MatchTime | 当LLM开始做足球解说：关于多模态模型在体育领域的应用

创作时间:

作者:

@小白创作中心

MatchTime | 当LLM开始做足球解说：关于多模态模型在体育领域的应用

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/142502085

MatchTime项目致力于解决足球领域视频理解的两大问题：时间戳对齐和比赛期间的解说生成。通过构建精准的足球比赛解说生成基准测试集SN-Caption-test-align，以及提出多模态时序对齐流水线，该项目成功生成了高质量的足球解说数据集MatchTime。基于此数据集，研究团队开发了多模态足球解说模型MatchVoice，实现了对足球比赛的精准解说生成，达到了该领域的最新技术水平。

主题

当LLM开始做足球解说：关于多模态模型在体育领域的应用

时间

2024.9.28 20:00-21:00 周六

入群

论文：MatchTime: Towards Automatic Soccer Game Commentary Generation (EMNLP 2024)
地址：https://arxiv.org/pdf/2406.18530

所有代码、数据集均已开源
代码链接:https://github.com/jyrao/MatchTime/
项目网页:https://haoningwu3639.github.io/MatchTime/
数据集:https://huggingface.co/datasets/Homie0609/MatchTime/
演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1L4421U76m

大纲

关于多模态视频理解（简要介绍视频方面的跨模态应用）
体育领域的人工智能（数据集、分类任务、足球理解）
论文分享："MatchTime: Towards Automatic Soccer Game Commentary Generation"
当前工作与未来规划（足球项目进展、通用模型概想）

引言

本文围绕MatchTime英文的两种释义解决目前足球领域视频理解的两方面问题，从而实现更好的足球解说：

- 对齐时间戳
大量视频与文本的精确对应是多模态模型学习理解视频的基础。然而，观察到现有足球解说数据集中普遍存在视频文本时序不对齐问题，远无法达到训练所需的精准水平。此研究首先对部分比赛的解说时间戳进行手动标注，构建了一个精准的的足球比赛解说生成基准测试集SN-Caption-test-align。并在此基础上，提出了一个多模态时序对齐流水线，实现对现有数据集自动校正和过滤，生成高质量的足球解说数据集 MatchTime。

- 比赛期间解说
此研究提出了多模态足球解说模型 MatchVoice，在MatchTime优质数据的加持下，讲视频数据进行编码，在对部分编码器和多模态嫁接部分进行训练后，利用冻结的LLM作为解码器，实现了对足球比赛的精准解说生成。该模型利用LLM的推理能力进行轻量化模型训练，结合该研究生成的优质数据，提出了新的足球解说评述基准并实现了足球解说的state-of-the-art效果。

此研究对体育数据集构建提供了新的思路，也展现了AI体育理解领域的发展潜力。