mediaresearch开源
JevMeter
给视频里的每句话做判断，再渲染成电视直播式数据仪表盘。
Jev 决定什么
当前句子是否具有每个已配置维度描述的特征。
JevMeter 把转写和对齐与判断分开：每句话发起一次包含多个问题的 Noul 请求，把概率沿时间聚合，最后输出 16:9 分析视频。
NOUL
- Jev 的职责
- 把同一组语义是非维度应用到视频中的每句话。
- 输入
- 一条对齐后的转写句子，加上配置的判断问题。
- 输出
- 这句话在多个维度上的 Noul 概率。
- 决策频率
- 每条转写句子一次。
- 兜底方式
- 转写、对齐、聚合与视频渲染都是可分别重跑的确定性步骤。
运行方式
输入
一条对齐后的转写句子，加上配置的判断问题。
Jev
NOUL
输出
这句话在多个维度上的 Noul 概率。
公开性能数据
Reported total Jev cost
0.0497 USD
Evaluate the two example sentence datasets documented in the README.
作者自报 · 已核对来源采集于 2026年9月21日
项目概览
JevMeter 把长视频变成逐句判断时间线。它先完成转写和词级对齐，再按配置好的多个是非维度判断每句话，并把概率平滑成图表、仪表与叠加层，渲染为最终视频。
虽然界面看起来像“打分表”，当前流水线实际使用的是 Noul 概率，并非 Jev Score。这些判断也不是事实核查；作者评估不属于独立验证，下载源视频时仍需自行确认使用权。
- 开发语言
- Python
- 许可证
- MIT
- 作者
- ChetasLua
来源核对于 2026年9月21日
信息来源
相关项目
数据与搜索
NOULCHOICESCORE
pg-jev
直接在 PostgreSQL 的筛选、排序和分类中调用 Jev。
Jev 决定什么
一行是否匹配、匹配程度，或最适合哪个给定标签。
作者自报 · 已核对来源继续阅读
研究
CHOICENOUL
jev-spam-eval
把 zero-shot Jev 邮件分类与训练过的 TF-IDF baseline 放在同一套可复现实验中比较。
Jev 决定什么
在主实验中判断邮件属于正常、垃圾还是钓鱼。
作者自报 · 已核对来源98.64 %
媒体
CHOICENOUL
YouTube Sponsor Detection
用 Jev 的类型化判断，从视频字幕和音频中找到赞助口播。
Jev 决定什么
哪一行字幕是边界，或听到的音频是否属于赞助口播。
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