OVEL: Online Video Entity Linking for Live Delivery Scenarios

Основні поняття

Proposing the OVEL task for linking entities in online videos, utilizing a memory block managed by a Large Language Model for efficient entity linking.

Анотація

The content introduces the OVEL task, focusing on linking entities in online videos for live delivery scenarios. It discusses the significance of specific entities in live streaming and the challenges faced in real-time entity recognition. The proposed method combines a memory block managed by a Large Language Model with a retrieval model for effective entity linking. Experimental results demonstrate the method's effectiveness in enhancing accuracy and efficiency in entity recognition.

1. Introduction

   • Videos as a dominant medium for communication.
   • Importance of understanding specific entities in live streaming.

2. Video Entity Linking

   • Limited research on linking entities in videos.
   • Challenges in real-time entity recognition.

3. Proposed Method

   • OVEL task for linking entities in online videos.
   • Utilization of a memory block managed by a Large Language Model.

4. Experimental Results

   • Effectiveness of the proposed method in enhancing entity recognition.
   • Comparison with existing methods for entity linking.

Статистика

"82 live stream videos"
"51.3 live product items on average"
"470 yuan coupon"
"Fossil fashion light luxury rose gold watch women’s watch"

Цитати

"Everyone just needs to click on the link and scroll down to the details page to receive this 470 yuan coupon"
"The watch is coming. OK? all girls! The watch is coming!"
"Silver, where is the sense of detail? Girls, here is a circle full of stars"

Ключові висновки, отримані з

OVEL

by Haiquan Zhao... о arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01411.pdf

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