[發(fā)明專利]直播分類方法、裝置、服務器和存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010930175.8
• 申請日: 2020-09-07
• 公開（公告）號: CN114157876A
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發(fā)明（設計）人: 金志威
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯(lián)信息技術有限公司
• 主分類號: H04N21/2187
• 分類號: H04N21/2187;H04N21/233;H04N21/234;H04N21/235;H04N21/435;H04N21/439;H04N21/44
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 黃海艷

本公開關于一種直播分類方法、裝置、服務器和存儲介質。其中該分類方法包括：獲取待分類直播的直播文本信息和直播視頻流；提取直播文本信息的文本特征，并提取直播視頻流的視覺特征；對文本特征和視覺特征進行融合以生成對應的直播融合特征；根據直播融合特征對待分類直播進行分類以生成待分類直播對應的直播類別。本公開可以實現對直播進行精確度地分類，可以提高分類結果的準確率，可以極大的提高自動化識別直播類別的效果，使得用戶可以準確地找到滿足自身所需類別的直播，從而可以實現直播內容的實時、精準和廣泛的自動理解，對進一步提高直播內容分發(fā)效率，提升用戶觀看直播的體驗等具有重要意義。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，尤其涉及直播分析技術領域，具體涉及一種直播分類方法、裝置、服務器和存儲介質。

背景技術

作為一種新型的產品心態(tài)，網絡直播具有強交互性的產品屬性，使其具有很強的社交功能、產品粘性高等特性，同時衍生出各種直播生態(tài)模式，例如，PK直播、秀場直播、游戲直播、電商直播等。網絡直播內容豐富多樣，不同的用戶也有不同的消費需求。然而，相關技術中的直播分類方法無法對直播進行精確地分類，從而導致用戶無法準確地找到滿足自身所需類別的直播。

發(fā)明內容

本公開提供一種直播分類方法、裝置、服務器和存儲介質，以至少解決相關技術中無法對直播進行精確地分類，而導致用戶無法準確地找到滿足自身所需類別的直播的問題。本公開的技術方案如下：

根據本公開實施例的第一方面，提供一種直播分類方法，包括：

獲取待分類直播的直播文本信息和直播視頻流；

提取所述直播文本信息的文本特征，并提取所述直播視頻流的視覺特征；

對所述文本特征和所述視覺特征進行融合以生成對應的直播融合特征；

根據所述直播融合特征對所述待分類直播進行分類以生成所述待分類直播對應的直播類別。

在本公開一些實施例中，所述對所述文本特征和所述視覺特征進行融合以生成對應的直播融合特征，包括：

基于注意力機制，將所述文本特征之中的每個詞向量特征分別與所述視覺特征進行融合，獲得多個注意力特征；

根據神經網絡對所述多個注意力特征進行非線性變換以獲得中間融合特征；

將所述中間融合特征、所述文本特征和所述視覺特征進行拼接處理，以生成所述直播融合特征。

在本公開一些實施例中，所述根據所述直播融合特征對所述待分類直播進行分類以生成所述待分類直播對應的直播類別，包括：

將所述直播融合特征輸入至預先訓練的直播分類模型之中以生成所述待分類直播對應的直播類別；其中，所述直播分類模型已學習得到直播融合特征與直播類別間的映射關系。

在本公開一些實施例中，所述直播分類模型通過以下步驟訓練獲得：

獲取樣本直播的樣本直播文本信息和樣本直播視頻流，并獲取所述樣本直播所屬主播的類別標簽；

提取所述樣本直播文本信息的樣本文本特征，并提取所述樣本直播視頻流的樣本視覺特征；

對所述樣本文本特征和所述樣本視覺特征進行融合以生成對應的樣本直播融合特征；

將所述樣本直播融合特征輸入至初始分類模型以生成所述樣本直播的預測類別；以及

根據所述樣本直播所屬主播的類別標簽和所述樣本直播的預測類別訓練所述初始分類模型，獲取模型參數以生成所述直播分類模型。

在本公開一些實施例中，所述獲取所述樣本直播所屬主播的類別標簽，包括：