title: Automatic generation of timestamps for videos on the Youtube platform
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Замятин Павел Степанович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zamatin Pavel Stepanovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Овсянников Александр Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ovsannikov Aleksandr Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062297
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32414
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа по разработке программного комплекса, решающего задачу автоматической генерации временных меток для видео на платформе YouTube. В ходе работы были детально рассмотрены методы решения фрагментов поставленной задачи. Для подзадачи сегментации текста на предложения были рассмотрены существующие методы решения и принцип работы готовых библиотек DeepSegment, NNsplit и Punctuator. Также было произведено сравнение эффективности данных алгоритмов. Для подзадачи сегментации на главы был произведен анализ существующих подходов, был выбран и рассмотрен алгоритм TextTilling. Для решения подзадачи генерации краткое описания глав были рассмотрены алгоритмы TextRank, TopicRank, BERT.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Work on the development of software that solves the problem of automatic generation of timestamps for videos on the YouTube platform. In the course of the work, the methods for solving the fragments of the task were considered in detail. For the subtask of text segmentation into sentences, we considered suitable solution methods and the principle of operation of the ready-made DeepSegment, NNsplit and Punctuator libraries. We also compared the effectiveness of these algorithms. For the segmentation subproblem in the chapter, the analysis of approaches was carried out, the TextTilling algorithm was selected and considered. To solve the subproblem of generating a brief description of chapters, the algorithms TextRank, TopicRank, BERT were considered.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Работа с текстом
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные метки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: видеоролик
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация текста
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Working with text
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: timestamps
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: video
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: text segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic generation of timestamps for videos on the Youtube platform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическая генерация временных меток для видео на платформе Youtube
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: zamyatin.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32414/1/zamyatin.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 923,07 kB