该论文可在 arxiv 上根据 CC 4.0 许可获取。 作者：  （1）延世大学 MIR 实验室 Jiwan Chung（   ）； https://jiwanchung.github.io/  （2）Youngjae Yu，延世大学 MIR 实验室（   ）。 https://jiwanchung.github.io/ 链接表 摘要和简介 方法 实验 相关工作 结论 限制和参考 A. 实验细节 B. 即时样本 6. 限制 我们的研究有一些局限性，包括： 我们仅对带有英文字幕的视频进行了实验。但是，只要有强大的多语言模型，我们的方法就可以扩展到包括多语言上下文。 由于我们的方法严重依赖大型语言模型 GPT-3，因此对计算和内存的要求很高。 我们仅使用 LLM（GPT-3）的单个实例来评估“长话短说”。 使用 GPT-3 总结长视频内容会带来与语言模型的开放性相关的道德风险。GPT-3 可能 (a) 产生有关内容的虚假事实，(b) 产生有害言论，或 (c) 将社会偏见隐性地嵌入到摘要和答案可能性中。 潜在风险。 参考 [1] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell 等人。语言模型是少样本学习器。神经信息处理系统进展，33：1877–1901，2020 年。  [2] Seongho Choi、Kyoung-Woon On、Yu-Jung Heo、Ahjeong Seo、Youwon Jang、Seungchan Lee、Minsu Lee 和 Byoung-Tak Zhang。DramaQA：以角色为中心的视频故事理解与分层问答。arXiv 预印本 arXiv:2005.03356，2020 年。  [3] Seongho Choi、Kyoung-Woon On、Yu-Jung Heo、Ahjeong Seo、Youwon Jang、Minsu Lee 和 Byoung-Tak Zhang。Dramaqa：以角色为中心的视频故事理解与分层问答。《AAAI 人工智能会议论文集》，第 35 卷，第 1166-1174 页，2021 年。  [4] 范晨友、张晓帆、张姝、王文胜、张驰、黄恒。用于视频问答的异构记忆增强多模态注意力模型。IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集，第 1999-2007 页，2019 年。  [5] 傅祖瑞、李林杰、甘哲、林凯文、王杨、王丽娟、刘子成。紫色：带有掩蔽视觉标记建模的端到端视频语言转换器。 arXiv 预印本 arXiv:2111.12681，2021 年。  [6] Jiyang Gao、Runzhou Ge、Kan Chen 和 Ram Nevatia。用于视频问答的运动外观共记忆网络。《IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集》，第 6576-6585 页，2018 年。  [7] Philip John Gorinski 和 Mirella Lapata。电影剧本摘要作为基于图形的场景提取。在 NAACL，2015 年。  [8] 何鹏程、彭宝林、卢立阳、王松鹤、梅洁、刘洋、徐若尘、Hany Hassan Awadalla、石宇、朱晨光、熊伟、曾迈克、高剑锋、黄学东。 Z-code++：针对抽象摘要优化的预训练语言模型。 ArXiv，abs/2208.09770，2022 年。  [9] Yunseok Jang、Yale Song、Youngjae Yu、Youngjin Kim 和 Gunhee Kim。Tgif-qa：面向视觉问答中的时空推理。IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 2758-2766 页，2017 年。  [10] Bhavan Jasani、Rohit Girdhar 和 Deva Ramanan。我们在 movieqa 中问的问题是否正确？在 IEEE/CVF 国际计算机视觉研讨会论文集，第 0-0 页，2019 年。  [11] Junyeong Kim、Minuk Ma、Kyungsu Kim、Sungjin Kim 和 Chang D Yoo。用于电影故事问答的渐进式注意力记忆网络。《IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集》，第 8337–8346 页，2019 年。  [12] Junyeong Kim、Minuk Ma、Kyungsu Kim、Sungjin Kim 和 Chang D Yoo。用于电影故事问答的渐进式注意力记忆网络。《IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集》，第 8337–8346 页，2019 年。  [13] Kyung-Min Kim、Min-Oh Heo、Seong-Ho Choi 和 Byoung-Tak Zhang。Deepstory：深度嵌入式记忆网络的视频故事问答。第 26 届国际人工智能联合会议论文集，第 2016-2022 页，2017 年。  [14] Seonhoon Kim、Seohyeong Jeong、Eunbyul Kim、Inho Kang 和 Nojun Kwak。用于多项选择视频问答的自监督预训练和对比表征学习。在 AAAI，2021 年。  [15] Myungji Lee、Hong-Seok Kwon、Jaehun Shin、WonKee Lee、Baikjin Jung 和 JongHyeok Lee。