多言語サポートのための最適化されたソリューション
VideoRAGは主に英語環境を対象としているが、多言語サポートは以下の方法で拡張できる：
- 音声認識レイヤーの最適化::
- asr.pyのWhisperModelを多言語バージョンに置き換える。
- 言語検出プリモジュールの設定
- ドメイン適応型微調整プロセスの追加
- テキスト処理レイヤーの変更::
- 統合された多言語変圧器モデル
- 言語が混在する文書を扱う際の言語ラベルの設定
- 特殊な単語分割辞書の構成
- 視覚的セマンティック・アライメント::
- ImageBindのクロスモーダル機能で言語依存を軽減
- 文化的に適切なビジュアル・コンセプトのライブラリーの追加
- 言語に依存しない特徴表現の構築
- 実施手順::
- テスト段階での対応言語数の制限
- 多言語評価データセットの構築
- 言語カバー範囲の漸進的拡大
代替案：すべてのコンテンツを一律に英語に翻訳して処理し、その結果をターゲット言語に翻訳し直すという中間言語アプローチも考えられる。
この答えは記事から得たものである。VideoRAG：マルチモーダル検索と知識グラフ構築をサポートする超長尺動画理解のためのRAGフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 多言語映像コンテンツの理解精度を高めるには？
