The article you've uploaded is titled "In Defense of Structural Symbolic Representation for Video Event-Relation Prediction" by Andrew Lu, Xudong Lin, Yulei Niu, and Shih-Fu Chang from Columbia University. It was submitted to arXiv on April 12, 2023. This paper focuses on understanding event relationships in videos, emphasizing the need for a model to comprehend the underlying structures of events and to use factual knowledge for reasoning. The authors argue for the effectiveness of Structural Symbolic Representation (SSR)-based methods, which directly take event types and associated argument roles/entities as inputs for reasoning. They highlight the challenges faced by existing SSR-based methods in video event-relation prediction and propose enhancements to address these challenges.您上传的文章标题为“In Defense of Structural Symbolic Representation for Video Event-Relation Prediction”，作者是哥伦比亚大学的 Andrew Lu、Xudong Lin、Yulei Niu 和 Shih-Fu Chang。它已于 2023 年 4 月 12 日提交给 arXiv。本文重点关注视频中事件关系的理解，强调需要一个模型来理解事件的底层结构，并使用事实知识进行推理。作者论证了基于结构符号表示（SSR）的方法的有效性，该方法直接将事件类型和相关的参数角色/实体作为推理的输入。他们强调了现有基于SSR的方法在视频事件关系预测中面临的挑战，并提出了应对这些挑战的改进措施。

The key points covered in the article include:本文涵盖的要点包括：

• Introduction and Background: The importance of event understanding in videos and the role of SSR in various downstream tasks such as visual question answering, image captioning, and action recognition. The authors note the challenges in video event-relation prediction, particularly the need for good representations of video events and commonsense knowledge to reason between events.简介和背景：视频中事件理解的重要性以及 SSR 在各种下游任务中的作用，例如视觉问答、图像字幕和动作识别。作者指出了视频事件关系预测的挑战，特别是需要对视频事件的良好表示和常识性知识来推理事件。

• Related Work: A survey of previous research in visual event understanding, structural symbolic representation, and event-relation prediction in both text and video. This section sets the context for the authors' work by discussing the limitations of existing approaches and highlighting the novelty of their research.相关工作：对文本和视频中视觉事件理解、结构符号表示和事件关系预测的先前研究的调查。本节通过讨论现有方法的局限性并强调其研究的新颖性，为作者的工作设定了背景。

• Technical Approach: The paper introduces a contextualized Event-Sequence Model to better capture the dynamics of video events. It includes a comprehensive explanation of Structural Symbolic Representation (SSR), the baseline models for event-relation prediction, and the proposed enhancements to improve SSR-based methods' performance.技术方法：本文引入了一种情境化的事件序列模型，以更好地捕捉视频事件的动态。它包括对结构符号表示 （SSR） 的全面解释、事件关系预测的基线模型，以及为提高基于 SSR 的方法的性能而提出的增强功能。

• Experiment Results and Discussions: The authors present their empirical analysis, which includes evaluating the reasons behind the failure of SSR-based methods, optimizing training configurations, and assessing the challenges in evaluating video event-relation prediction models. They propose using a contextualized sequence model and pretraining techniques to significantly outperform state-of-the-art models.实验结果与探讨：作者提出了他们的实证分析，包括评估基于SSR的方法失败的原因，优化训练配置，以及评估评估视频事件关系预测模型的挑战。他们建议使用情境化的序列模型和预训练技术，以显着优于最先进的模型。

• Conclusion: The paper concludes by summarizing the findings and contributions, emphasizing the potential of SSR for video event-relation prediction, and suggesting future directions for research in this area.结论： 本文总结了研究结果和贡献，强调了SSR在视频事件关系预测方面的潜力，并提出了该领域未来的研究方向。

This paper is a comprehensive study on improving SSR-based methods for video event-relation prediction, offering new insights and methodologies that could significantly enhance the performance of these models in understanding complex video content.本文是关于改进基于SSR的视频事件关系预测方法的综合研究，提供了新的见解和方法，可以显着提高这些模型在理解复杂视频内容方面的性能。

结构符号表示 (Structural Symbolic Representation, SSR)

结构符号表示（SSR）是一种用于计算机视觉和自然语言处理任务中的表示方法，它将信息以离散符号和它们之间的结构关系形式进行表示。在视频事件关系预测的上下文中，SSR通常涉及将事件表示为事件类型（通常是动词）及其相关的参数角色和相应实体。这种表示方式的优点在于其高度的可解释性和概括能力，使其能够有效地用于各种下游任务，如视觉问题回答、图像字幕生成和动作识别等。

