag-of-Words, цветовые гистограммы Hue-Saturation с вейвлет-разложением Хаара. Также упоминаются SIFT, SURF.
• Audio (Аудио): Используется модель кохлеарных фильтров для формирования Стабилизированного Слухового Образа (Stabilized Auditory Image — SAI).

Метрики:

• Relationship Strength (Сила связи): Упоминается формула $(P^2+N)$ (P – число уникальных паттернов, N – общее число совместных упоминаний).
• Classifier Accuracy (Точность классификатора): Используются стандартные метрики ML: Precision, Recall, F-score. Устанавливаются пороги (например, 0.7).
• Consistency Score (Оценка согласованности): Измеряет схожесть оценок классификаторов примеров одной категории. Упоминается использование Median Absolute Deviation (MAD).

Алгоритмы машинного обучения:

• Для обучения Concept Classifiers упоминаются AdaBoost и Linear Support Vector Machine (SVM).

Выводы

1. Кросс-модальное обучение: Google активно использует знания, извлеченные из текстового веба (иерархии сущностей), для понимания и классификации мультимедийного контента (видео). Это подтверждает стратегию объединения NLP и компьютерного зрения.
2. Иерархическая классификация через примеры: Вместо прямой классификации широких категорий, система сначала учится распознавать конкретные примеры (Instances/Concepts), а затем агрегирует эти классификаторы для определения широкой категории.
3. Критичность согласованности (Consistency): Внедрен механизм проверки того, что концепция означает одно и то же в тексте и в видео (Consistency Score). Если категория в видеодомене слишком разнообразна, она будет отфильтрована.
4. Метаданные как слабый надзор (Weak Supervision): Система использует пользовательские метаданные (титры, теги) как отправную точку для обучения (noisy labels) без ручной разметки, но валидирует их через анализ контента.
5. Итеративное обучение (Bootstrapping): Система использует итеративный подход, где результаты успешных классификаторов становятся новыми признаками (Features) для обучения на следующем этапе, постоянно улучшая точность.
6. Борьба со спамом: Обученные классификаторы используются для верификации точности пользовательских метаданных и выявления вводящих в заблуждение описаний.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации касаются в первую очередь Video SEO (VSEO) и оптимизации контента на YouTube.

• Точное соответствие метаданных контенту: Обеспечьте максимальное соответствие заголовков, тегов и описаний фактическому аудиовизуальному содержанию. Метаданные используются для Concept Discovery и формирования положительных обучающих примеров. Точность повышает вероятность правильного обучения классификаторов для ваших тем.
• Четкость и качество аудиовизуального ряда: Инвестируйте в качество продакшена. Система извлекает сложные признаки (цвет, движение, звук — SAI). Четкий видеоряд и чистый звук помогают классификаторам точнее идентифицировать контент.
• Тематическая и визуальная согласованность (Consistency): Создавайте видео, которые тематически и визуально согласованы. Патент подчеркивает важность Consistency Score. Если видео в рамках одной категории сильно различаются визуально, система может посчитать категорию ненадежной.
• Использование релевантной терминологии из Веба (для Web и Video SEO): Используйте в метаданных видео и в текстах на сайте термины так, как они используются в авторитетных источниках. Четко определяйте отношения между категориями и примерами на ваших страницах (например, используя фразы «…такие как…»). Это помогает Google строить Category-Instance Repository, который затем используется для классификации видео.

Worst practices (это делать не надо)

• Вводящие в заблуждение метаданные (Clickbait/Spam): Использование нерелевантных заголовков или тегов. Система спроектирована для борьбы с этим: она сравнивает концепции из метаданных с аудиовизуальными признаками. Если контент не соответствует описанию, классификаторы это обнаружат, и видео может быть помечено как неточное.
• Смешивание несвязанных тем: Видео, содержащие множество визуально и аудиально различных сегментов, могут снижать Consistency Score и затруднять точную категоризацию.
• Низкое качество продакшена: Плохой звук или изображение ухудшают качество извлекаемых признаков (Features), что снижает точность работы Concept Classifiers.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что VSEO – это не только оптимизация текста. Google использует сложные системы машинного обучения для анализа фактического содержимого видеофайлов и использует свой основной веб-индекс как источник знаний для его структурирования. Стратегия должна учитывать, как машина «видит» и «слышит» контент. Долгосрочный успех зависит от создания качественного, консистентного контента, который легко интерпретируется алгоритмами аудиовизуального анализа.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация серии обучающих видео по кулинарии

1. Анализ веба (Действие SEO): Изучить структуру авторитетных кулинарных сайтов. Определить Категории («Итальянская кухня») и Примеры («Ризотто с грибами»). Убедиться, что эти связи четко прописаны в текстах на вашем сайте.
2. Оптимизация метаданных (Действие VSEO): Назвать видео четко по примеру («Как приготовить Ризотто с грибами»). Использовать этот пример и категорию в тегах. Это дает системе четкие сигналы для Concept Discovery.
3. Оптимизация контента (Продакшн): Убедиться, что видео визуально сфокусировано на ризотто. Качественный звук и изображение позволят системе извлечь релевантные Features.
4. Как работает система: Система извлекает концепт «Ризотто с грибами» и обучает Concept Classifier. Из веба она знает, что это пример «Итальянской кухни».
5. Проверка консистентности: Система проверяет, что видео про «Ризотто» и «Пасту» визуально схожи в рамках категории.
6. Результат: Система создает точный классификатор для «Итальянская кухня». Ваше видео корректно категоризировано и лучше ранжируется по этой теме.

Вопросы и ответы