使用带有对话信息的增强学习表示进行基于 Transformer 的剧本摘要。NUSE，2021 年。  [16] Jie Lei、Licheng Yu、Mohit Bansal 和 Tamara L Berg。Tvqa：本地化、组合式视频问答。EMNLP，2018 年。  [17] Jie Lei、Licheng Yu、Tamara L Berg 和 Mohit Bansal。Tvqa+：视频问答的时空基础。载于 Tech Report，arXiv，2019 年。  [18] Junnan Li、Dongxu Li、Caiming Xiong 和 Steven Hoi。Blip：引导语言图像预训练，实现统一的视觉语言理解和生成。ICML，2022 年。  [19] Chin-Yew Lin。ROUGE：自动评估摘要的软件包。《文本摘要分支》，第 74-81 页，西班牙巴塞罗那，2004 年 7 月。计算语言学协会。网址 https://aclanthology.org/W04-1013。  [20] Chao-Ning Liu、Ding-Jie Chen、Hwann-Tzong Chen 和 Tyng-Luh Liu。A2a：电影问答的注意力推理。《Computer Vision–ACCV 2018：第 14 届亚洲计算机视觉会议》，澳大利亚珀斯，2018 年 12 月 2 日至 6 日，修订精选论文，第 VI 部分 14，第 404-419 页。Springer，2019 年。  [21] 刘飞、刘静、朱欣欣、洪日昌、陆汉清。具有 qa 感知动态归一化的双层次时间卷积网络用于视频故事问答。第 28 届 ACM 国际多媒体会议论文集，第 4253–4261 页，2020 年。  [22] Seil Na、Sangho Lee、Jisung Kim 和 Gunhee Kim。用于理解电影故事的读写记忆网络。《IEEE 国际计算机视觉会议论文集》，第 677-685 页，2017 年。  [23] Pinelopi Papalampidi、Frank Keller 和 Mirella Lapata。通过转折点识别进行电影情节分析。2019 年自然语言处理实证方法会议论文集和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 论文集，2019 年 11 月。  [24] Pinelopi Papalampidi、Frank Keller、Lea Frermann 和 Mirella Lapata。使用潜在叙事结构进行剧本总结。在计算语言学协会年会上，2020 年。  [25] Alec Radford、Jong Wook Kim、Chris Hallacy、Aditya Ramesh、Gabriel Goh、Sandhini Agarwal、Girish Sastry、Amanda Askell、Pamela Mishkin、Jack Clark 等人。从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型。国际机器学习会议，第 8748-8763 页。PMLR，2021 年。  [26] Anna Rohrbach、Atousa Torabi、Marcus Rohrbach、Niket Tandon、Christopher Pal、Hugo Larochelle、Aaron Courville 和 Bernt Schiele。电影描述。IJCV，2017 年。  [27] Makarand Tapaswi、Yukun Zhu、Rainer Stiefelhagen、Antonio Torralba、Raquel Urtasun 和 Sanja Fidler。Movieqa：通过问答理解电影中的故事。IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集，第 4631-4640 页，2016 年。  [28] Bo Wu、Shoubin Yu、Zhenfang Chen、Joshua B Tenenbaum 和 Chuang Gan。Star：真实世界视频中情境推理的基准。第三十五届神经信息处理系统数据集和基准轨道会议（第 2 轮），2021 年。  [29] 肖俊斌、尚新迪、姚安吉拉和蔡达成。Next-qa：问答系统的下一阶段，用于解释时间动作。《IEEE/CVF 计算机视觉与模式识别会议论文集》，第 9777–9786 页，2021 年。  [30] 徐德静、赵舟、肖军、吴飞、张汉旺、何向南、庄月婷。通过逐渐细化对外观和动作的关注来实现视频问答。第 25 届 ACM 国际多媒体会议论文集，第 1645-1653 页，2017 年。  [31] Antoine Yang、Antoine Miech、Josef Sivic、Ivan Laptev 和 Cordelia Schmid。只需提问：学习回答数百万个带旁白的视频中的问题。《IEEE/CVF 国际计算机视觉会议论文集》，第 1686-1697 页，2021 年。  [32] 杨正远、甘哲、王建锋、胡晓伟、陆玉茂、刘子成、王丽娟。 GPT-3 对基于小样本知识的 VQA 的实证研究。 arXiv 预印本 arXiv:2109.05014，2021 年。  [33] Rowan Zellers、Ximing Lu、Jack Hessel、Youngjae Yu、Jae Sung Park、Jize Cao、Ali Farhadi 和 Yejin Choi。Merlot：多模态神经脚本知识模型。收录于 M. 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