[發(fā)明專利]一種信息處理方法、裝置和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010797940.3
• 申請日: 2020-08-10
• 公開（公告）號: CN113744012A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐福來;劉朋樟
• 申請（專利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京派特恩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 劉星雨;張穎玲

1.一種信息處理方法，其特征在于，所述方法包括：

確定至少一個評論的圖像數(shù)據(jù)；

運用預(yù)設(shè)的圖像識別模型識別所述至少一個評論中各評論的圖像數(shù)據(jù)，確定各評論對應(yīng)的美學評分；其中，所述美學評分表征圖像數(shù)據(jù)的美感程度；所述預(yù)設(shè)的圖像識別模型基于訓練樣本集和孿生網(wǎng)絡(luò)訓練得到；

根據(jù)所述至少一個評論中各評論對應(yīng)的所述美學評分，確定所述至少一個評論中各評論的評分結(jié)果；

根據(jù)所述至少一個評論中各評論的評分結(jié)果，對所述至少一個評論進行排序。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：生成預(yù)設(shè)的圖像識別模型；所述生成預(yù)設(shè)的圖像識別模型，包括：

獲取所述訓練樣本集；所述訓練樣本集包括至少一個訓練樣本；所述至少一個訓練樣本中各訓練樣本包括第一訓練樣本圖像和第二訓練樣本圖像；所述第一訓練樣本圖像和所述第二訓練樣本圖像對應(yīng)有不同的標簽；

將所述訓練樣本集中各訓練樣本輸入孿生網(wǎng)絡(luò)，對所述孿生網(wǎng)絡(luò)進行學習訓練，獲得所述圖像識別模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述孿生網(wǎng)絡(luò)包括共享權(quán)值的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

所述將所述訓練樣本集中各訓練樣本輸入孿生網(wǎng)絡(luò)，對所述孿生網(wǎng)絡(luò)進行學習訓練，包括：

將各訓練樣本包括的第一訓練樣本圖像和第二訓練樣本圖像分別輸入所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到第一分數(shù)和第二分值；

基于各訓練樣本對應(yīng)的第一分值和第二分值，對所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行迭代訓練，得到訓練后的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓練后的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

將訓練后的所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓練后的所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的任一作為所述圖像識別模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述訓練樣本集包括至少一種類目和每個所述類目對應(yīng)的至少一個訓練樣本；

所述將訓練后的所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓練后的所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的任一作為所述圖像識別模型，包括：

從所述訓練后的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓練后的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選擇任一作為預(yù)訓練模型；

獲取調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集，根據(jù)所述調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集對所述預(yù)訓練模型進行二次訓練，得到二次訓練后的所述預(yù)訓練模型，作為所述圖像識別模型；

其中，所述調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集包括：第一類目和所述第一類目對應(yīng)的至少一個調(diào)優(yōu)樣本；所述調(diào)優(yōu)樣本包括調(diào)優(yōu)圖像和所述調(diào)優(yōu)圖像對應(yīng)的標簽；所述第一類目屬于所述至少一個類目。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取至少一個評論中各評論的至少一個第一數(shù)據(jù)；所述第一數(shù)據(jù)包括以下至少之一：行為數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)；

按預(yù)設(shè)策略識別各評論的至少一個第一數(shù)據(jù)，確定各評論對應(yīng)的至少一個第一評分；

相應(yīng)的，所述根據(jù)所述至少一個評論中各評論對應(yīng)的所述美學評分，確定所述至少一個評論中各評論的評分結(jié)果，包括：

根據(jù)所述至少一個評論中各評論對應(yīng)的所述美學評分和所述至少一個第一評分，確定所述至少一個評論中各評論的評分結(jié)果。

6.一種信息處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：第一處理模塊和第二處理模塊；其中，

所述第一處理模塊，用于確定至少一個評論的圖像數(shù)據(jù)；運用預(yù)設(shè)的圖像識別模型識別所述至少一個評論中各評論的圖像數(shù)據(jù)，確定各評論對應(yīng)的美學評分；其中，所述美學評分表征圖像數(shù)據(jù)的美感程度；所述預(yù)設(shè)的圖像識別模型基于訓練樣本集和孿生網(wǎng)絡(luò)訓練得到；

所述第二處理模塊，用于根據(jù)所述至少一個評論中各評論對應(yīng)的所述美學評分，確定所述至少一個評論中各評論的評分結(jié)果；

根據(jù)所述至少一個評論中各評論的評分結(jié)果，對所述至少一個評論進行排序。