Как Google автоматически классифицирует события в видео, комбинируя NLP-анализ метаданных и анализ контента

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему автоматической классификации огромного количества пользовательских видео (например, на YouTube), снятых в неконтролируемых условиях. Основная сложность заключается в непрактичности ручного определения тысяч возможных категорий событий и разметки видео. Изобретение автоматизирует процесс создания меток категорий (Event Labels) из шумных метаданных и обеспечивает масштабируемую классификацию видеоконтента.

Что запатентовано

Запатентована система для автоматической генерации категорий видеособытий и классификации видео. Система использует интеллектуальный анализ текста (text mining) метаданных (заголовков и описаний) с применением тегирования частей речи (Part-of-Speech (POS) tagging) для выявления комбинаций Глагол+Существительное. Эти комбинации фильтруются с помощью лексической иерархии (например, WordNet). Для классификации видео система извлекает аудиовизуальные признаки и использует многоуровневую модель машинного обучения (Hyper Classifier).

Как это работает

Система работает в два основных этапа:

1. Генерация Категорий (Автоматическая Таксономия):

• Анализируются заголовки и описания видео с помощью POS Tagging для поиска комбинаций NOUN+VERB или VERB+NOUN.
• Эти комбинации фильтруются с помощью WordNet hierarchy. Например, существительное должно быть «физическим объектом» (physical entity), а глагол — «действием» (act, move).

2. Классификация Видео (Мультимодальный Анализ):

• Из видео извлекаются контентные признаки (Content-based features) — визуальные и аудио.
• Набор базовых классификаторов генерирует предварительные оценки (Classifier Scores).
• Hyper Classifier использует как исходные контентные признаки, так и оценки базовых классификаторов (стратегия Late Fusion) для финальной классификации видео.

Актуальность для SEO

Высокая. Автоматическое понимание и классификация видеоконтента критически важны для Google (YouTube, Поиск по видео). Методы, сочетающие анализ метаданных с помощью NLP и глубокий анализ аудиовизуального контента с помощью машинного обучения (Computer Vision), являются стандартом в современном поиске информации.

Важность для SEO

Патент имеет высокое значение для Video SEO (VSEO). Он демонстрирует, что метаданные (заголовки и описания) критически важны не только для сопоставления ключевых слов, но и для понимания конкретного события или действия в видео через структурный NLP-анализ. Патент также подтверждает, что Google проводит глубокий анализ фактического аудиовизуального контента для верификации классификации, что снижает эффективность кликбейта и нерелевантных метаданных.

Детальный разбор

Термины и определения

AdaBoost (Adaptive Boosting)

Алгоритм машинного обучения, упомянутый как метод для обучения как базовых классификаторов, так и Hyper Classifier.

Content-based Features (Контентные признаки)

Аудиовизуальные характеристики, извлеченные непосредственно из видеопотока (например, цвет, движение, звук, текстуры).

Event Label / Category Label (Метка события / Категории)

Классификационная метка, описывающая действие в видео (например, «Ride a Bike»). Генерируется автоматически путем анализа метаданных.

Hyper Classifier (Гиперклассификатор)

Модель классификации второго уровня. Она использует в качестве входных данных как исходные Content-based Features, так и выходные оценки (Classifier Scores) от базовых классификаторов первого уровня.

Late Fusion Strategy (Стратегия позднего слияния)

Метод, при котором оценки от базовых моделей рассматриваются как признаки высокого уровня (Semantic Features) и объединяются с исходными признаками на финальном этапе классификации (в Hyper Classifier).

POS (Part-of-Speech) Tagging (Тегирование частей речи)

Процесс NLP, используемый для разметки слов в тексте (заголовке/описании) как соответствующих определенной части речи (Существительное, Глагол и т.д.).

WordNet Hierarchy (Иерархия WordNet)

Лексическая база данных, используемая для семантической фильтрации сгенерированных категорий. Слова организованы иерархически (например, проверка, является ли существительное «физическим объектом»).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс автоматической генерации и фильтрации категорий из метаданных видео.

1. Интеллектуальный анализ (text mining) метаданных, связанных с видео, для поиска комбинации слов (Существительное+Глагол или Глагол+Существительное).
2. Сохранение этой комбинации как метки видеокатегории (video category label).
3. Фильтрация набора меток на основе лексической иерархии (lexical hierarchy).

Claim 2 (Зависимый от 1): Важное уточнение о гибкости анализа текста.

Существительное и глагол в найденной комбинации могут быть не смежными (non-adjacent) друг с другом в тексте. Это указывает на использование сложного грамматического разбора (dependency parsing), а не простого поиска соседних слов.

Claim 3 и 4 (Зависимые от 1): Детализируют критерии семантической фильтрации.

• Лексическая иерархия ограничивает Существительное принадлежностью к иерархии «физический объект» (physical entity).
• Лексическая иерархия ограничивает Глагол принадлежностью к иерархиям, связанным с действием или событием: «действие, движение» (act, move); «действие человека» (act, human action, human activity); или «происшествие, событие» (happening, occurrence, natural event).

Claim 7 (Зависимый от 5, который зависит от 1): Описывает механизм классификации с использованием Hyper Classifier / Late Fusion.

