简单实现video的QA环节

本文介绍了一个视频QA环节的实现方法,通过定时器监控video.currentTime触发QA,并在用户答题后调整得分和视频播放状态。在实现过程中遇到了定时器清理、input选中状态判断及代码执行顺序等问题,并提供了相应的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

效果图:

在指定的某个时间点出现QA环节:
在这里插入图片描述
回答错误 或 超过规定的时间未回答,出现如下情况:
在这里插入图片描述

思路

  1. 通过定时器(每隔1s的)判断video.currentTime来决定什么时候出现QA环节;
  2. 出现QA环节时,暂停播放,清理每隔1s的定时器;
  3. 定义一个变量clickNum来判断是否答题(clickNum=1),默认为未答题(clickNum=0,有一个5s的一次性定时器),若在5s内答题了,则清理这个一次性定时器。
  4. 答对 +5分(隐藏QA环节,继续播放视频);
  5. 答错 或 未答题 -5分。显示当前得分,若得分为0则重新播放当前视频(重新开启每隔1s的定时器),反之,则继续播放视频。

我遇到的问题

注:按照以上的思路来实现我发现有一点问题:定时器好像没有清理干净,但是自己目前还没想到解决办法

  1. 在QA环节里明明已经选择了答案,点击了 input [type=’radio’]但是一直没有加上它的checked属性,导致不能判断它是否选中。
    解决办法: 直接在点击input [type=’radio’]后,就给此input设置checked属性为true.(注意prop()和attr()的区别) ,具体看下面答题部分的代码。

  2. 在规定时间内已经选择了答案,但是在运行完之前的代码,过一段时间还是会进入未答题

### 视频问答技术及其应用 视频问答(Video Question Answering, Video QA)是一种涉及多模态处理的任务,它不仅依赖于自然语言理解还涉及到计算机视觉领域。为了实现有效的视频问答系统,通常会采用融合多种先进技术的方法。 #### 多模态数据集成 构建成功的视频QA解决方案需要能够解析来自不同源的信息,包括但不限于文本描述、音频片段以及图像帧序列。通过结合这些异构的数据形式来增强模型的理解能力[^1]。 #### 知识图谱辅助推理 引入外部知识库可以显著提升系统的性能,在面对复杂查询时尤其有用。例如Hypergraph Transformer利用弱监督下的多跳逻辑操作来进行基于知识的视觉问题解答,这种方法同样适用于视频内容分析中的深层次语义解释。 #### 用户交互与透明度保障 考虑到实际应用场景中的人机对话需求,设计良好的UI/UX界面对于提高用户体验至关重要;同时也要注意满足监管方面的要求,确保AI生成的回答具有足够的可追溯性和透明度[^2]。 #### 提升响应多样性 当使用大型语言模型(LLM)作为核心组件之一时,可能会遇到输出重复的问题。对此可以通过调整训练参数或者引入额外机制如温度调节因子等方式增加回复的变化程度[^3]。 #### 实际案例展示 一些原型项目已经展示了如何快速搭建具备检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)功能的应用程序实例,这为开发人员提供了宝贵的参考资料和灵感源泉[^4]。 ```python import torch from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer def video_qa(video_path, question): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('model_name') model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('model_name') inputs = tokenizer(question, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) answer_start_scores = outputs.start_logits answer_end_scores = outputs.end_logits # 获取最可能的答案起始位置和结束位置索引 answer_start_index = torch.argmax(answer_start_scores) answer_end_index = torch.argmax(answer_end_scores) + 1 predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index] predicted_answer = tokenizer.decode(predict_answer_tokens) return predicted_answer ```
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