现有方法的局限性

尽管SSR在多个领域内显示出了其有效性，但在视频事件关系预测任务中，仅依靠SSR输入的方法面临着一系列挑战：

1. 性能限制：文章提到，尽管SSR基于方法在其他任务中取得了成功，但当应用于视频事件关系预测时，这些方法的表现不尽人意。现有的视频事件关系预测系统表明，从输入视频中使用连续特征向量的必要性大于仅使用SSR输入。
2. 数据不平衡问题：SSR基于的方法易受数据集中的类别不平衡问题影响，导致模型倾向于预测占主导地位的类别。
3. 复杂事件的表示困难：视频中的事件通常涉及复杂的动态和交互，仅通过SSR可能难以充分捕获事件之间的关系和上下文信息。

研究的新颖性

本文提出的新颖性在于它针对SSR基于方法在视频事件关系预测任务中存在的限制提出了改进措施：

1. 上下文化的事件序列模型：通过将SSR扩展到考虑事件序列中的上下文信息，提出了一种上下文化的事件序列模型，以利用事件序列内的上下文信息进行更准确的事件关系预测。
2. 外部视觉常识知识库的预训练技术：利用外部视觉常识知识库（如VisualCOMET）来预训练模型，以丰富模型的常识知识，从而提高对视频事件之间关系推理的能力。
3. 优化训练配置：通过分析现有方法的训练配置问题，调整学习率等参数，并引入数据平衡和平衡损失技术，显著提高了模型的性能。

这些创新措施不仅解决了SSR基于方法面临的挑战，还推动了视频事件关系预测技术的发展，使得模型能够更有效地理解和推理视频内容中的事件关系。

视频事件关系类型

视频事件关系预测任务涉及确定视频中不同事件之间的关系类型。这些关系帮助理解事件是如何相互作用和影响的。在不同的研究和数据集中，可能会定义不同的事件关系类型，但常见的几种包括：

1. 因果关系（Causality）：一个事件直接导致另一个事件发生。例如，一个人按下灯开关（事件A），导致灯亮了（事件B）。

2. 启用关系（Enables）：一个事件的

结构符号表示（SSR）是一种将复杂信息以结构化的符号形式表示的方法，常用于多个领域，包括计算机视觉和自然语言处理。在视频事件关系预测的背景下，SSR可以具体地描述视频中的事件以及这些事件的组成要素。这里提供一个具体的例子来说明SSR的应用：

举例说明

假设我们有一个视频剪辑，描述了一个生日派对的场景。视频中的一个关键事件是“一个孩子吹灭生日蛋糕上的蜡烛”。使用SSR来表示这个事件，我们可以将其分解为以下组件：

• 事件类型（动词）：吹灭
• 参与者1（主体，即执行动作的对象）：
  • 角色名：执行者
  • 实体：一个孩子
• 参与者2（客体，即动作影响的对象）：
  • 角色名：目标
  • 实体：生日蛋糕上的蜡烛

以SSR的形式，我们可以将这个事件表示为：

makefileCopy code
吹灭(执行者: 一个孩子, 目标: 生日蛋糕上的蜡烛)

SSR的优势

• 可解释性：通过将事件分解为其基本组成部分，SSR提供了一种非常直观和可解释的方式来理解视频内容。
• 灵活性：SSR允许以模块化的方式表示事件，可以轻松添加或修改事件的参与者和属性，从而提高了表示的灵活性。
• 结构化：SSR提供了一种结构化的方式来表示信息，这有助于后续的处理和分析，例如事件关系预测、事件检索或自然语言生成。

通过利用SSR，研究人员和开发者可以更有效地处理和理解视频内容，尤其是在复杂的场景和事件交互中。

这段文本描述了结构符号表示（SSR）的定义和它如何被用来表示事件。SSR 是一种元素为离散令牌并且具有特定结构的表示方式，例如场景图。为了有效地代表一个事件，需要有事件类型（通常是动词）、相关的论元角色以及每个论元角色的实际实体。

文本中还提到了如何构造一个事件的SSR。事件被表示为一系列文本令牌，其中包括事件类型（动词v），各个论元角色 $a_m$ 以及与每个论元角色相关联的实体 $e_m$，其中 $m$ 表示论元角色的序号，$M$ 是该事件的论元角色总数。这样的序列本质上是图的遍历，以事件类型（动词v）为根节点，每一对 $(a_m, e_m)$ 为遍历过程中的边和叶节点。

