[發(fā)明專利]基于query分析的視頻反饋方法、裝置、設備及介質

有效

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• 申請日: 2021-06-21
• 公開（公告）號: CN113254714B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發(fā)明（設計）人: 陳宇
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/75
• 分類號: G06F16/75;G06F16/783;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 李翔宇

1.一種基于query分析的視頻反饋方法，其特征在于，包括：

獲取預設時長內產生的query日志，從所述query日志中獲取瀏覽信息，并分析所述瀏覽信息，得到目標query及與所述目標query關聯(lián)的視頻段；

對與所述目標query關聯(lián)的視頻段進行視覺特征提取，得到與所述目標query關聯(lián)的視頻段中每個視頻段的向量表征；

將與所述目標query關聯(lián)的視頻段確定為輸入，將每個視頻段的向量表征確定為輸出，并訓練預設神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到視頻內容分析模型，其中，所述視頻內容分析模型用于對輸入的視頻段進行內容的分析及轉化，并輸出所述輸入的視頻段內容的向量表征；

關聯(lián)所述目標query與每個視頻段的內容，包括：將所述目標query轉化為query向量，拼接所述query向量中的每個query向量與對應的每個視頻段的向量表征，得到拼接向量；

利用所述拼接向量訓練預設分類模型，得到目標分類模型；

當接收到待處理query及所述待處理query的反饋視頻時，將所述待處理query轉化為第一向量，及將所述反饋視頻輸入至所述視頻內容分析模型，得到至少一個第二向量；

拼接所述第一向量與所述至少一個第二向量中的每個第二向量，得到至少一個第三向量，將所述至少一個第三向量輸入至所述目標分類模型，得到至少一個分類結果，及每個分類結果的第一概率，其中，所述第一概率表征在視頻內容維度上與所述待處理query間的相似度；

計算所述第一向量與每個第二向量間的相似度，得到至少一個第二相似度，其中，所述第二相似度表征所述待處理query與所述待處理query的反饋視頻間在文本維度上的相似度；

根據(jù)每個分類結果的第一概率及所述至少一個第二相似度計算所述待處理query與所述待處理query的反饋視頻間的相關度，包括：確定所述第一概率的第一權重，及確定所述第二相似度的第二權重；計算所述第一概率與所述第一權重間的乘積作為第一乘積；計算所述至少一個第二相似度中每個第二相似度與所述第二權重間的乘積作為每個第二相似度對應的第二乘積；計算所述第一乘積與對應的每個第二乘積間的和作為所述待處理query與所述待處理query的反饋視頻間的相關度；

根據(jù)所述相關度確定與所述待處理query對應的目標視頻。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于query分析的視頻反饋方法，其特征在于，所述分析所述瀏覽信息，得到目標query及與所述目標query關聯(lián)的視頻段包括：

從所述瀏覽信息中獲取用戶輸入的query，并根據(jù)所述用戶輸入的query計算每個query的查詢頻率，獲取所述查詢頻率大于或者等于配置頻率的query作為所述目標query；及/或

從所述瀏覽信息中獲取每個視頻段的點擊率，將所述點擊率大于或者等于配置點擊率的視頻段所對應的query確定為所述目標query；及/或

從所述瀏覽信息中獲取每個視頻段的播放時長，將所述播放時長大于或者等于配置時長的視頻段所對應的query確定為所述目標query；

連接指定視頻庫，并從所述指定視頻庫中獲取與所述目標query關聯(lián)的視頻段。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于query分析的視頻反饋方法，其特征在于，所述對與所述目標query關聯(lián)的視頻段進行視覺特征提取，得到與所述目標query關聯(lián)的視頻段中每個視頻段的向量表征包括：

調用Inception-Renet v2模型作為預訓練模型；

將與所述目標query關聯(lián)的視頻段輸入至所述預訓練模型，并獲取所述預訓練模型的輸出的向量作為與所述目標query關聯(lián)的視頻段中每個視頻段的向量表征。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于query分析的視頻反饋方法，其特征在于，所述將所述目標query轉化為query向量，拼接所述query向量中的每個query向量與對應的每個視頻段的向量表征，得到拼接向量包括：

采用word2vec算法將所述目標query轉化為query向量；

獲取與每個目標query關聯(lián)的視頻段的向量表征，及獲取每個目標query的query向量；

對每個目標query關聯(lián)的視頻段的向量表征與每個目標query的query向量進行橫向拼接，得到所述拼接向量。