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文章以抖音短视频为例,以国内经过官方认证的省市级图书馆短视频账号为调研对象,发现现阶段存在重视程度有待提升、作品主题有待丰富、内容质量及定位有待加强等问题,并提出应从账号管理、视频质量、线上与线下合作三方面完善图书馆短视频服务,以提升图书馆服务质量。  相似文献   
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The current study addresses the problem of retrieving a specific moment from an untrimmed video by a sentence query. Existing methods have achieved high performance by designing various structures to match visual-text relations. Yet, these methods tend to return an interval starting from 0s, which we named “0s bias”. In this paper, we propose a Circular Co-Teaching (CCT) mechanism using a captioner to improve an existing retrieval model (localizer) from two aspects: biased annotations and easy samples. Correspondingly, CCT contains two processes: (1) Pseudo Query Generation (captioner to localizer), aiming at transferring the knowledge from generated queries to the localizer to balance annotations; (2) Competence-based Curriculum Learning (localizer to captioner), training the captioner in an easy-to-hard fashion guided by localization results, making pairs of the false-positive moment and pseudo query become easy samples for the localizer. Extensive experiments show that our CCT can alleviate “0s bias” with even 4% improvement for existing approaches on average in two public datasets (ActivityNet-Captions, and Charades-STA), in terms of R@1,IoU=0.7. Notably, our method also outperforms baselines in an out-of-distribution scenario. We also quantitatively validate CCT’s ability to cope with “0s bias” by a proposed metric, DM. Our study not only theoretically contributes to detecting “0s bias”, but also provides a highly effective tool for video moment retrieval by alleviating such bias.  相似文献   
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