换言之，SSR 是一种组织信息的方式，它将一个事件及其组成部分映射为一系列结构化的令牌，这些令牌在一定程度上反映了事件的语义和它在实际场景中的角色。这种表示方式特别适用于机器理解和处理，因为它提供了一个清晰的框架来识别和分类事件的各个方面。

这两张图片包含的文本描述了视频事件关系预测及其相关的建模方法。

第一张图片描述了VidSitu数据集和事件关系预测任务的基本设置。在VidSitu中，每个视频片段由五个连续事件组成（记为 x1 到 x5），每个事件对应于一个两秒钟的视频片段（记为 y1 到 y5）。文章强调，只有中心事件（x3）与其他事件（xi，i≠3）之间的关系被标注，这意味着数据集专注于评估以x3为中心的事件关系。

第二张图片讨论了用于预测这些事件关系的两种模型：

1. 基线模型：使用符号表示（如SSR）将事件序列转换为文本令牌，然后用模型 $F$ 预测这些文本令牌之间可能的关系类别。这个模型以RoBERTa模型变种为基础，并用预训练的RoBERTa权重进行初始化。

2. 基线+视频特征模型：除了使用文本令牌，还整合了视频特征。这种模型使用一个视频特征提取器 $H$ 来提取视频片段的连续特征向量，然后将这些特征向量与文本令牌的输出嵌入连接起来，输入到最终的分类器 $G$ 中。这种模型被认为是目前的最先进方法，它声称视频特征比直接使用符号表示更有效。

文本中提到的“SlowFast”是一种视频特征提取器，用于从视频片段中提取动态信息，有助于模型理解视频中发生的事件。

总的来说，这两段文本介绍了视频事件关系预测任务的数据集设定以及用于预测事件之间关系的模型结构，同时也提到了结合视频特征与文本令牌的方法被认为在预测任务中更为有效。

VisualCOMET 是一个关于视觉场景的推理工具，用于预测与图片中的事件相关的先前事件（Before）、意图（Intents）和随后可能发生的事件（After）。它利用图像作为输入，并生成与图像中的人物、动作和对象相关的描述性文本。这些描述形成了一种结构化的事件图，涵盖了时间线上的各种可能性和视觉场景的上下文知识。

VisualCOMET 的特点是，它利用大量图片及其描述来训练模型，理解和预测在特定视觉情境下人们的行为动机和后续的行为。例如，看到一个人拿着行李箱，模型可能推测此人之前打包了行李，并预测该人接下来可能会前往机场。这样的模型不仅对理解图像内容本身很有帮助，而且对推理图像中人物的心理状态和未来行为也非常有用。

VisualCOMET 是视频理解和视觉问答系统中常用的一种方法，因为它可以提供丰富的上下文信息，使机器能够像人类一样对视觉场景进行更深层次的解读和推理。在视频事件关系预测领域，VisualCOMET 也可以被用来作为预训练数据，以帮助改善模型对于事件序列中关系的理解能力。通过这样的预训练，模型可以学习到更多常识知识，从而在不同的视觉任务中做出更准确的预测。

这些图片介绍了在视频事件关系预测领域中使用的一些模型和训练技术。

第一张图片讨论了序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型。这种模型受到最近在语言和视频领域序列到序列建模成功的启发，旨在直接生成给定输入事件序列的关系序列。这里，$p_{i,3}$ 表示模型预测的第 $i$ 个事件和中心事件 $x_3$ 之间关系的分布。作者使用了常见的教师强制（teacher-forcing）策略来训练这种条件生成模型，意味着在训练过程中，模型会利用“历史”真实事件关系来预测下一个关系。在测试阶段，模型采用了束搜索（beam search）来解码真实的事件关系句子。这种模型变体不直接使用额外的上下文信息，而是利用条件生成作为约束，避免模型仅预测数据集中占主导地位的关系类别。

第二张图片讨论了在模型中使用辅助论元（Auxiliary Arguments）。在引用的文献[38]中的模型仅使用了与动词直接相关的基本论元（如施事者和受事者）。这段文本提出，可以通过添加额外的论元角色（如AMnr、ADir、AScn代表方式、场景和方向）来提供更丰富的上下文信息。这些额外的论元角色在基本论元之后添加到模型中，作为额外输入。

