一种识别多媒体内容发布者的类型的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种识别多媒体内容发布者的类型的方法，包括：获取待识别多媒体内容发布者的信息，基于待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，确定待识别多媒体内容发布者的类型；其中，目标关联关系用于指示多种类型的对象之间的关联关系，多种类型的对象包括：多媒体内容发布者和与多媒体内容发布者关联的目标对象。本方案在确定待识别多媒体内容发布者的类型时，除了考虑待识别多媒体内容发布者自身的信息之外，还考虑了多种类型的对象之间的关联关系，例如，考虑了多媒体内容发布者之间的关联关系、多媒体内容发布者与多媒体内容发布者关联的目标对象之间的关联关系。因此，能够准确的确定待识别多媒体内容发布者的类型。容发布者的类型。容发布者的类型。

【技术实现步骤摘要】
一种识别多媒体内容发布者的类型的方法及装置


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种识别多媒体内容发布者的类型的方法及装置。

技术介绍

[0002]在一些场景中，具备识别多媒体发布者的类型的需求。例如，在向用户推送多媒体内容时，向用户展示该多媒体内容的发布者的类型。
[0003]但是，目前用于识别多媒体发布者的类型的方案，其识别结果并不是很准确，因此，急需一种方案，能够解决上述问题。

技术实现思路

[0004]为了解决或者至少部分解决上述问题，本申请实施例提供了一种识别多媒体内容发布者的类型的方法及装置。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种识别多媒体内容发布者的类型的方法，所述方法包括：
[0006]获取待识别多媒体内容发布者的信息；
[0007]基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，确定所述待识别多媒体内容发布者的类型；其中，所述目标关联关系，用于指示多种类型的对象之间的关联关系，所述多种类型的对象，包括：多媒体内容发布者和与所述多媒体内容发布者关联的目标对象。
[0008]可选的，所述目标对象，包括：
[0009]多媒体内容，和/或，交互对象。
[0010]可选的，所述基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，确定所述待识别多媒体内容发布者的类型，包括：
[0011]将所述待识别多媒体内容发布者的信息输入多媒体处理模型，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型，所述多媒体处理模型，用于基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，确定所述待识别多媒体内容发布者的类型。
[0012]可选的，所述多媒体处理模型包括第一关联关系处理模块，所述第一关联关系处理模块，用于：
[0013]基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，得到所述待识别多媒体内容发布者的特征；
[0014]基于所述待识别多媒体内容发布者的特征，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型。
[0015]可选的，所述第一关联关系处理模块，通过如下方式训练得到：
[0016]获取所述多种类型的训练对象和训练多媒体内容发布者对应的标签，所述训练多媒体内容发布者对应的标签，用于指示所述训练多媒体内容发布者对应的类型，所述多种
类型的训练对象，包括所述训练多媒体内容发布者；
[0017]基于所述多种类型的训练对象，构建所述多种类型的训练对象之间的关联关系；
[0018]基于所述多种类型的训练对象之间的关联关系，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，并基于所述训练多媒体内容发布者的融合特征，得到所述训练多媒内容的预测类型；
[0019]基于所述预测类型和所述训练多媒体内容发布者对应的标签，更新所述第一关联关系处理模块的参数。
[0020]可选的，所述基于所述多种类型的训练对象之间的关联关系，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，包括：
[0021]基于所述训练多媒体内容的初始特征和与所述训练多媒体内容具备关联关系的其它训练对象的初始特征，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征。
[0022]可选的，所述基于所述训练多媒体内容的初始特征和与所述训练多媒体内容具备关联关系的其它训练对象的初始特征，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，包括：
[0023]基于所述训练多媒体内容的初始特征、与所述训练多媒体内容具备关联关系的其它训练对象的初始特征、以及所述其它训练对象的初始特征中各个初始特征的注意力系数，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，所述其它训练对象包括第一对象，所述第一对象的初始特征的注意力系数，基于所述第一对象的初始特征、以及所述训练多媒体内容的初始特征以及所述训练多媒体内容和所述第一对象之间的关联关系类型确定。
[0024]可选的，所述多种类型的训练对象之间的关联关系，包括：
[0025]训练多媒体内容之间的关联关系，所述训练多媒体内容之间的关联关系，包括初始关联关系和第二关联关系处理模块基于训练多媒体内容的特征所得到的附加关联关系，所述初始关联关系基于所述训练多媒体内容确定。
[0026]可选的，所述第二关联关系处理模块的训练过程包括N轮迭代，第i轮迭代的方式如下：
[0027]获取多个训练多媒体内容的中间关联关系，所述中间关联关系，包括所述初始关联关系和前(i
‑
1)轮迭代所确定的附加关联关系；
[0028]基于所述中间关联关系，得到所述多个训练多媒体内容的特征；
[0029]基于所述多个训练多媒体内容的特征，得到所述多个训练多媒体内容的预测结果；
[0030]基于所述多个训练多媒体内容的预测结果和所述多个训练多媒体内容的标签，更新所述第二关联关系处理模块的参数。
[0031]可选的，所述基于所述多个训练多媒体内容的预测结果和所述多个训练多媒体内容的标签，更新所述第二关联关系处理模块的参数，包括：
