视频元数据的自动生成和更正通常依赖于三种核心技术方法：使用计算机视觉和音频处理进行内容分析、利用自然语言处理（NLP）提取基于文本的洞察，以及协同或基于上下文的数据聚合。这些方法旨在无需人工输入即可提取、推断或验证元数据，例如标题、标签、时间戳或内容描述。
首先，计算机视觉技术分析视频内容以识别对象、场景或活动。例如，像 YOLO 或 CNN 这样的对象检测模型可以识别视频帧中的元素（例如，“汽车”、“山脉”、“跑步的人”），而场景分类算法则对更广泛的上下文进行分类（例如，“海滩日落”或“办公室会议”）。OpenCV 或云 API（例如，Google Video Intelligence）等工具可以自动化这一过程。音频分析对此进行了补充，它使用 ASR（自动语音识别）系统（如 Whisper 或 AWS Transcribe）转录语音，并从对话中提取关键词。例如，一个包含“教程”和“Python 脚本”等口头词语的视频可能会自动生成“Python 脚本教程”之类的标题。
其次，NLP 处理从转录文本、用户输入或现有元数据中提取的文本，以提高准确性。主题建模（例如，LDA 或 BERT 嵌入）可以从转录文本中推断主题，而命名实体识别（NER）则可以识别人物、地点或品牌。例如，一个讨论“iPhone 15 功能”的视频可能会自动标记“Apple”和“智能手机”。校正系统可以将用户提供的标签与生成的标签进行比较——如果用户将烹饪视频标记为“技术”，系统可以标记不匹配之处并建议使用“食谱”。spaCy 或 Hugging Face transformer 等工具可以实现这些工作流程。
第三，协同过滤和上下文数据聚合通过利用相似内容的模式来改进元数据。例如，聚类算法将具有相似视觉/音频特征的视频分组，从而建议通用标签（例如，高运动和户外场景的视频建议“旅行 VLOG”）。像 YouTube 这样的平台利用观看数据来推荐元数据——如果用户在观看特定视频时经常搜索“初级吉他课程”，标题可能会更新以包含“初级”。scikit-learn 或 TensorFlow 等开源库可以实现这些技术，而像 Elasticsearch 这样的数据库则能够高效地进行大规模元数据查询和更正。结合这些方法可确保元数据保持准确和上下文相关。