Problem wyszukiwania wśród multimediów
Codziennie powstają zadziwiające ilości treści multimedialnych. Na przykład tylko użytkownicy serwisu YouTube udostępniają każdej minuty około 60 godzin nagrań wideo. Jednak współczesny paradygmat przepływu informacji " od wielu do wielu" stawia wiele znaczących wyzwań, szczególnie w odniesieniu do poszukiwania i odnajdywania istotnych informacji. Jest to szczególnie skomplikowane w przypadku treści multimedialnych, ponieważ w większości wyszukiwania są realizowane w oparciu o tekst, nie zaś o obrazy lub dźwięki. Dzięki wsparciu ze strony UE zespół projektu MIESON ("Multimedia information extraction from social networks") stawia sobie za cel zwiększenie skuteczności narzędzi zaprojektowanych w celu zapewniania dostępu do treści multimedialnych, ich odkrywania i tworzenia dla potrzeb rzeczywistych zastosowań. Wszystkie działania w ramach tego projektu zostały skoncentrowane na wykorzystaniu najnowocześniejszej technologii do utworzenia nowego podejścia zorientowanego na użytkownika i służącego do wyszukiwania informacji. Uczestnicy projektu opracowali metody służące do uczenia się sposobów opracowywania modeli statystycznych w oparciu o połączenie treści z informacjami kontekstowymi. Takie podejście zaowocowało trzema nowymi metodami, włącznie z podejściem wykorzystującym nieuporządkowane informacje kontekstowe pochodzące z treści wygenerowanych przez użytkowników. Do dnia dzisiejszego opublikowano dwa artykuły naukowe oraz publikację konferencyjną związaną z projektem, a uczestnicy projektu MIESON uczestniczyli w szeregu rozmów i rozmaitych wydarzeniach naukowych i badawczych. Po włączeniu do zastosowań praktycznych wyniki projektu powinny pomóc w nadaniu procedurze przeszukiwania treści multimedialnych nieco bardziej intuicyjnego charakteru.
