- 拼拼凑凑
- 风格选定
- 实例（使用GPT翻译成中文）
- 拼拼凑凑（手动拼凑）
- 拼拼凑凑（GPT直述）
- 知网查重率
- AIGC检测率
- 查重
- 普通查重
- AIGC检测
- 降重
- 直接使用GPT
- 先缩写后扩写
- 缩写
- 扩写
- 中日英互译
- 中翻日
- 日翻英
- 英翻中
- 效果
- 润色（必须得进行）
- GPT润色
- 人工润色（推荐）
拼拼凑凑
风格选定
风格1
风格2
风格3
实例（使用GPT翻译成中文）
Attention-Based Multimodal Fusion for Video Description（1）
我们使用YouTube2Text [9] 和 MSR-VTT [32] 视频数据集评估了我们提出的特征融合方法。YouTube2Text包含……
MSR-VTT [32] 包含10,000个网络视频片段，总时长为41.2小时，并提供了200,000个片段-句子对，涵盖了20个类别以及各种类型的视频内容。每个片段平均有大约20个自然语言句子注释。该数据集被分为训练集、验证集和测试集，比例为65%、5%、30%，对应于6,513个、497个和2,990个视频片段。然而，由于这些视频片段托管于YouTube上，部分MSR-VTT视频由于内容或版权问题已被删除。在我们下载这些视频（2017年2月）时，约12%不可用。因此，我们只使用了可用的MSR-VTT数据集子集进行训练和测试，具体为训练集5,763个片段、验证集419个片段和测试集2,616个片段。
Global2Local: A Joint-Hierarchical Attention for Video Captioning（2）
我们在MSVD（Chen 和 Dolan 2011）和 MSR-VTT（Xu 等 2016）数据集上对提出的G2L方法进行了评估。MSVD由……
MSR-VTT是一个广泛使用的视频字幕生成基准数据集，比MSVD更具挑战性。它包含来自20个通用动作类别的10,000个视频片段。每个视频片段附有20个人工标注的自然字幕。我们遵循其标准的数据划分：6,513个片段用于训练，497个片段用于测试，剩余2,990个片段也用于测试。
Multimodal feature fusion based on object relation for video captioning（3）
微软研究视频到文本（翻译的结果，但是这是有问题的）Microsoft research‐video to text（MSR-VTT）[17] 数据集包含10,000个视频片段，分为三个部分：训练、验证和测试。每个视频片段标注了大约20个英文字幕，总共200,000个字幕。此外，MSR-VTT还为每个视频提供类别信息（共20个类别）。根据这些论文中的实验[9, 12]，我们将使用公开的划分进行训练和测试，包括6,513个视频片段用于训练，497个片段用于验证，2,990个片段用于测试。
Controllable Video Captioning with POS Sequence Guidance Based on Gated Fusion Network（4）
MSR-VTT是一个用于视频字幕生成的大规模数据集，涵盖了迄今为止最为多样的视觉内容。它包含来自20个类别的10,000个视频片段和200,000个视频-字幕对，总共包含29,000个独特的单词。每个视频片段对应20个英文句子描述。按照现有的工作，我们使用公开的数据划分进行训练和测试，其中6,513个用于训练，497个用于验证，2,990个用于测试。
拼拼凑凑（手动拼凑）
我们使用YouTube2Text [9] 和 MSR-VTT [32] 视频数据集（1）对提出的G2L方法进行了评估。MSVD由……（2）
Microsoft research‐video to text（MSR-VTT）[17] 数据集包含10,000个视频片段，（3）和200,000个视频-字幕对，总共包含29,000个独特的单词。（4）根据这些论文中的实验[9, 12]，（3）该数据集被分为训练集、验证集和测试集，（1）其中6,513个【视频片段】用于训练，497【视频片段】个用于验证，2,990个【视频片段】用于测试。（4）然而，由于这些视频片段托管于YouTube上，部分MSR-VTT视频由于内容或版权问题已被删除。在我们下载这些视频（2017年2月）时，约12%不可用。因此，我们只使用了可用的MSR-VTT数据集子集进行训练和测试，具体为训练集5,763个片段、验证集419个片段和测试集2,616个片段。（1）
