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【24h】

Detecting TV Program Highlight Scenes Using Twitter Data Classified by Twitter User Behavior and Evaluating It to Soccer Game TV Programs

机译：使用按Twitter用户行为分类的Twitter数据检测电视节目精彩场面，并将其评估为足球游戏电视节目

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This paper presents a novel TV event detection method for automatically generating TV program digests by using Twitter data. Previous studies of TV program digest generation based on Twitter data have developed TV event detection methods that analyze the frequency time series of tweets that users made while watching a given TV program; however, in most of the previous studies, differences in how Twitter is used, e.g., sharing information versus conversing, have not been taken into consideration. Since these different types of Twitter data are lumped together into one category, it is difficult to detect highlight scenes of TV programs and correctly extract their content from the Twitter data. Therefore, this paper presents a highlight scene detection method to automatically generate TV program digests for TV programs based on Twitter data classified by Twitter user behavior. To confirm the effectiveness of the proposed method, experiments using 49 soccer game TV programs were conducted.
机译：本文提出了一种新颖的电视事件检测方法，该方法可通过使用Twitter数据自动生成电视节目摘要。以前基于Twitter数据进行电视节目摘要生成的研究已经开发了电视事件检测方法，该方法可以分析用户在观看给定电视节目时进行的鸣叫的频率时间序列;但是，在先前的大多数研究中，都没有考虑到Twitter使用方式的差异，例如共享信息与对话。由于这些不同类型的Twitter数据被归为一类，因此很难检测电视节目的精彩场面并从Twitter数据中正确提取其内容。因此，本文提出了一种基于Twitter用户行为分类的Twitter数据自动生成电视节目摘要的精彩场面检测方法。为了证实该方法的有效性，进行了使用49个足球比赛电视节目的实验。

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