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國立清華大學 電機工程學系所 孫民所指導 曾國豪的 影片標題產生與問答 (2016),提出標題產生器關鍵因素是什麼,來自於電腦視覺、深度學習、遞迴式神經網路、影片、標題、問答。

而第二篇論文國立臺灣大學 資訊工程學研究所 李琳山所指導 陳舜全的 中文語音文件分析之初步研究-主題切割,標題設定及主題重組 (2003),提出因為有 標題設定、主題重組、語音文件處理、主題切割的重點而找出了 標題產生器的解答。

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除了標題產生器,大家也想知道這些:

Final Cut Pro職人剪片全攻略:一台 Mac 包辦影音剪輯、素材處理、調色技巧,打造流暢的高質感影片!

為了解決標題產生器的問題,作者蘋果梗 這樣論述:

  拍片很辛苦,剪輯更要有耐心   已經學會iMovie的你,更需要FCP進階技巧,讓每一顆鏡頭都不浪費   進入FCP的世界,你會發現原來剪輯這麼簡單   以最新版本的Final Cut Pro 10.6撰寫。   不僅逐步介紹此一革命性的剪輯軟體,更傳授剪輯過程中的經驗分享及實用祕訣。   現在就跟著我們一起從第一頁開始,跨出剪輯人生的一大步。   Final Cut Pro 一直都是業界最受歡迎的影片剪輯軟體之一。身為專業非線性剪輯軟體的 Final Cut Pro,自從推出 Final Cut Pro X 之後,因為介面與 iMovie 非常類似,吸引了不少使用

者願意開始學習。但是由於多年來沒有繁體中文版本,讓許多人在入門時遇到了不少挫折。   然而儘管剪輯的節奏與美感,是需要天份和更多的經驗累積。但絕對不應該卡在第一步「不知道怎麼使用軟體」。現在就開始打破第一步,拿起本書一起進入 Final Cut Pro 剪輯的有趣世界。   本書作者發揮蘋果教育訓練多年的經驗,從最基礎的介面介紹到實務上的經驗談,一步步的系統化教學,讓每位讀者都能學到許多不為人知的技巧,獨當一面的使用 Final Cut Pro 進行剪輯。 本書特色   ⚙革命性的剪輯方式   ⚙整理素材、剪輯、調色、輸出,一氣呵成   ⚙飛快的專業級效能   ⚙豐富的外掛資源

標題產生器進入發燒排行的影片

當我接到一個大型的廣告行銷活動,例如說百貨公司週年慶,我希望做一個特殊的標題文字,創造吸睛效果,這段影片將用Illustrator的漸變工具快速製作彩色漸層文字標題!

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錄影版本:Adobe Illustrator 2020 Mac繁體中文版
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影片標題產生與問答

為了解決標題產生器的問題,作者曾國豪 這樣論述:

影片標題和問答是高階視覺數據理解的兩個重要任務。為了解決這兩個任務,我們提出了一個大規模的數據集,並在這個工作中展示了對於這個數據集的幾個模型。一個好的影片標題緊密地描述了最突出的事件,並捕獲觀眾的注意力。相反的,影片字幕產生傾向於產生描述整個影片的句子。雖然自動產生影片標題是非常有用的任務,但它相對於影片字幕處理的較少。我們首次提出用兩種方法將最優秀的影片標題產生器擴展到這項新任務來解決影片標題生成的問題。首先,我們利用精彩片段偵測器讓影片標題產生器敏感於精彩片段,我們的方法能夠訓練一個模型讓它能夠允許同時處理影片標題產生以及影片精彩片段的時間。第二,我們引入高多樣性的句子在影片標題產生器

中,使得所產生的標題也是多樣化和引人入勝的。這意味著我們需要大量的句子來學習標題的句子結構。因此,我們提出一種新穎的句子增加方法來訓練標題產生器,利用的是只有句子而沒有相應的影片例子。另一方面,對於影片問答任務,我們提出一個深的模型來回答對於影片上下文的自由形式自然語言問題,我們自動的從網路上收集大量的免費影片以及其描述,因此,大量的問答配對候選就自動的產生而不需要人工標註。接著,我們使用這些問答配對候選來訓練多個由MN、VQA、SA以及SS延伸的影片為主的問答方法,為了要處理非完美的問答配對候選,我們提出了一個自主學習的學習程序迭代地識別它們並減輕其對培訓的影響,為了展示我們的想法,我們收集

了18100部的野外大型影片字幕(VTW)數據集,自動抓取用戶生成的影片和標題。我們接著利用一個自動的問答生成器來生成多個問答配對來訓練並從Amazon Mechanical Turk上收集人為產生的問答配對。在VTW上,我們的方法能持續的提高標題預測精度,並實現了自動化的最佳性能和人類評價,我們的句子增加方法也勝過M-VAD數據集的基準。最後,結果顯示我們的自學習程序是有效的,而擴展SS模型也優於各種基準模型。

中文語音文件分析之初步研究-主題切割,標題設定及主題重組

為了解決標題產生器的問題,作者陳舜全 這樣論述:

語音文件是一整個連續時間的語音資料,天生無標點符號、段落資訊,更沒有標註好標題或摘要。加上在網路或其他管道上,每天都有大量的語音文件產生出來。 在這種情況下,要很有效的利用網路上的語音文件是很不容易的。為了提供使用者大量的多媒體資訊,人們需要花大量的時間與金錢來整理並標註語音資料,這是既耗時又沒有效率的作法。於是,以電腦幫助甚至取代人工作語音文件處理,是有必要且嶄新的一種趨勢。 這一篇論文討論了三種重要的語音文件處理技術,分別對於不同的語音文件處理問題提出可行方案。這三個問題分別是:語音文件的自動切割、自動標題產生以及自動主題分析。語音文件切割能自動的將未標註段落資訊的語音文件,自動切割

為一則一則有意義的段落。這樣一來就大大有利於觀看或檢索所需的語音文件,減少需要從頭觀看或收聽整個語音文件的時間。 自動標題產生則是自動為語音文件加註標題。這樣一來,要瀏覽並選擇自己所要的語音文件,就再也不需要盲目的摸索了。對大量語音文件語料的主題分析,能將語料中的主題以視覺化的方式呈現。並以非常自然的方式呈現出文件主題分佈結構。對於處理大量語料的機構而言是相當重要的。 在這篇論文我們針對這三個問題分別做探討與分析,並且設法改正過去方法的缺點,同時發展出幾種嶄新的方法。這篇論文也對於中文語音文件特性作相對應的處理,並實驗了不同種特徵單位在中文語音文件處理上的效果。我們也利用了主動式學習來降低

製作訓練語料的時間與花費,深入的探討了各種可能的情形,並詳作分析。