第三张图片讨论了模型训练的方法。标准的训练目标是使用交叉熵损失（cross-entropy loss）来训练模型预测事件关系。这里的 $\theta$ 是模型中需要更新的参数，$l$ 是真实的关系类型，$p$ 是模型预测的关系类型。为了解决SSR模型可能由于关系类别分布不平衡导致的性能不佳的问题，作者探索了两种解决方案：重构平衡的数据集和使用平衡的损失函数。对于平衡的数据集，目标是通过删除包含多个占主导地位关系样本的视频来保持每个类别中事件对的数量相同。这个过程大约保留了70%的数据集。而对于平衡的损失，作者采用了加权交叉熵损失（weighted cross entropy loss）进行优化，其中 $\beta_l$ 被设置为该关系类别在训练集中比例的倒数。

综上，这些图片内容详细介绍了建立用于视频事件关系预测的模型的不同策略，并解释了如何通过不同的训练技术提升模型的性能。

在这张图片中，提供了一个视频事件关系预测的示例，其中预测的事件与人类标注的基准真相（ground truth）存在差异。尽管预测的动词和论元与视频中发生的另一事件相对应，且在某种意义上也是“准确”的，但它们描述了与基准真相注释不同的事件。这导致了预测的事件关系与基准真相注释的关系不同。

图中具体展示了两个事件：

• 事件3（Ev3）：

  • 基准真相注释：动词是“shoot”（射击），主要参与者是穿着米色长袍的人，目标是闪电。
  • 预测的动词和论元：动词是“strike”（攻击），攻击者是穿着白色衣服的人，目标是穿着黑色衣服的人。

• 事件5（Ev5）：

  • 基准真相注释：动词是“watch”（观看），观察者是长发男子，被观察的实体是战斗。
  • 预测的动词和论元：动词是“fire”（射击），射击者是穿着白色衣服的人，方向是朝向穿着黑色衣服的人。

在这个例子中，基于预测的动词和论元得出的关系是：“事件3使事件5成为可能”，而根据基准真相注释得出的关系是：“事件5是对事件3的反应”。这种差异说明，即使预测的动词和论元在场景中显得很重要，并且在描述视频内容时似乎“正确”，它们可能仍然会产生与人类注释者给出的关系标签不同的事件关系预测。

这个示例强调了视频事件关系预测任务中的一个重要挑战：即使事件识别本身准确，不同的理解和描述也可能导致事件之间关系的不同解释。因此，在自动化视频内容理解和注释的过程中需要对这种多样性和复杂性给予注意。

这篇论文提出了针对视频事件关系预测的几个模型，具体包括：

1. 基线模型：这是一个基于文本的模型，它使用视频事件的结构化符号表示（SSR）来预测事件之间的关系。基线模型采用的是RoBERTa变体，该变体用于处理自然语言处理任务的变换器模型。

2. 基线+视频特征模型：这个模型扩展了基线模型，通过整合视频片段的连续特征向量来增强事件关系预测的性能。这种方法通常使用预训练的视频特征提取器，如SlowFast模型，来提取视频片段中的特征，然后将这些特征与SSR结合起来进行预测。

3. 序列到序列模型（Sequence-to-Sequence Model）：受到在语言和视频领域中序列到序列建模技术的启发，这种模型尝试直接生成事件序列的关系序列，利用条件生成作为一个约束，以防止模型仅预测统计上占主导地位的关系类别。

4. 事件序列模型：这是一种使用事件序列作为输入的模型，它可以更全面地利用上下文信息来预测事件之间的关系。

在这些模型的基础上，论文还讨论了如何通过包含辅助论元（如方法、场景和方向等）来提供额外的上下文信息，并提出了使用VisualCOMET作为外部视觉知识库来预训练模型，进一步提升模型的性能。

模型的训练过程还探索了平衡数据集和平衡损失的方法，以应对数据集类别分布不平衡的问题，并采用了加权交叉熵损失进行优化，以促进模型更好地学习少数类别的关系。

综合来看，论文提出的模型主要致力于理解和预测视频中的事件关系，并尝试通过多种方法解决这一领域中的挑战。

论文中提到的结构符号表示（SSR）用于表示视频事件，SSR将事件分解为动词（事件类型）和论元角色（参与者），以及这些角色对应的实体。为了从视频帧提取出这种SSR，一般会采取以下步骤：

1. 视频帧的特征提取：首先，使用预训练的视频分析模型（如SlowFast网络或其他卷积神经网络）处理视频帧，提取出视频的视觉特征。

2. 对象识别与跟踪：通过对象识别算法检测视频中的重要实体，如人物、物体等，并在视频帧序列中对这些实体进行跟踪。

3. 动作识别：接下来，使用动作识别模型来识别视频帧中的动作或活动，这些通常对应于SSR中的动词。

4. 角色标签化：然后，为识别出的动作和实体分配语义角色标签（如agent、object、source、target等），这些标签描述实体在动作中的功能。

5. 构建SSR：最后，结合动作识别和角色标签化的结果，构建SSR。这涉及到将动词、角色和相关实体组织成结构化的格式，比如 {动作, 角色1: 实体1, 角色2: 实体2, ...}。

