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@@ -26,7 +26,7 @@ AI pipeline 概述如下:
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  4. 逐帧 VLM 结构化解析(使用 [MiniCPM-V-2_6](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6),输入为帧图像 + OCR结果,输出为结构化 JSON)
27
  5. 基于规则的后处理
28
  - 规范化 VLM 输出(e.g., 去噪、排除格式有问题的输出)
29
- - 基于编辑距离等方法的连续帧的信息去重与归并(e.g., 由于播放对白需要时间,话说一半的帧信息会被 merge 到后续话说完整的帧信息中,合并成一帧))
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  **注意!**由于是通过 AI pipeline,所以难免存在误差(识别错误等),但此数据质量依旧还算尚可
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  4. 逐帧 VLM 结构化解析(使用 [MiniCPM-V-2_6](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6),输入为帧图像 + OCR结果,输出为结构化 JSON)
27
  5. 基于规则的后处理
28
  - 规范化 VLM 输出(e.g., 去噪、排除格式有问题的输出)
29
+ - 中间帧的信息去重与归并(e.g., 由于播放对白需要时间,因此每1秒取一帧的做法会导致大量“中间帧”的存在,也就是“话说一半还没播放完”的帧。基于这种帧解析出来的结构化信息,我们会基于编辑距离等容错的判断方法(比如中间帧错误识别了一两个字符),把它 merge 到后续话说完整的帧信息中,合并成一帧))
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31
  **注意!**由于是通过 AI pipeline,所以难免存在误差(识别错误等),但此数据质量依旧还算尚可
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