视频检索方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了视频检索方法、装置、设备及存储介质，涉及知识图谱、深度学习领域。具体实现方案为：接收视频检索请求，视频检索请求包括检索信息；将检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，视频索引信息是根据预设知识图谱对视频进行语义理解得到的，该视频索引信息用于表示视频与检索信息之间的关系；输出视频检索结果。由于该视频索引信息是根据预设知识图谱对视频进行语义理解得到的，且该视频索引信息用于表示视频与检索信息之间的关系，因而，该视频索引信息能够对视频进行更细粒度的表达，从而在视频检索过程中，进行更细粒度的检索，以提高检索精准度。

【技术实现步骤摘要】
视频检索方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例涉及数据处理中的知识图谱、深度学习技术，尤其涉及一种视频检索方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着短视频的兴起，每天都有大量的短视频被生产并上传到各大视频平台，随着各大视频平台视频量的增长，用户对视频内容的精准检索也越来越困难。视频检索主要是基于用户输入的检索信息在视频库中进行视频检索的过程。目前的视频搜索，从视频理解层面来看，各视频平台对视频理解业务的处理还存在人工处理的现状，比如视频内容标签标注，人工标注对于封闭的标签集合具有较高的置信度，但对于开放的标签集合就会逊色很多。而从视频搜索业务层面来看，目前各视频平台的搜索业务主要还根据文本搜索。综上，现有的视频理解和视频搜索方式使得视频检索精准度不高。
技术实现思路
本申请提供了一种用于提高视频检索精度的视频检索方法、装置、设备及存储介质。根据本申请的一方面，提供了一种视频检索方法，包括：接收视频检索请求，所述视频检索请求包括检索信息；将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，所述视频索引信息是根据预设知识图谱对所述视频进行语义理解得到的，所述视频索引信息用于表示视频与检索信息之间的关系；输出所述视频检索结果。根据本申请的另一方面，提供了一种视频检索装置，包括：接收模块，用于接收视频检索请求，所述视频检索请求包括检索信息；匹配模块，用于将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，所述视频索引信息是根据预设知识图谱对所述视频进行语义理解得到的，所述视频索引信息用于表示视频与检索信息之间的关系；输出模块，用于输出所述视频检索结果。根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的方法。根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法。根据本申请的另一方面，提供了一种视频检索方法，包括：获取视频检索信息；根据视频检索信息和预设的视频索引信息进行视频检索，得到视频检索结果，所述预设的视频索引信息是根据预设知识图谱对所述视频构建索引信息得到的；输出所述视频检索结果。根据本申请的技术提高了视频检索精准度。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1是本申请实施例提供的应用场景的示意图；图2是本申请实施例提供的视频检索方法的流程图；图3是本申请实施例提供的视频索引信息的示意图；图4是本申请实施例提供的视频检索方法的检索逻辑图；图5是本申请实施例提供的一种用户界面图；图6是本申请实施例提供的视频检索装置的结构图；图7是用来实现本申请实施例的视频检索方法的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。图1是本申请实施例提供的一种应用场景图。如图1所示，该应用场景包括：终端设备11和视频服务器12；其中，终端设备11可以是电脑、Ipad、智能手机等电子设备。视频服务器12中存储有大量的视频。用户可以在终端设备11上输入检索信息，终端设备将检索信息形成检索请求，并发送至视频服务器12；视频服务器12根据用户输入的检索信息，在大量的视频中进行检索，得到视频检索结果，并将视频检索结果返回给终端设备11。目前，视频检索主要是基于用户输入的关键词，和视频的标注信息进行匹配，其中，视频的标注信息是采用文本对视频进行描述得到的。也就是说，视频服务器12中存储的视频的标注信息目前都是文本信息，而目前的检索也都是基于用户输入的关键和文本进行匹配进行的。在上述视频检索过程中，视频标注信息较为简单，对于视频不能很好地表达，导致在检索过程中，检索结果的精确度较低。针对上述技术问题，本申请实施例通过对视频进行更细粒度的表达，使得视频的表达信息更为丰富，从而在视频检索的过程中，能够更加精准地检索到用户想要的视频，以提高视频检索准确度。下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。图2为本申请实施例提供的视频检索方法流程图。本申请实施例针对现有技术的如上技术问题，提供了视频检索方法，如图2所示，该方法具体步骤如下：步骤201、接收视频检索请求。其中，视频检索请求包括检索信息。本实施例的执行主体可以是如图1所示的终端设备，也可以是如图1所示的服务器。若执行主体为终端设备，则终端设备接收用户输入的检索信息，并根据检索信息生成检索请求。其中，可以是由终端设备的接收模块接收用户输入的检索信息，然后根据检索信息生成检索请求并发送至终端设备的处理器。若执行主体为服务器，则用户在终端设备11上输入检索信息，终端设备根据检索信息生成视频检索请求，并将该视频检索请求发送至视频服务器12，由服务器12接收视频检索请求。其中，检索信息可以是自然语言形式，其包括但不限于词语、句子和段落。另外，该检索信息可以是文字形式，也可以是语音形式，还可以是图片形式等其它形式，本实施例对此不做具体限定。若检索信息是语音形式，则还需要对语音形式的检索信息进行语音识别，将其转换为文字描述信息；若检索信息是图片形式，则还需要对图片进行图像识别，以提取出能够用于检索的文字信息。步骤202、将检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果。其中，视频索引信息是根据预设知识图谱对视频进行语义理解得到的，该视频索引信息用于表示视频与检索信息之间的关系。视频索引信息可以理解为视频的标注信息，在接收到用户的检索请求后，能够与检索请求中的检索信息进行匹配。其中，在将检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果之前，本实施例的方法还包括：对视频检索请求进行解析，得到检索信息。可选的，可以预先根据预设知识图谱对视频进行语义理解，得到视频索引信息，并将带有视频索引信息的视频存储在视频服务器中。当然，本实施例也可以是在接收到视频检索请求后，再根据预设知识图谱对视频进行语义理解，得到视频索引信息，然后再将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频检索方法，包括：/n接收视频检索请求，所述视频检索请求包括检索信息；/n将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，所述视频索引信息是根据预设知识图谱对所述视频进行语义理解得到的，所述视频索引信息用于表示视频与检索信息之间的关系；/n输出所述视频检索结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频检索方法，包括：
接收视频检索请求，所述视频检索请求包括检索信息；
将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，所述视频索引信息是根据预设知识图谱对所述视频进行语义理解得到的，所述视频索引信息用于表示视频与检索信息之间的关系；
输出所述视频检索结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述视频索引信息包括：每个视频对应的至少一个标签；
相应的，所述将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，包括：
根据所述预设知识图谱从所述检索信息中提取待检索的标签；
将所述待检索的标签与每个视频对应的至少一个标签进行匹配，得到所述视频检索结果。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述视频索引信息包括：采用文本对所述视频进行表达的文本信息；
相应的，所述将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，包括：
根据所述预设知识图谱从所述检索信息中提取待检索的标签；
将所述待检索的标签与所述文本信息进行匹配，得到所述视频检索结果。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述视频索引信息包括：每个视频对应的向量，所述向量是将每个视频对应的至少一个标签进行向量化表示得到的；
相应的，所述将所述检索信息与视频索引信息进行匹配，得到视频检索结果，包括：
根据所述预设知识图谱从所述检索信息中提取待检索的标签；
将所述待检索的标签进行向量化表示，得到向量化标签；
将所述向量化标签与每个视频对应的向量进行匹配，得到所述视频检索结果。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述向量化标签与每个视频对应的向量进行匹配，得到所述视频检索结果，包括：
对所述向量化标签和每个视频对应的向量进行相似度计算，得到所述每个视频的匹配度；
根据所述匹配度，确定所述视频检索结果。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述向量化标签为多个；
相应的，所述对所述向量化标签和每个视频对应的向量进行相似度计算，得到所述每个视频的匹配度，包括：
将每个向量化标签分别与每个视频对应的向量进行相似度计算，得到每个向量化标签与所述向量的相似度；
根据每个向量化标签与所述向量的相似度，及其与所述相似度对应的权重，确定所述视频的匹配度。