注意：黄色标注的那一个片段名堂就多了，哪些视频因为内容或者版权问题被删除，亦或者说部分视频找不到，鬼都不知道是不是如此，没人去验证，也很难验证。那么把一些评价不好的数据删掉，保留有益的数据集，模型效果必然不错。这也是很多论文对数据集的基本操作，尤其是私有数据集。
拼拼凑凑（GPT直述）
由于知网查重有字数限制，加了一堆没用的文本
知网查重率
0%
AIGC检测率
0%
现在知道为什么诺奖颁发给ai了吧，但是不能完全相信AI，尤其是用gpt生成段落之后，一定要再次润色，后文会讲到这一点
查重
https://www.cnki.net/ 知网查重
普通查重
AIGC检测
降重
直接使用GPT
直接使用提示词，但是效果不会特别好，建议用后面两种方法
先缩写后扩写
缩写
扩写
中日英互译
中翻日
日翻英
英翻中
效果
原：MSR-VTT数据集是视频描述领域的一个重要大规模基准数据集，广泛用于视频字幕生成的研究。该数据集包含来自20个不同类别的10,000个视频片段，每个视频片段均配有20个由人工标注的英文字幕，总计200,000个视频-字幕对。这些字幕涵盖了29,000个独特的单词，使其成为多样性和内容丰富性的代表。MSR-VTT数据集的标准划分为6,513个视频片段用于训练，497个用于验证，2,990个用于测试，确保了研究结果的可比性和可靠性。该数据集因其广泛的应用场景和挑战性，被广泛采用用于评估和比较各种视频描述算法的性能。
将重后：MSR-VTT数据集是一个大规模的基准数据集，在视频描述领域中发挥着重要作用，并且广泛用于视频字幕生成的研究。该数据集包含从20个不同类别中收集的10,000个视频片段，每个片段附有20个人工标注的英文字幕，总计200,000个视频-字幕对。这些字幕涵盖了29,000个独特的单词，代表了高度的多样性和内容丰富性。MSR-VTT数据集根据标准划分为：6,513个视频片段用于训练，497个用于验证，2,990个用于测试，确保了研究结果的可比性和可靠性。由于其广泛的应用范围和高挑战性，该数据集被广泛用于各种视频描述算法的评估和比较。
润色（必须得进行）
GPT润色
自行编辑提示词，按照你的需求来就行。
人工润色（推荐）
将重后：MSR-VTT数据集是一个大规模的基准数据集，在视频描述领域中发挥着重要作用，并且广泛用于视频字幕生成的研究。该数据集包含从20个不同类别中收集的10,000个视频片段，每个片段附有20个人工标注的英文字幕，总计200,000个视频-字幕对。这些字幕涵盖了29,000个独特的单词，代表了高度的多样性和内容丰富性。MSR-VTT数据集根据标准划分为：6,513个视频片段用于训练，497个用于验证，2,990个用于测试，确保了研究结果的可比性和可靠性。由于其广泛的应用范围和高挑战性，该数据集被广泛用于各种视频描述算法的评估和比较。
微软研究视频到文本（翻译的结果，但是这是有问题的）Microsoft research‐video to text（MSR-VTT）[17] 数据集包含10,000个视频片段，分为三个部分：训练、验证和测试。每个视频片段标注了大约20个英文字幕，总共200,000个字幕。此外，MSR-VTT还为每个视频提供类别信息（共20个类别）。根据这些论文中的实验[9, 12]，我们将使用公开的划分进行训练和测试，包括6,513个视频片段用于训练，497个片段用于验证，2,990个片段用于测试。
一时半会找不出好的例子，但是上面两段话应该足够了。无论是拼凑的段落，还是GPT润色后的段落，都要进行人工润色：一般就是对专业词进行修改，通读一两遍保证逻辑顺畅，尤其是要保证上下文的逻辑顺畅
不可否认的是，GPT很强大，特别强大，但一定要人工润色！
不可否认的是，GPT很强大，特别强大，但一定要人工润色！！
不可否认的是，GPT很强大，特别强大，但一定要人工润色！！！