1. (После извлечения признаков из видео — Claim 5) Применение множества моделей (plurality of models) для генерации множества классификационных оценок (classification scores).
2. Ассоциирование видео с меткой категории на основе КАК множества признаков, ТАК И множества классификационных оценок.

Claim 8 (Зависимый от 7): Уточняет, что финальное ассоциирование выполняется с использованием Hyper Classifier.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапе обработки и анализа видеоконтента для его категоризации.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основной этап применения патента. Происходит несколько ключевых процессов:

1. Обработка метаданных (NLP): Анализ заголовков и описаний с помощью POS Tagging. Генерация и фильтрация потенциальных Event Labels с использованием WordNet. (Примечание: Генерация глобального набора меток может происходить офлайн, но применение к конкретному видео происходит при индексации).
2. Извлечение признаков контента (Computer Vision/ML): Анализ видео- и аудиопотока для извлечения Content-based Features.
3. Классификация: Запуск системы машинного обучения (Базовые модели -> Hyper Classifier) для присвоения видео релевантных Event Labels. Эти метки сохраняются в индексе.

RANKING – Ранжирование
На этапе ранжирования полученные Event Labels используются как важный сигнал релевантности, особенно для запросов, описывающих действия или события.

Входные данные:

• Видеофайл (аудио- и видеопотоки).
• Метаданные видео (Заголовок, Описание).
• Лексическая база данных (WordNet).
• Предварительно обученные модели классификаторов.

Выходные данные:

• Набор Event Labels, присвоенных индексируемому видео, с оценками уверенности.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на видеоконтент (YouTube, Google Video Search).
• Специфические запросы: Влияет на информационные, «How-to» и событийные запросы, где пользователи ищут конкретные действия (например, «как заменить масло в машине», «кошка играет с мячом»).

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм классификации применяется при индексации или повторной индексации видеоконтента. Процесс генерации глобального набора категорий событий может выполняться периодически в офлайн-режиме на основе анализа метаданных большого корпуса видео.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм состоит из двух основных процессов.

Процесс А: Автоматическая генерация категорий событий (Может выполняться офлайн/в пакетном режиме)

1. Сбор метаданных: Сбор заголовков и описаний из большого корпуса видео.
2. NLP обработка: Применение POS Tagging для идентификации Существительных и Глаголов.
3. Извлечение комбинаций: Поиск паттернов NOUN+VERB или VERB+NOUN (включая несмежные слова, согласно Claim 2).
4. Генерация кандидатов: Формирование списка потенциальных Event Labels.
5. Лексическая фильтрация: Применение ограничений на основе WordNet Hierarchy.
   1. Проверка Существительного: Должно относиться к physical entity.
   2. Проверка Глагола: Должно относиться к действию (act, move, human action и т.д.).
6. Финализация набора: Сохранение отфильтрованного набора Event Labels.

Процесс Б: Классификация видео (Выполняется при индексации)

1. Извлечение признаков: Анализ видеопотока и извлечение Content-based Features (аудиовизуальные признаки).
2. Первичная классификация: Применение набора базовых бинарных классификаторов (по одному на каждую категорию) к извлеченным признакам.
3. Генерация оценок: Получение Classifier Scores от каждой базовой модели.
4. Фильтрация моделей (Опционально): Исключение оценок от моделей, чья точность ниже определенного порога (например, 70%, как указано в описании).
5. Вторичная классификация (Hyper Classifier): Использование Hyper Classifier, который принимает на вход как исходные Content-based Features, так и сгенерированные Classifier Scores (рассматриваемые как Semantic Features).
6. Присвоение меток: Ассоциация видео с одной или несколькими Event Labels на основе результата работы Hyper Classifier.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые Метаданные): Заголовки (Video Titles) и Описания (Video Descriptions). Анализируется грамматическая структура и семантика.
• Мультимедиа факторы (Аудиовизуальный контент): Система извлекает широкий спектр признаков из видео- и аудиопотоков. В патенте упомянуты:
  • Histogram of local features (Гистограмма локальных признаков).
  • Color histogram (Цветовая гистограмма).
  • Edge features (Признаки границ/контуров).
  • Histogram of textons (Гистограмма текстонов).
  • Face features (Признаки лиц).
  • Color motion (Цветное движение).
  • Shot boundary features (Признаки смены плана).
  • Audio features (Аудио признаки).

Какие метрики используются и как они считаются

• Методы анализа текста (NLP):
  • POS (Part-of-Speech) Tagging для идентификации грамматической роли слов.
• Семантические метрики: Используются иерархии из базы WordNet для валидации. Конкретные иерархии: physical entity, act, move, human action, natural event.
• Алгоритмы машинного обучения:
  • AdaBoost (упоминается как основной метод для классификаторов).
  • Support Vector Machines (SVM), нейронные сети (упоминаются как возможные варианты).
  • Используется архитектура Hyper Classifier и стратегия Late Fusion.
• Методы Computer Vision (упомянутые в описании):
  • Laplacian-of-Gaussian (LoG) filters (для детекции точек интереса).
  • Gabor wavelet texture features (для описания текстур).
  • Haar wavelet transform (для анализа временных рядов).
• Пороговые значения: Упоминается возможность использования порога точности (accuracy threshold), например 70%, для отбора надежных базовых моделей для участия в Hyper Classifier.

