Context-Aware Pseudo-Label Scoring for Zero-Shot Video Summarization

📄 arXiv: 2510.17501v3 📥 PDF

作者: Yuanli Wu, Long Zhang, Yue Du, Bin Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-20 (更新: 2025-10-22)

💡 一句话要点

提出一种上下文感知伪标签评分的零样本视频摘要框架，提升LLM在视频摘要任务中的性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零样本学习 视频摘要 大型语言模型 伪标签 上下文感知

📋 核心要点

  1. 现有零样本视频摘要方法难以平衡局部显著性和全局连贯性，导致摘要质量不稳定。
  2. 利用少量人工标注构建高质量伪标签，并设计数据集自适应的规则，引导LLM进行结构化语义推理。
  3. 通过上下文提示，使LLM在评分时考虑相邻片段信息，从而提升叙事连贯性，实验结果在多个数据集上超越现有零样本方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于规则引导、伪标签和提示驱动的零样本视频摘要框架，该框架将大型语言模型与结构化语义推理相结合。少量的人工标注被转换为高置信度的伪标签，并组织成数据集自适应的规则，这些规则定义了清晰的评估维度，如主题相关性、动作细节和叙事进展。在推理过程中，包括开头和结尾片段的边界场景根据其自身的描述独立评分，而中间场景则结合相邻片段的简洁摘要来评估叙事的连贯性和冗余性。这种设计使语言模型能够在没有任何参数调整的情况下平衡局部显著性和全局连贯性。在三个基准数据集上，该方法取得了稳定且具有竞争力的结果，在SumMe、TVSum和QFVS上分别获得了57.58、63.05和53.79的F1分数，分别超过了零样本基线+0.85、+0.84和+0.37。这些结果表明，规则引导的伪标签结合上下文提示有效地稳定了基于LLM的评分，并为通用和查询聚焦的视频摘要建立了一个通用的、可解释的、免训练的范例。

🔬 方法详解

问题定义：视频摘要旨在从长视频中提取最具代表性的片段，生成简洁扼要的摘要。现有的零样本方法通常难以在局部显著性和全局连贯性之间取得平衡，导致生成的摘要质量不稳定，缺乏可解释性。

核心思路：本文的核心思路是利用少量人工标注构建高质量的伪标签，并将其组织成数据集自适应的规则，从而引导大型语言模型（LLM）进行结构化语义推理。通过上下文提示，使LLM在评分时能够考虑到相邻片段的信息，从而提升叙事的连贯性。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 伪标签生成：将少量的人工标注转换为高置信度的伪标签。2) 规则构建：将伪标签组织成数据集自适应的规则，定义评估维度，如主题相关性、动作细节和叙事进展。3) 上下文提示：在推理过程中，边界场景独立评分，中间场景结合相邻片段的摘要进行评分，以评估叙事连贯性。4) 摘要生成：根据LLM的评分，选择得分最高的片段生成视频摘要。

关键创新：该方法最重要的创新点在于结合了规则引导的伪标签和上下文提示，有效地稳定了基于LLM的评分，并建立了一个通用的、可解释的、免训练的视频摘要范例。与现有方法相比，该方法无需任何参数调整，即可在多个数据集上取得具有竞争力的结果。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) 使用少量人工标注生成高质量的伪标签，确保伪标签的准确性。2) 构建数据集自适应的规则，使LLM能够更好地理解视频内容。3) 在上下文提示中，使用简洁的摘要来描述相邻片段，避免信息冗余。4) 采用独立评分和上下文评分相结合的方式，平衡局部显著性和全局连贯性。

📊 实验亮点

该方法在SumMe、TVSum和QFVS三个基准数据集上取得了显著的性能提升，F1分数分别达到57.58、63.05和53.79，分别超过零样本基线+0.85、+0.84和+0.37。实验结果表明，该方法能够有效地稳定基于LLM的评分，并生成高质量的视频摘要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种视频分析和理解场景，例如：新闻视频摘要、体育赛事集锦、教育视频精简等。该方法无需训练，具有良好的通用性和可扩展性，有助于降低视频摘要的开发成本，并提升摘要质量，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

We propose a rubric-guided, pseudo-labeled, and prompt-driven zero-shot video summarization framework that bridges large language models with structured semantic reasoning. A small subset of human annotations is converted into high-confidence pseudo labels and organized into dataset-adaptive rubrics defining clear evaluation dimensions such as thematic relevance, action detail, and narrative progression. During inference, boundary scenes, including the opening and closing segments, are scored independently based on their own descriptions, while intermediate scenes incorporate concise summaries of adjacent segments to assess narrative continuity and redundancy. This design enables the language model to balance local salience with global coherence without any parameter tuning. Across three benchmarks, the proposed method achieves stable and competitive results, with F1 scores of 57.58 on SumMe, 63.05 on TVSum, and 53.79 on QFVS, surpassing zero-shot baselines by +0.85, +0.84, and +0.37, respectively. These outcomes demonstrate that rubric-guided pseudo labeling combined with contextual prompting effectively stabilizes LLM-based scoring and establishes a general, interpretable, and training-free paradigm for both generic and query-focused video summarization.