为了从视频内容中提取关键词用于搜索索引，您需要处理音视频数据和相关的元数据。这个过程通常包括三个步骤：从视频中提取文本和上下文，使用自然语言处理（NLP）或机器学习（ML）模型分析内容，以及优化结果以提高搜索相关性。例如，视频可能包含口语对话、屏幕文本、视觉元素，以及标题或描述等元数据。语音转文本 API（如 Google Cloud Speech-to-Text）可以转录音频，而光学字符识别（OCR）库（如 Tesseract）可以从帧中捕捉文本。上传者提供的标签或描述等元数据字段也会被解析以获取关键词。这些输入被组合起来，创建一个用于分析的综合文本语料库。
接下来，应用 NLP 技术来识别有意义的关键词。分词将文本分割成单词或短语，停用词移除过滤掉常用词汇（例如，“the”、“and”）。词性标注或命名实体识别（NER）可以高亮名词、动词或特定实体（例如，“Tesla”、“Python”）。对于基于 ML 的方法，TF-IDF 或 BERT 等模型可以根据重要性对术语进行排名。例如，在关于 Python 的教程视频中，“loop”或“function”等术语由于重复或上下文相关性得分可能更高。使用计算机视觉模型（例如，ResNet、YOLO）进行视觉分析可以检测物体或场景，如果它们显著出现，可以添加“car”或“beach”等关键词。结合这些方法可以确保覆盖显性和隐性内容。
最后，提取的关键词经过优化以用于搜索索引。这包括去重（移除冗余术语）、标准化（如统一为小写）以及映射到受控词汇表（例如，使用 WordNet 同义词）。Elasticsearch 或 Solr 等搜索引擎可以根据相关性分数对这些术语进行加权索引。例如，视频标题中的关键词可能比转录音频中的关键词优先级更高。开发者还可以实现反馈循环，用户搜索查询会随时间优化关键词排名。如果用户在观看带有“Python”标签的视频时经常搜索“data analysis”，系统可能会提高该关键词的权重。这种结构化方法确保视频可被发现并符合用户意图。