Выводы

1. Структурированный анализ метаданных важнее ключевых слов: Google активно использует сложный NLP-анализ (POS Tagging) для понимания структуры событий (Действие + Объект) в заголовках и описаниях видео, а не просто ищет совпадения по ключевым словам. Способность анализировать несмежные слова (Claim 2) подтверждает использование продвинутого грамматического разбора.
2. Автоматическая генерация таксономии событий: Система автоматизирует определение того, что является «событием», путем анализа метаданных в масштабе всей платформы и фильтрации результатов через семантические базы знаний (WordNet).
3. Семантическая валидация обязательна: Комбинация слов становится меткой события, только если она соответствует строгим семантическим критериям (физический объект + реальное действие).
4. Мультимодальный анализ и верификация: Классификация является мультимодальной. Метаданные генерируют гипотезу о событии, а глубокий анализ аудиовизуального контента (Content-based Features) используется для ее подтверждения или опровержения.
5. Сложная архитектура ML (Hyper Classifier): Использование двухэтапной классификации (Late Fusion) позволяет системе объединять низкоуровневые признаки контента с высокоуровневыми семантическими сигналами для повышения точности распознавания событий.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на структуру «Действие + Объект» в метаданных: Создавайте заголовки и описания, которые четко описывают основное событие в видео. Используйте естественные комбинации глаголов действия и существительных-объектов. Например, «Готовим пасту Карбонара» (Cooking Pasta Carbonara) вместо «Рецепт пасты».
• Использование семантически точной лексики: Выбирайте слова, которые однозначно интерпретируются как физические объекты (physical entity) и действия (act, move). Это помогает системе корректно пройти фильтрацию WordNet.
• Обеспечение полного соответствия контента метаданным: Убедитесь, что аудиовизуальный контент четко демонстрирует событие, описанное в заголовке. Hyper Classifier использует контентные признаки для верификации, и несоответствие приведет к ошибкам классификации.
• Детализация описаний связным текстом: Используйте описание для включения различных релевантных комбинаций Verb+Noun, описывающих разные моменты видео. Поскольку система способна анализировать несмежные слова (non-adjacent, Claim 2), связный, грамматически правильный текст очень полезен.
• Качество продакшена: Видео с чистым звуком и хорошим изображением облегчает системе процесс извлечения признаков (Feature Extraction), что может положительно сказаться на точности классификации событий.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование абстрактных или неоднозначных заголовков: Заголовки без четкого описания действия (например, «Смешное видео» или «Мой день») не позволят системе извлечь валидный Event Label, так как они не содержат нужных грамматических паттернов или не пройдут семантические фильтры.
• Кликбейт и вводящие в заблуждение метаданные: Использование заголовков, обещающих событие, которого нет в видео. Даже если система извлечет Event Label из заголовка, анализ контента (Hyper Classifier) не подтвердит его, что негативно скажется на доверии к видео.
• Переоптимизация (Keyword Stuffing): Насыщение описания ключевыми словами без формирования связного текста. Это нарушает грамматическую структуру и может затруднить работу POS Tagging и анализ зависимостей между словами.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность мультимодального анализа в поиске видео. Для VSEO это означает, что оптимизация должна фокусироваться не только на тематике, но и на конкретных событиях и действиях, показанных в видео. Система Google специально настроена на идентификацию структуры «Действие + Объект» и верификацию этой информации через анализ контента. Долгосрочная стратегия должна быть направлена на создание качественного контента с точными, структурированными описаниями.

Практические примеры

Сценарий 1: Оптимизация заголовка видео по ремонту техники

1. Плохой заголовок: «Советы по iPhone 15 и что делать, если он сломался» (Абстрактно, нет четкого события).
2. Хороший заголовок: «Как заменить экран на iPhone 15 Pro Max» (Четкое действие: Заменить экран).
3. Применение патента:
   1. Система анализирует хороший заголовок. POS Tagging идентифицирует Глагол («Заменить») и Существительное («Экран»).
   2. Лексический фильтр (WordNet) подтверждает: «Экран» это physical entity, «Заменить» это human action. Генерируется Event Label.
   3. Система анализирует видеоряд. Feature Extraction извлекает визуальные признаки процесса замены.
   4. Hyper Classifier подтверждает, что визуальные признаки соответствуют событию «Замена экрана».

Сценарий 2: Оптимизация описания спортивного видео

• Плохое описание: «Лучшие моменты матча. Голы и пасы. Смотрите до конца!»
• Хорошее описание: «В этом видео команда А атакует ворота команды Б. Нападающий Иванов забивает гол на 30-й минуте. Вратарь Петров отбивает сложный мяч во втором тайме.»
  • Анализ системы: Описание дает множество валидных событий для классификации: «команда атакует», «атакует ворота», «нападающий забивает», «забивает гол», «вратарь отбивает», «отбивает мяч».

Вопросы и ответы