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V2Xum-LLM：跨模态视频摘要与时间提示指导的调节
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一个新的联合视频和文本摘要任务，通过构建人类注释数据集VideXum来解决此问题，并使用新的度量标准VT-CLIPScore评估跨模态摘要的语义一致性。作者的VTSUM-BILP模型在此任务上取得了有希望的性能，并为未来研究建立了基准。
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关键要点
- 提出了一个新的联合视频和文本摘要任务。
- 构建了一个大规模的人类注释数据集 - VideXum。
- 使用新的度量标准 VT-CLIPScore 来评估跨模态摘要的语义一致性。
- VTSUM-BILP 模型在此任务上取得了有希望的性能。
- 为未来研究建立了基准。
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