优化关键词提取需提升视频质量、调整模型参数、结合后处理技术并引入人工反馈。首先确保语音清晰、画面稳定，并明确内容结构；其次启用语义理解模式、设高置信度阈值并选择合适模板；再通过NLP工具筛选词性、用LSI拓展术语并多模型交叉验证；最后建立标准库、人工标注错误并回传数据微调模型，持续提升准确性与业务匹配度。
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如果您使用Google AI进行视频生成文本（视频生文）时，发现提取的关键词不准确或不全面，可能是由于模型对内容的理解存在偏差或输入处理不当。以下是优化关键词提取效果的具体方法：
一、优化视频输入质量
提升原始视频素材的质量能够显著增强AI模型识别和提取关键词的准确性。高质量的音视频输入为模型提供了更清晰的分析基础。
1、确保视频中的语音清晰无杂音，避免背景音乐过强或环境噪音干扰，这有助于语音转文字模块准确识别内容。
2、保持画面稳定且聚焦主题，减少无关场景切换和冗余镜头，以便AI能集中分析核心信息点。
3、在录制阶段就明确内容结构，例如加入章节分隔或标题卡，帮助AI识别不同段落的主题边界。
二、调整模型参数设置
合理配置AI处理参数可以引导系统更精准地捕捉关键语义单元。不同的参数组合会影响关键词抽取的粒度与范围。
1、启用语义理解模式而非仅依赖字面匹配，使系统能够识别同义表达和上下文关联词汇。
2、设置关键词提取的置信度阈值，建议初始值设为0.7以上，以过滤低相关性的候选词。
3、根据内容类型选择预设模板，如“教程类”、“访谈类”或“产品演示类”，每个模板对应不同的关键词提取逻辑权重。
三、结合后处理技术增强结果
利用外部工具对AI生成的初步关键词列表进行清洗和扩展，可进一步提升关键词的实用性和覆盖度。
1、将原始输出导入自然语言处理工具进行词性筛选，保留名词和动名词短语作为核心关键词。
2、使用LSI（潜在语义索引）算法拓展主关键词的相关术语，形成语义网络，提高关键词之间的连贯性与互补性。
3、对比多个AI模型的提取结果进行交叉验证，合并共现频率高的词汇，并剔除异常项。
四、引入人工反馈机制
通过持续的人工校正来训练个性化模型，使得关键词提取行为逐渐贴合特定业务需求或行业术语习惯。
1、建立标准答案库，收录典型视频及其理想关键词集合，用于定期评估AI输出质量。
2、对每次提取结果进行人工标注，标记遗漏的重要词和错误识别的干扰词。
3、将标注数据回传至模型微调接口，执行周期性再训练以优化内部权重参数。
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