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Story Understanding through Semantic Analysis and Automatic Alignment of Text and Video

Tapaswi, Makarand Murari

Abstract (englisch):

Humans spend a large amount of time listening, watching, and reading stories. We argue that the ability to model, analyze, and create new stories is a stepping stone towards strong AI. We thus work on teaching AI to understand stories in films and TV series. To obtain a holistic view of the story, we align videos with plot synopses and books; visualize character interactions as a chart; and finally, test machine understanding of stories by asking it to answer questions.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000056619
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2016
Sprache Englisch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-566197
KITopen-ID: 1000056619
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XIII, 167 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdaten 16.06.2016
Referent/Betreuer Stiefelhagen, R.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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