在这个过程中，可能会使用自然语言处理（NLP）工具，例如依存句法分析或语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL），来提取和理解视频内容中的语言描述。如果视频带有相关的文本或音频（如旁白或对话），这些信息也可以被用来辅助SSR的构建。

论文可能还会探讨使用额外的数据集，例如VisualCOMET，来增强模型的事件理解能力。VisualCOMET提供了有关事件前后可能发生情况的描述性注释，这些信息可以用来预训练模型，以便更好地理解和预测新视频内容中的事件关系。

需要注意的是，尽管我可以提供这些概括性的步骤，论文中可能会有更详细的方法论和实现细节。

在论文的上下文中，获取视频事件的结构符号表示（SSR）通常涉及到使用数据集，这些数据集已经包含了预先定义好的事件、动作和对应的论元角色，这些都是手动标注的。对于VidSitu这样的数据集，通常是通过人工标注来构建的，其中标注者会观看视频片段并识别出关键事件以及与这些事件相关的角色和实体。

具体来说，人工标注过程可能包括以下步骤：

1. 识别事件动作：标注者确定视频片段中的主要动作，通常由动词表示。

2. 确定论元角色：标注者识别出与事件相关的各个角色，如事件的执行者（agent），受影响的目标（patient/target），事件发生的地点（location），事件发生的工具（instrument），等等。

3. 关联实体：对于每个论元角色，标注者指定对应的实体，这些实体可以是人物、物体或抽象概念。

4. 标注事件关系：最后，标注者确定并记录事件之间的关系，如因果关系、启用关系等。

这些标注形成了数据集中每个视频片段的SSR，这些SSR后续被用于训练和测试事件关系预测模型。虽然这个过程非常耗时，需要细致的注意力和对视频内容的深入理解，但是它为训练复杂的模型提供了精确的、结构化的输入。

在某些情况下，为了扩展数据集或提高SSR的质量，还可能采用半自动化的方法，其中计算机视觉和自然语言处理工具用于辅助标注过程，但最终的结果仍然依赖于人工审核和修正，以确保准确性。

使用结构符号表示（SSR）作为信息编码的方法，在视频事件关系预测和其他复杂的语义理解任务中有几个显著的优势：

1. 可解释性和透明度：SSR提供了一种清晰的结构来表述事件及其组件，如动词、角色和实体，这使得模型的决策和预测更加透明，更容易理解。

2. 促进推理：SSR的结构化形式可以更直接地被用于逻辑推理和推断，因为它明确了事件的组成部分和它们之间的关系。

3. 数据稀疏性的减轻：SSR作为一种高级别的特征表示，可以帮助模型在数据稀疏的环境中工作，即使在训练数据有限的情况下也能推广到未见过的实例。

4. 更好的泛化能力：由于SSR捕捉了事件的底层结构，它可以帮助模型识别在不同情境中一致的模式，从而在不同的数据集和场景中提供更好的泛化。

5. 促进跨模态学习：SSR可以作为连接视觉信息和语言描述的桥梁，使得跨模态学习变得更加可行，例如在图像和视频描述任务中。

6. 辅助数据增强和半监督学习：由于SSR的规范性，可以通过模板或规则轻松生成新的事件表示，这对于数据增强和半监督学习场景非常有用。

7. 模块化：SSR允许模型单独处理事件的不同组成部分，这意味着模型可以专注于最相关的信息，忽略不重要的细节，从而提高效率和效果。

8. 与外部知识库集成：SSR的格式使得它容易与外部知识库（如ConceptNet或VisualCOMET）集成，这可以增强模型的上下文理解能力。

总之，SSR为复杂的语义任务提供了一种高度结构化和符号化的信息表示方法，这不仅提高了模型的性能，而且也增加了模型行为的透明度和可解释性。在视频事件关系预测等任务中，这些优势尤为重要，因为它们涉及到对复杂场景的深入理解。