[0032]基于所述多个训练多媒体内容的预测结果、所述多个训练多媒体内容的标签、以及所述中间关联关系的正则项，更新所述第二关联关系处理模块的参数。
[0033]可选的，所述获取所述多种类型的训练对象包括：
[0034]按照所述多种类型的排列顺序，按序获取所述多种类型中每个类型分别对应的多个训练对象。
[0035]可选的，所述方法还包括：
[0036]获取所述待识别多媒体内容发布者所发布的多媒体内容；
[0037]所述将所述待识别多媒体内容发布者的信息输入多媒体处理模型，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型，包括：
[0038]将所述待识别多媒体内容发布者的信息和所述待识别多媒体内容发布者所发布的多媒体内容输入所述多媒体处理模型，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型。
[0039]可选的，所述多媒体处理模型还包括
[0040]所述第二关联关系处理模块；
[0041]所述第二关联关系处理模块，用于基于所述待识别多媒体内容发布者所发布的多媒体内容和所述训练多媒体内容之间的关联关系，得到所述待识别多媒体内容发布者所发布的多媒体内容的目标特征；
[0042]所述第一关联关系处理模块，用于：
[0043]基于所述待识别多媒体内容发布者的信息、所述目标特征和预先确定的目标关联关系，得到所述待识别多媒体内容发布者的特征；
[0044]基于所述待识别多媒体内容发布者的信息的特征，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型。
[0045]可选的，所述方法还包括：
[0046]获取所述待识别多媒体内容发布者对应的交互对象的信息；
[0047]所述将所述待识别多媒体内容发布者的信息输入多媒体处理模型，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型，包括：
[0048]将所述待识别多媒体内容发布者的信息和所述交互对象的信息输入所述多媒体处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别多媒体内容发布者的类型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别多媒体内容发布者的信息；基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，确定所述待识别多媒体内容发布者的类型；其中，所述目标关联关系，用于指示多种类型的对象之间的关联关系，所述多种类型的对象，包括：多媒体内容发布者和与所述多媒体内容发布者关联的目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象，包括：多媒体内容，和/或，交互对象。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，确定所述待识别多媒体内容发布者的类型，包括：将所述待识别多媒体内容发布者的信息输入多媒体处理模型，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型，所述多媒体处理模型，用于基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，确定所述待识别多媒体内容发布者的类型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多媒体处理模型包括第一关联关系处理模块，所述第一关联关系处理模块，用于：基于所述待识别多媒体内容发布者的信息和预先确定的目标关联关系，得到所述待识别多媒体内容发布者的特征；基于所述待识别多媒体内容发布者的特征，得到所述待识别多媒体内容发布者的类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一关联关系处理模块，通过如下方式训练得到：获取所述多种类型的训练对象和训练多媒体内容发布者对应的标签，所述训练多媒体内容发布者对应的标签，用于指示所述训练多媒体内容发布者对应的类型，所述多种类型的训练对象，包括所述训练多媒体内容发布者；基于所述多种类型的训练对象，构建所述多种类型的训练对象之间的关联关系；基于所述多种类型的训练对象之间的关联关系，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，并基于所述训练多媒体内容发布者的融合特征，得到所述训练多媒内容的预测类型；基于所述预测类型和所述训练多媒体内容发布者对应的标签，更新所述第一关联关系处理模块的参数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述多种类型的训练对象之间的关联关系，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，包括：基于所述训练多媒体内容的初始特征和与所述训练多媒体内容具备关联关系的其它训练对象的初始特征，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练多媒体内容的初始特征和与所述训练多媒体内容具备关联关系的其它训练对象的初始特征，得到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，包括：基于所述训练多媒体内容的初始特征、与所述训练多媒体内容具备关联关系的其它训练对象的初始特征、以及所述其它训练对象的初始特征中各个初始特征的注意力系数，得
到所述训练多媒体内容发布者的融合特征，所述其它训练对象包括第一对象，所述第一对象的初始特征的注意力系数，基于所述第一对象的初始特征、以及所述训练多媒体内容的初始特征以及所述训练多媒体内容和所述第一对象之间的关联关系类型确定。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多种类型的训练对象之间的关联关系，包括：训练多媒体内容之间的关联关系，所述训练多媒体内容之间的关联关系，包括初始关联关系和第二关联关系处理模块基于训练多媒体内容的特征所得到的附加关联关系，所述初始关联关系基于所述训练多媒体内容确定。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述第二关联关系处理模块的训练过程包括N轮迭代，第i轮迭代的方式如下：获取多个训练多媒体内...

【专利技术属性】
技术研发人员：成逸吉，梁栋，王睿，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：