7.根据权利要求2-6任一项所述的方法，其中，所述根据所述预设知识图谱从所述检索信息中提取待检索的标签，包括：
对所述检索信息进行意图识别，得到检索意图，所述检索意图包括用户期望检索到的视频的标签；
根据所述预设知识图谱从所述检索意图中获取待检索的标签。


8.根据权利要求2-6任一项所述的方法，其中，所述检索信息中的标签包括如下至少一项：实体标签、分类标签、场景标签、主题标签、实体侧面标签、事件标签，所述实体侧面标签用于表示与所述实体标签相关的信息；
所述视频对应的标签包括如下至少一项：实体索引标签、分类索引标签、场景索引标签、主题索引标签、实体侧面索引标签、事件索引标签，所述实体侧面索引标签用于表示与所述实体索引标签相关的信息；
所述将所述待检索的标签与每个视频对应的至少一个标签进行匹配，得到所述视频检索结果，包括：
将所述实体标签、分类标签、场景标签、主题标签、实体侧面标签、事件标签中至少一项，分别与所述实体索引标签、分类索引标签、场景索引标签、主题索引标签、实体侧面索引标签、事件索引标签中的相应项进行匹配；
将所述实体索引标签、分类索引标签、场景索引标签、主题索引标签、实体侧面索引标签、事件...

【专利技术属性】
技术研发人员：王述，张晓寒，任可欣，冯知凡，柴春光，朱勇，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11