视频搜索中的自动化元数据生成涉及使用算法和机器学习模型来分析视频内容并提取描述性信息。这些元数据包括对象检测、场景描述、语音转录和上下文标签等元素。该过程通常结合计算机视觉进行视觉分析，语音转文本进行音频处理，以及自然语言处理 (NLP) 来构建提取的数据。例如，一段海滩场景的视频可能会根据视觉分析被标记为“海洋”、“日落”和“海浪”，而音频中提到的“冲浪”则会添加另一个相关标签。这些自动化标签使得视频即使没有手动描述也能进行搜索。
实现依赖于预训练模型和可扩展的流水线。卷积神经网络 (CNN) 等计算机视觉模型扫描视频帧以识别对象、人脸或活动。为了减少计算负载，通常以间隔采样关键帧，而不是处理每一帧。对于音频，Google Speech-to-Text 或 OpenAI Whisper 等服务用于转录语音内容，而 spaCy 或 BERT 等 NLP 工具用于提取关键词或实体。开发者可能会使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来训练特定领域任务的定制模型——例如，在医疗保健平台的培训视频中检测医疗设备。然后将元数据存储在针对快速检索优化的数据库（例如 Elasticsearch）中，通常与时间戳关联，以便在视频的特定片段内进行搜索。
挑战包括平衡准确性与处理速度以及处理模糊内容。例如，模型可能会将狗误分类为狼，这需要设定置信度阈值来过滤低质量标签。可扩展性通过使用 Apache Spark 等分布式系统在视频批次中进行并行处理来解决。一些系统还包含用户反馈循环：如果用户频繁点击标记为“编码教程”的视频，但这些视频缺少实际代码示例，则可以调整元数据标准。AWS Rekognition 或 Azure Video Indexer 等 API 提供预构建解决方案，使开发者无需从头构建模型即可集成元数据生成功能。最终形成一个系统，视频可以按内容进行搜索，而不仅仅是文件名或手动标签，从而有效地提高了可发现性。