[發明專利]基于query分析的視頻反饋方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202110686106.1
• 申請日: 2021-06-21
• 公開（公告）號: CN113254714B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（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

本發明涉及人工智能領域，提供一種基于query分析的視頻反饋方法、裝置、設備及介質，能夠通過分析query日志獲取到用戶關注度較高的目標query及與目標query關聯的視頻段，以供后續訓練模型使用，使訓練得到的模型更加符合用戶的關注點，訓練得到的視頻內容分析模型能夠對輸入的視頻段進行內容的分析及轉化，進而輸出視頻段內容的向量表征，能夠反映出視頻片段的主要內容，采用目標query的向量表征與每個目標query關聯的視頻段的向量表征融合后的拼接向量訓練目標分類模型，能夠有效提高問題與反饋視頻內容間的關聯性，使模型的分類效果更佳，進而目標視頻，進而基于人工智能手段實現準確的視頻反饋。本發明還涉及區塊鏈技術，訓練的模型可以存儲于區塊鏈節點上。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于query分析的視頻反饋方法、裝置、設備及介質。

背景技術

當下的視頻內容分析技術應用領域主要是娛樂相關，例如：體育視頻生成集錦，綜藝視頻的剪輯等，對于專業培訓領域的視頻剪輯還較為欠缺。

另外，目前的各個培訓平臺，在根據用戶提出的問題進行視頻反饋時，主要依據的是視頻主題，并未將視頻內容與用戶輸入的問題相關聯，導致反饋的視頻不夠詳細，且準確性較低，無法匹配用戶的需求。

發明內容

本發明實施例提供了一種基于query分析的視頻反饋方法、裝置、設備及介質，能夠通過分析query日志獲取到用戶關注度較高的目標query及與目標query關聯的視頻段，以供后續訓練模型使用，并能夠反映出視頻片段的主要內容，使訓練得到的模型更加符合用戶的關注點，采用目標query的向量表征與每個目標query關聯的視頻段的向量表征融合后的拼接向量訓練所述目標分類模型，能夠有效提高問題與反饋視頻內容間的關聯性，使模型的分類效果更佳，進而基于人工智能手段實現準確的視頻反饋。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于query分析的視頻反饋方法，其包括：

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關聯的視頻段；

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

將與所述目標query關聯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，并訓練預設神經網絡模型，得到視頻內容分析模型；

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；

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；

根據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，并根據所述相關度確定與所述待處理query對應的目標視頻。

根據本發明優選實施例，所述分析所述瀏覽信息，得到目標query及與所述目標query關聯的視頻段包括：

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