[發明專利]表情圖片的推薦方法、裝置、設備和存儲介質在審
| 申請號: | 201910588794.0 | 申請日: | 2019-07-02 |
| 公開(公告)號: | CN110297928A | 公開(公告)日: | 2019-10-01 |
| 發明(設計)人: | 王群 | 申請(專利權)人: | 百度在線網絡技術(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/53 | 分類號: | G06F16/53;G06F16/583 |
| 代理公司: | 北京市鑄成律師事務所 11313 | 代理人: | 包莉莉;武晨燕 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 表情圖片 分類標簽 存儲介質 目標語音 情感標簽 匹配 標簽 圖片數據庫 用戶體驗 多維度 優化 | ||
1.一種表情圖片的推薦方法,其特征在于,包括:
確定與目標語音對應的分類標簽,所述分類標簽包括人物特點標簽和情感標簽;
從圖片數據庫中,獲取與所述人物特點標簽和所述情感標簽匹配的表情圖片;
推薦所述表情圖片。
2.根據權利要求1所述的推薦方法,其特征在于,從圖片數據庫中,獲取與所述人物特點標簽和所述情感標簽匹配的表情圖片,包括:
確定各所述分類標簽的匹配順序;
按照所述匹配順序,從所述圖片數據庫中獲取所述表情圖片。
3.根據權利要求2所述的推薦方法,其特征在于,按照所述匹配順序,從所述圖片數據庫中獲取所述表情圖片,包括:
從所述圖片數據庫中,獲取至少一張第一預選圖片,所述第一預選圖片與所述匹配順序為第一位的分類標簽相匹配;
從各所述第一預選圖片中,篩選出至少一張所述表情圖片,所述表情圖片與所述匹配順序為第二位的分類標簽相匹配。
4.根據權利要求2所述的推薦方法,其特征在于,所述分類標簽還包括語義標簽,按照所述匹配順序,從所述圖片數據庫中獲取所述表情圖片,包括:
從所述圖片數據庫中,獲取至少一張第一預選圖片,所述第一預選圖片與所述匹配順序為第一位的分類標簽相匹配;
從各所述第一預選圖片中,篩選出至少一張第二預選圖片,所述第二預選圖片與所述匹配順序為第二位的分類標簽相匹配;
從各所述第二預選圖片中,篩選出至少一張所述表情圖片,所述表情圖片與所述匹配順序為第三位的分類標簽相匹配。
5.根據權利要求1所述的推薦方法,其特征在于,從圖片數據庫中,獲取與所述人物特點標簽和所述情感標簽匹配的表情圖片,包括:
判斷是否從所述圖片數據庫中獲取到與所述人物特點標簽和所述情感標簽匹配的表情圖片;
如果未獲取到與所述人物特點標簽和所述情感標簽匹配的表情圖片,則根據所述人物特點標簽和/或所述情感標簽,檢索至少一張用于生成所述表情圖片的常規圖片;
在所述常規圖片中添加文字,生成用于推薦的表情圖片,所述文字根據至少一種所述分類標簽得到。
6.根據權利要求1所述的推薦方法,其特征在于,確定與目標語音對應的分類標簽,包括:
將所述目標語音轉化為對應的文字信息;
從預設的表情詞表中,獲取與所述文字信息對應的分類標簽。
7.根據權利要求1至6任一項所述的推薦方法,其特征在于,所述人物特點標簽包括性格信息、年齡信息和性別信息中的至少一種;所述情感標簽中包括情感等級信息和情感類別信息。
8.根據權利要求1至6任一項所述的推薦方法,其特征在于,確定與目標語音對應的分類標簽,包括:
將所述目標語音輸入人物特點分類模型,所述人物特點分類模型為根據樣本語音及其對應的標注數據訓練神經網絡模型得到的;
根據所述人物特點分類模型輸出的多個預選人物特點標簽的概率,確定所述目標語音的人物特點標簽。
9.一種表情圖片的推薦裝置,其特征在于,包括:
分類標簽確定模塊,用于確定與目標語音對應的分類標簽,所述分類標簽包括人物特點標簽和情感標簽;
表情圖片獲取模塊,用于從圖片數據庫中,獲取與所述人物特點標簽和所述情感標簽匹配的表情圖片;
推薦模塊,用于推薦所述表情圖片。
10.根據權利要求9所述的推薦裝置,其特征在于,所述表情圖片獲取模塊包括:
匹配順序確定子模塊,用于確定各所述分類標簽的匹配順序;
表情圖片獲取子模塊,用于按照所述匹配順序,從所述圖片數據庫中獲取所述表情圖片。
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