在当前短视频内容快速增长但信息检索效率不足的背景下，传统视频搜索往往依赖标题关键词，难以精准定位视频中的具体内容。同时，当前的语言学研究主要基于文本数据，对多模态视频内容的分析能力有限。针对这些问题，上海外国语大学国际金融贸易学院的一支跨学科学生团队开发了一套基于视频搜索的多模态语料库，针对传统视频检索依赖标题关键词、忽略深层语义等问题提供了新的解决方案。

团队由国际金融贸易学院的7名学生组成，涵盖大数据、精算、会计、国际经济与贸易等复合专业，形成跨学科协作模式。该项目由章玉贵老师、沈冰清老师和张宇航老师共同指导。

该产品创新性地解决了传统视频检索过度依赖标题关键词的局限性问题，通过深度融合语音识别、画面语义解析和文本深度关联三项核心技术，系统能够对视频内容（含画面）进行精细化的帧级分析，实现精准到具体画面的内容定位，并提供了AI一键视频总结功能。与此同时，研发团队还配套构建了AI多语种多模态语料库，该语料库不仅整合了海量视频的时空片段信息，还具备跨语言语义理解能力，有效突破了中、英、日等多语种视频内容之间的检索壁垒，为用户提供了更加智能、精准的跨语言视频搜索体验。

图1 产品页面展示

目前，该工具已投入实际应用测试，初步获得校内外用户的积极反馈。试用结果表明，该工具在学术研究和专业资料查询等场景中表现良好，能够有效提升视频内容的检索效率。团队正在根据用户反馈持续优化系统功能，以进一步提升使用体验。

图2 团队成员和指导老师讨论项目进展

未来，团队将继续深耕技术生态，精进检索效能，突破语言研究疆界；以智能算法重塑信息脉络，以多维数据解码语言规律，推动中文语言研究向智慧化、数字化、国际化阔步跃进。

图3 团队成员与指导老师合照

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