这张图片描述了论文中提到的两种模型，用于预测视频中事件之间的关系：

1. 基线模型（Baseline Model）：这是一个基于文本的模型，用来预测两个事件 $x_i$ 和 $x_j$ 之间的关系。它采用了RoBERTa架构，RoBERTa是一种预训练的深度双向变换器模型，广泛用于各种自然语言处理任务。在这个基线模型中，一个函数 $F$ 接受事件 $x_i$ 和 $x_j$ 的文本表示的序列作为输入，并预测这两个事件之间可能的关系类别的分布。这些类别是预先定义的，可能包括因果关系、启用关系等。$L$ 表示输入序列的长度，$C$ 是可能关系类别的数量。该模型使用来自RoBERTa的预训练权重进行初始化。

2. 基线+视频特征模型（Baseline + Video Features）：这个模型在基线模型的基础上增加了视频特征，它结合了视频特征和文本令牌作为输入。一个新的函数 $G$ 接收一个序列的文本令牌和相应视频片段 $y_i$ 的连续特征向量作为输入，并预测事件关系类别的分布。视频特征是通过一个现成的视频特征提取器 $H$ 获得的，这些特征向量与文本令牌的输出嵌入连接在一起，然后输入到最终的分类器 $G$ 中。当没有特别指明时，视频特征提取器是指SlowFast模型，这是一种流行的用于视频理解的深度学习架构。

综上所述，这两种模型体现了结合文本和视觉特征进行视频事件关系预测的方法。基线模型依赖于语言理解能力，而基线+视频特征模型则利用视觉信息来提升预测精度，反映了多模态方法在视频理解任务中的重要性。

根据您提供的图片内容，基线+视频特征模型（Baseline + Video Features）的具体方法在文章中是这样描述的：

• 该模型结合了视频特征和文本令牌作为输入，这意味着它不仅处理文本信息（如事件的SSR表示），还处理从视频片段中提取的视觉信息。

• 视频特征是通过一个现成的视频特征提取器 $H$ 获得的，它从与事件相关的视频片段 $y_i$ 中提取连续的特征向量。这些视频片段通常对应于发生特定事件的时刻。

• 然后，这个特征向量被连接（concatenated）到从文本令牌中获得的输出嵌入。这表示视频和文本信息在模型中是融合的，允许模型从两种类型的输入中学习和预测事件之间的关系。

• 连接后的特征被喂入最终的分类器 $G$。这个分类器基于结合了文本和视频特征的输入来预测不同事件关系类别的概率分布。

• 文章中提到的SlowFast是提取视频特征的一个具体工具。它是一个用于视频行为理解的流行模型，能够捕获视频内容中的快动作和慢动作特征。

这种多模态方法认为，使用视频特征能够比仅使用文本符号表示（SSR）更有效地进行事件关系预测。这是因为视频特征可以提供事件上下文的额外视觉线索，这些线索可能不会直接体现在文本数据中。

如果需要了解更多详细的实现细节，通常需要查阅论文中相关的方法部分，这部分会详细说明特征如何被提取、模型如何被训练以及如何整合这些不同的数据模态来做出预测。

在您提供的信息中，没有直接的例子显示SSR是如何从视频帧中生成的。不过，通常情况下，SSR的生成会依赖于以下步骤：

1. 事件识别：首先，需要识别视频中的关键事件，这通常涉及动作识别技术和/或帧级的物体识别。

2. 角色和实体标注：对于每个事件，需要识别相关的角色（例如，执行者、受影响者）和实体（例如，物体、地点）。

3. SSR构建：一旦识别出事件和相关实体，就可以构建事件的SSR，通常包括动词（事件类型）、名词（参与者或物体）和其他相关信息（例如，事件发生的时间和地点）。

举一个例子，假设在视频片段中有一个人在跳水，SSR可能会编码成以下形式：

cssCopy code
{动词: "跳水", 执行者: "运动员", 地点: "跳水池边"}

这里，“跳水”是动词，表示发生的事件类型；“运动员”是执行者，是动作的主体；“跳水池边”表示动作发生的位置。这样的表示能够结构化地总结视频中的一个事件。

在实践中，生成SSR的过程可能会涉及多个步骤，包括自动化算法和人工审查：

• 自动化算法：使用计算机视觉和NLP工具自动识别视频内容中的事件和实体。

• 人工审查：由于自动化工具可能不完全准确，所以人工审查是必要的，以确保生成的SSR与视频内容精确对应。

文章可能采用了一种特定的编码方案来转换这些结构化表示为模型能够处理的格式，例如，使用特定的符号或标记语言来表示角色和实体。若要获得具体的编码方法和SSR的实例，通常需要查看论文中的方法部分或附录，那里可能会提供详细的过程描述和示例。