- 拼拼湊湊
- 風格選定
- 例項（使用GPT翻譯成中文）
- 拼拼湊湊（手動拼湊）
- 拼拼湊湊（GPT直述）
- 知網查重率
- AIGC檢測率
- 查重
- 普通查重
- AIGC檢測
- 降重
- 直接使用GPT
- 先縮寫後擴寫
- 縮寫
- 擴寫
- 中日英互譯
- 中翻日
- 日翻英
- 英翻中
- 效果
- 潤色（必須得進行）
- GPT潤色
- 人工潤色（推薦）
拼拼湊湊
風格選定
風格1
風格2
風格3
例項（使用GPT翻譯成中文）
Attention-Based Multimodal Fusion for Video Description（1）
我們使用YouTube2Text [9] 和 MSR-VTT [32] 影片資料集評估了我們提出的特徵融合方法。YouTube2Text包含……
MSR-VTT [32] 包含10,000個網路影片片段，總時長為41.2小時，並提供了200,000個片段-句子對，涵蓋了20個類別以及各種型別的影片內容。每個片段平均有大約20個自然語言句子註釋。該資料集被分為訓練集、驗證集和測試集，比例為65%、5%、30%，對應於6,513個、497個和2,990個影片片段。然而，由於這些影片片段託管於YouTube上，部分MSR-VTT影片由於內容或版權問題已被刪除。在我們下載這些影片（2017年2月）時，約12%不可用。因此，我們只使用了可用的MSR-VTT資料集子集進行訓練和測試，具體為訓練集5,763個片段、驗證集419個片段和測試集2,616個片段。
Global2Local: A Joint-Hierarchical Attention for Video Captioning（2）
我們在MSVD（Chen 和 Dolan 2011）和 MSR-VTT（Xu 等 2016）資料集上對提出的G2L方法進行了評估。MSVD由……
MSR-VTT是一個廣泛使用的影片字幕生成基準資料集，比MSVD更具挑戰性。它包含來自20個通用動作類別的10,000個影片片段。每個影片片段附有20個人工標註的自然字幕。我們遵循其標準的資料劃分：6,513個片段用於訓練，497個片段用於測試，剩餘2,990個片段也用於測試。
Multimodal feature fusion based on object relation for video captioning（3）
微軟研究影片到文字（翻譯的結果，但是這是有問題的）Microsoft research‐video to text（MSR-VTT）[17] 資料集包含10,000個影片片段，分為三個部分：訓練、驗證和測試。每個影片片段標註了大約20個英文字幕，總共200,000個字幕。此外，MSR-VTT還為每個影片提供類別資訊（共20個類別）。根據這些論文中的實驗[9, 12]，我們將使用公開的劃分進行訓練和測試，包括6,513個影片片段用於訓練，497個片段用於驗證，2,990個片段用於測試。
Controllable Video Captioning with POS Sequence Guidance Based on Gated Fusion Network（4）
MSR-VTT是一個用於影片字幕生成的大規模資料集，涵蓋了迄今為止最為多樣的視覺內容。它包含來自20個類別的10,000個影片片段和200,000個影片-字幕對，總共包含29,000個獨特的單詞。每個影片片段對應20個英文句子描述。按照現有的工作，我們使用公開的資料劃分進行訓練和測試，其中6,513個用於訓練，497個用於驗證，2,990個用於測試。
拼拼湊湊（手動拼湊）
我們使用YouTube2Text [9] 和 MSR-VTT [32] 影片資料集（1）對提出的G2L方法進行了評估。MSVD由……（2）
Microsoft research‐video to text（MSR-VTT）[17] 資料集包含10,000個影片片段，（3）和200,000個影片-字幕對，總共包含29,000個獨特的單詞。（4）根據這些論文中的實驗[9, 12]，（3）該資料集被分為訓練集、驗證集和測試集，（1）其中6,513個【影片片段】用於訓練，497【影片片段】個用於驗證，2,990個【影片片段】用於測試。（4）然而，由於這些影片片段託管於YouTube上，部分MSR-VTT影片由於內容或版權問題已被刪除。在我們下載這些影片（2017年2月）時，約12%不可用。因此，我們只使用了可用的MSR-VTT資料集子集進行訓練和測試，具體為訓練集5,763個片段、驗證集419個片段和測試集2,616個片段。（1）
