知识图谱在高级媒体搜索中的作用

如今，随着人工智能在媒体搜索中的兴起趋势，从庞大的数字视频库中管理和查找正确的内容已成为一项非常繁琐的任务。然而，这些人工智能模型可能无法提供最佳性能。

其中一个重要问题是“人工智能幻觉”，由于缺乏现实世界的背景，人工智能生成的输出可能具有误导性或事实不正确。在这一点上，知识图谱有必要增强人工智能检索实际媒体内容的能力，同时最大限度地减少错误。

在本博客中，我们将讨论知识图谱如何改变高级媒体搜索的面貌，尤其是在媒体资产管理 （MAM） 中，使这种结构化和上下文化的信息成为可能，从而丰富具有搜索相关性的输入。

什么是知识图谱？

知识图谱是指包含现实世界身份及其之间关系的系统。这种排列方式以一种重要的方式链接数据点，在孤立的块上显示上下文信息。

例如，在电影的实例中，知识图谱将有关演员、角色、制作细节、类型、地点等的信息与人工智能“理解”事物的关联联系起来。

谷歌和 Facebook 等巨头已使用这些来开发他们的搜索引擎或内容推荐引擎。在很多方面，这些图表在与媒体搜索一起使用时也可以得到很好的利用和显着改进，因为它们允许链接和关联概念，例如将视频中的给定场景链接到涉及的角色、潜在主题，甚至是口头对话。

知识图谱在媒体资产管理搜索中的作用？

目前，媒体资产管理（MAM）中超大型视频库带来的挑战主要在于检索和搜索的准确性。传统的人工智能搜索算法主要依赖于文本数据或元数据，如果元数据不完整或视觉内容被该人工智能误解，则出错的可能性很高。

知识与人工智能的结合将有助于系统逐步理解媒体数据库中内容的更丰富的上下文。

以下是知识图谱如何增强媒体搜索：

1. 上下文理解：

如果这些人工智能模型事先不知道实体之间的关系，它们就无法提取描述中的视频内容，因此，仅仅这样也无助于取得结果。知识图谱将这种理解置于第四个维度，并在搜索词相关性和内容方面发挥了重要作用。

2. 实体识别和链接：

这些使用人工智能来识别该视频中的实体（例如演员或场景/事件）。现在将像“Actor A”这样的实体连接到“场景 B.这形成了一个完整的连接网络，人工智能可以使用该网络根据实体的关联提取相关的媒体结果。

3. 搜索结果消歧义：

困扰所有模型的一个问题是人工智能幻觉，其中搜索结果可能会被信息混淆。相比之下，知识图谱可以通过检查搜索是否与结构化数据一致来优化结果。

如果人工智能也不知道谁在哪个场景中，知识图谱将通过位置、上下文或对话进行交叉验证，这些也可能作为属性包含在数据库中。

4.动态更新和持续学习：

知识图谱不能只是完成和被遗忘的技术。由于这项技术的动态性质，随着新添加到 MAM 系统中的媒体内容，知识图谱将得到更新，这反过来又将改善未来的搜索结果。主要思想是，这些图表背后的人工智能从添加的媒体中学习，并且正在开发的图表变得越来越准确，以便进一步搜索。

5. 人工智能与知识图谱的结合：

尽管使用了这种人工智能模型，但知识图谱作为补充系统，确保搜索有意义，因为它基于我们周围的现实。人工智能的好处是它可以感知图像、音频或视频中的任何数据。然而，知识图谱根据事实关联连接这些数据。因此，通过协同工作，媒体搜索将变得非常用户友好，同时将确保幻觉的准确性最低。

减少人工智能幻觉

当人工智能过度解释或编造有关内容的信息时，就会发生人工智能幻觉，因为它没有基于现实。通过使用知识图谱，我们确保人工智能搜索引擎将搜索结果与现实世界的事实和关系进行交叉引用。这减少了出错的机会并提高了搜索结果的质量。

知识图谱在高级媒体搜索中的作用

为了解释知识图谱在媒体搜索环境中的工作原理，让我们从分解通常遵循的工作流程开始：

视频库集成：

AI 模型使用来自分析媒体库的描述性元数据，例如角色名称、对象或主题。

在媒体搜索中使用知识图谱的优势

结论：

随着媒体库的发展和对智能媒体搜索需求的增加，知识图谱将成为确保搜索不仅快速，而且事实正确，从而减少人工智能幻觉的可能性的必然工具。