当然，我感谢我所涉领域的专家的建设性批评和参与。 虽然这一评论本质上看起来很轻松，但它说明了围绕计算机视觉的行业讨论的更广泛趋势。 总体而言，“计算机视觉”一词让人联想到机器人眼睛勘察自然景观的图像，让人想起《终结者》系列或《银翼杀手》电影等流行文化。 然而，正如该评论幽默地承认的那样，计算机视觉领域的许多现代研究和创新都涉及分析社交媒体平台、广告和短视频内容中的数字信号。 虽然计算机视觉起源于图像和信号处理的一个子领域，但它近年来的发展导致了用于短视频字幕生成的自然语言处理 (NLP) 技术的重大进步。 通过利用自然语言处理模型与视觉识别方法相结合，我们可以对短视频内容中包含的语言结构、语法和语义有更深入的理解，使语义搜索引擎能够更准确地根据关键词和内容对相关视频进行分类和检索。 主题。 最终，计算机视觉和自然语言处理专家之间的跨学科合作为解锁大量社交媒体视频内容中隐藏的见解和含义提供了一条有前途的途径。 这一评论揭示了计算机视觉超越传统图像和信号处理应用的不断发展的前景。 相反，它强调了集成自然语言处理技术（特别是短视频内容的关键字和主题识别）日益增长的重要性。 这一趋势的影响是巨大的，特别是在提高社交媒体平台和广告投放机制内语义搜索功能的有效性和相关性方面。 此外，它还为开发新颖的机器学习方法提供了新的机会，这些方法可以从全球众多在线用户生成的大量复杂数字信号流中破译和提取有意义的见解。 尽管语气幽默，但这条评论揭示了计算机视觉和自然语言处理的一个重要研究方向。 具体来说，它强调了识别工业话语中的新兴趋势对于在快速发展的技术领域推动科学进步的重要性。 此外，它还提出了结合尖端机器学习方法来破译和分析通过短格式视频内容产生的大量丰富、复杂的数字信号流的有趣可能性。