注意：黃色標註的那一個片段名堂就多了，哪些影片因為內容或者版權問題被刪除，亦或者說部分影片找不到，鬼都不知道是不是如此，沒人去驗證，也很難驗證。那麼把一些評價不好的資料刪掉，保留有益的資料集，模型效果必然不錯。這也是很多論文對資料集的基本操作，尤其是私有資料集。
拼拼湊湊（GPT直述）
由於知網查重有字數限制，加了一堆沒用的文字
知網查重率
0%
AIGC檢測率
0%
現在知道為什麼諾獎頒發給ai了吧，但是不能完全相信AI，尤其是用gpt生成段落之後，一定要再次潤色，後文會講到這一點
查重
https://www.cnki.net/ 知網查重
普通查重
AIGC檢測
降重
直接使用GPT
直接使用提示詞，但是效果不會特別好，建議用後面兩種方法
先縮寫後擴寫
縮寫
擴寫
中日英互譯
中翻日
日翻英
英翻中
效果
原：MSR-VTT資料集是影片描述領域的一個重要大規模基準資料集，廣泛用於影片字幕生成的研究。該資料集包含來自20個不同類別的10,000個影片片段，每個影片片段均配有20個由人工標註的英文字幕，總計200,000個影片-字幕對。這些字幕涵蓋了29,000個獨特的單詞，使其成為多樣性和內容豐富性的代表。MSR-VTT資料集的標準劃分為6,513個影片片段用於訓練，497個用於驗證，2,990個用於測試，確保了研究結果的可比性和可靠性。該資料集因其廣泛的應用場景和挑戰性，被廣泛採用用於評估和比較各種影片描述演算法的效能。
將重後：MSR-VTT資料集是一個大規模的基準資料集，在影片描述領域中發揮著重要作用，並且廣泛用於影片字幕生成的研究。該資料集包含從20個不同類別中收集的10,000個影片片段，每個片段附有20個人工標註的英文字幕，總計200,000個影片-字幕對。這些字幕涵蓋了29,000個獨特的單詞，代表了高度的多樣性和內容豐富性。MSR-VTT資料集根據標準劃分為：6,513個影片片段用於訓練，497個用於驗證，2,990個用於測試，確保了研究結果的可比性和可靠性。由於其廣泛的應用範圍和高挑戰性，該資料集被廣泛用於各種影片描述演算法的評估和比較。
潤色（必須得進行）
GPT潤色
自行編輯提示詞，按照你的需求來就行。
人工潤色（推薦）
將重後：MSR-VTT資料集是一個大規模的基準資料集，在影片描述領域中發揮著重要作用，並且廣泛用於影片字幕生成的研究。該資料集包含從20個不同類別中收集的10,000個影片片段，每個片段附有20個人工標註的英文字幕，總計200,000個影片-字幕對。這些字幕涵蓋了29,000個獨特的單詞，代表了高度的多樣性和內容豐富性。MSR-VTT資料集根據標準劃分為：6,513個影片片段用於訓練，497個用於驗證，2,990個用於測試，確保了研究結果的可比性和可靠性。由於其廣泛的應用範圍和高挑戰性，該資料集被廣泛用於各種影片描述演算法的評估和比較。
微軟研究影片到文字（翻譯的結果，但是這是有問題的）Microsoft research‐video to text（MSR-VTT）[17] 資料集包含10,000個影片片段，分為三個部分：訓練、驗證和測試。每個影片片段標註了大約20個英文字幕，總共200,000個字幕。此外，MSR-VTT還為每個影片提供類別資訊（共20個類別）。根據這些論文中的實驗[9, 12]，我們將使用公開的劃分進行訓練和測試，包括6,513個影片片段用於訓練，497個片段用於驗證，2,990個片段用於測試。
一時半會找不出好的例子，但是上面兩段話應該足夠了。無論是拼湊的段落，還是GPT潤色後的段落，都要進行人工潤色：一般就是對專業詞進行修改，通讀一兩遍保證邏輯順暢，尤其是要保證上下文的邏輯順暢
不可否認的是，GPT很強大，特別強大，但一定要人工潤色！
不可否認的是，GPT很強大，特別強大，但一定要人工潤色！！
不可否認的是，GPT很強大，特別強大，但一定要人工潤色！！！