[發(fā)明專利]內(nèi)容檢測方法、裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210060921.1
• 申請(qǐng)日: 2022-01-19
• 公開（公告）號(hào): CN114461987A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯逸帆;楊奕凡;張子恒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06F21/10
• 分類號(hào): G06F21/10;G06K9/62
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44300
• 代理人: 李玉婷

1.一種內(nèi)容檢測方法，其特征在于，包括：

獲取待檢測內(nèi)容和源內(nèi)容集合，所述源內(nèi)容集合包括至少一個(gè)具有版權(quán)的源內(nèi)容；

對(duì)所述待檢測內(nèi)容進(jìn)行多模態(tài)特征提取，得到每一模態(tài)的待檢測模態(tài)特征，并對(duì)所述源內(nèi)容進(jìn)行多模態(tài)特征提取，得到每一模態(tài)的源模態(tài)特征；

計(jì)算所述待檢測模態(tài)特征與對(duì)應(yīng)模態(tài)的源模態(tài)特征的相似度，得到每一模態(tài)的模態(tài)相似度；

根據(jù)所述待檢測模態(tài)特征，確定每一模態(tài)的模態(tài)權(quán)重，并基于所述模態(tài)權(quán)重對(duì)所述模態(tài)相似度進(jìn)行加權(quán)；

基于加權(quán)后模態(tài)相似度，在所述源內(nèi)容集合中檢測出所述待檢測內(nèi)容的版權(quán)信息。

2.如權(quán)利要求1所述的內(nèi)容檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待檢測模態(tài)特征，確定每一模態(tài)的模態(tài)權(quán)重，包括：

識(shí)別所述待檢測模態(tài)特征對(duì)應(yīng)的模態(tài)重要分?jǐn)?shù)；

檢測所述待檢測模態(tài)特征的模態(tài)質(zhì)量分?jǐn)?shù)；

對(duì)所述模態(tài)重要分?jǐn)?shù)和對(duì)應(yīng)模態(tài)的模態(tài)質(zhì)量分?jǐn)?shù)進(jìn)行融合，得到每一模態(tài)的模態(tài)權(quán)重。

3.如權(quán)利要求1所述的內(nèi)容檢測方法，其特征在于，所述基于加權(quán)后模態(tài)相似度，在所述源內(nèi)容集合中檢測出所述待檢測內(nèi)容的版權(quán)信息，包括：

將每一模態(tài)對(duì)應(yīng)的加權(quán)后模態(tài)相似度進(jìn)行融合，得到每一源內(nèi)容對(duì)應(yīng)的總加權(quán)后模態(tài)相似度；

根據(jù)所述總加權(quán)后模態(tài)相似度，在所述源內(nèi)容集合中篩選出目標(biāo)源內(nèi)容；

基于所述目標(biāo)源內(nèi)容，確定所述待檢測內(nèi)容的版權(quán)信息。

4.如權(quán)利要求1所述的內(nèi)容檢測方法，其特征在于，所述對(duì)所述待檢測內(nèi)容進(jìn)行多模態(tài)特征提取，得到每一模態(tài)的待檢測模態(tài)特征，并對(duì)所述源內(nèi)容進(jìn)行多模態(tài)特征提取，得到每一模態(tài)的源模態(tài)特征，包括：

對(duì)所述待檢測內(nèi)容進(jìn)行多模態(tài)提取，得到每一模態(tài)的待檢測模態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述源內(nèi)容進(jìn)行多模態(tài)提取，得到每一模態(tài)的源模態(tài)數(shù)據(jù)；

根據(jù)每一模態(tài)對(duì)應(yīng)的模態(tài)類型，分別確定所述待檢測模態(tài)數(shù)據(jù)和源模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的編碼器；

基于所述待檢測模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的編碼器，對(duì)所述待檢測模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到每一模態(tài)的待檢測模態(tài)特征；

基于所述源模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的編碼器，對(duì)所述源模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到每一模態(tài)的源模態(tài)特征。

5.如權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的內(nèi)容檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待檢測模態(tài)特征，確定每一模態(tài)的模態(tài)權(quán)重，并基于所述模態(tài)權(quán)重對(duì)所述模態(tài)相似度進(jìn)行加權(quán)，包括：

根據(jù)所述待檢測模態(tài)特征，采用訓(xùn)練后內(nèi)容檢測模型確定每一模態(tài)的模態(tài)權(quán)重，并基于所述模態(tài)權(quán)重對(duì)所述模態(tài)相似度進(jìn)行加權(quán)。

6.如權(quán)利要求5所述的內(nèi)容檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述待檢測模態(tài)特征，采用訓(xùn)練后內(nèi)容檢測模型確定每一模態(tài)的模態(tài)權(quán)重，并基于所述模態(tài)權(quán)重對(duì)所述模態(tài)相似度進(jìn)行加權(quán)之前，還包括：

獲取至少一個(gè)內(nèi)容樣本對(duì)，所述內(nèi)容樣本對(duì)包括檢測內(nèi)容樣本、源內(nèi)容樣本和標(biāo)注版權(quán)信息；

采用預(yù)設(shè)內(nèi)容檢測模型基于所述檢測內(nèi)容樣本和標(biāo)注版權(quán)信息預(yù)測每一模態(tài)的模態(tài)權(quán)重，得到預(yù)測模態(tài)權(quán)重；

基于所述預(yù)測模態(tài)權(quán)重，預(yù)測所述內(nèi)容樣本對(duì)的模態(tài)相似度，得到每一模態(tài)的預(yù)測模態(tài)相似度；

根據(jù)所述預(yù)測模態(tài)相似度和標(biāo)注版權(quán)信息，對(duì)所述預(yù)設(shè)內(nèi)容檢測模型進(jìn)行收斂，得到訓(xùn)練后內(nèi)容檢測模型。

7.如權(quán)利要求6所述的內(nèi)容檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述預(yù)測模態(tài)相似度和標(biāo)注版權(quán)信息，對(duì)所述預(yù)設(shè)內(nèi)容檢測模型進(jìn)行收斂，得到訓(xùn)練后內(nèi)容檢測模型，包括：

根據(jù)每一模態(tài)的預(yù)測模態(tài)相似度，計(jì)算所述內(nèi)容樣本對(duì)的總預(yù)測模態(tài)相似度；

基于所述總預(yù)測模態(tài)相似度和對(duì)應(yīng)的標(biāo)注版權(quán)信息，確定每一內(nèi)容樣本對(duì)的目標(biāo)損失信息；

基于所述目標(biāo)損失信息，對(duì)所述預(yù)設(shè)內(nèi)容檢測模型進(jìn)行收斂，得到訓(xùn)練后內(nèi)容檢測模型。