यह शोध पत्र वीडियो ट्रांसफॉर्मर प्रतिनिधित्व की अवधारणात्मक व्याख्या के मुद्दे पर केंद्रित है। विशेष रूप से, हम उन्नत स्थानिक-कालिक अवधारणाओं पर आधारित वीडियो ट्रांसफॉर्मर की निर्णय प्रक्रिया की व्याख्या करने का प्रयास करते हैं, जिन्हें स्वचालित रूप से खोजा गया है। अवधारणा-आधारित व्याख्यात्मकता पर पिछले शोध केवल छवि-स्तरीय कार्यों तक ही सीमित थे। इसके विपरीत, वीडियो मॉडल अतिरिक्त समय आयाम को संभालते हैं, जिससे जटिलता बढ़ जाती है और समय के साथ बदलती गतिशील अवधारणाओं की पहचान करने में चुनौतियाँ पेश आती हैं। इस कार्य में, हम पहले वीडियो ट्रांसफॉर्मर अवधारणा खोज (VTCD) एल्गोरिथम का परिचय देकर इन चुनौतियों को व्यवस्थित रूप से हल करते हैं। इसके लिए, हम एक कुशल पर्यवेक्षित वीडियो ट्रांसफॉर्मर प्रतिनिधित्व इकाई (अवधारणा) पहचान विधि प्रस्तावित करते हैं और मॉडल आउटपुट में उनके महत्व को रैंक करते हैं। परिणामी अवधारणाएँ अत्यधिक व्याख्यात्मक हैं, जो असंरचित वीडियो मॉडल में स्थानिक-कालिक तर्क तंत्र और वस्तु-केंद्रित प्रतिनिधित्व को प्रकट करती हैं। विविध पर्यवेक्षित और स्व-पर्यवेक्षित प्रतिनिधित्वों पर संयुक्त रूप से इस विश्लेषण को करने से, हम पाते हैं कि इनमें से कुछ तंत्र वीडियो ट्रांसफॉर्मर में व्यापक हैं। अंत में, हम प्रदर्शित करते हैं कि VTCD का उपयोग बेहतर कार्य प्रदर्शन के लिए किया जा सकता है।