本研究提出了一种基于去噪扩散概率模型（DDPM）的视频摘要生成框架，旨在解决视频摘要中的注释不一致性问题。该方法通过概率分布生成摘要，有效降低主观噪声干扰，展现出优异的去噪能力和更强的泛化能力，实验结果验证了其有效性。

本文提出了一种动态自动冲突解决（DACR）方法，用于评估和减少众包语义注释中的标签错误。DACR基于注释不一致性，无需基本真值数据集，适用于多种标注任务。研究表明，DACR在商业个人助手的文本分类中表现优越，能够有效发现内在歧义。