视频的价值属性确定方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种视频的价值属性确定方法、装置及电子设备，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能领域、神经网络领域、视频搜索领域和视频价值属性评估领域。具体实现方案为：监测到待确定价值属性的视频；对视频中的文本信息和视频中的音频信息进行融合处理，得到融合结果；获取融合结果与视频中的图像信息之间的对比损失，其中，对比损失用于表征融合结果与图像信息之间的匹配程度；基于对比损失确定视频的价值属性。视频的价值属性。视频的价值属性。

【技术实现步骤摘要】
视频的价值属性确定方法、装置及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及人工智能领域、神经网络领域、视频搜索领域和视频价值属性评估领域中的一种视频的价值属性确定方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]在通过输入关键词进行搜索任务时，搜索系统会推荐与该关键词相关且视频内容价值较高的视频进行展示。
[0003]目前，搜索系统所展示的视频是基于用户输入关键词后的行为数据(也即，用户行为后验数据)来确定的，但由于当前搜索场景下的用户行为后验数据难以辅助刻画用户在其他不同搜索场景下的相关视频的内容价值，因此，上述方法仅能在特定场景下评估视频的内容价值。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种视频的价值属性确定方法、装置及电子设备。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种视频的价值属性确定方法。该方法可以包括：监测到待确定价值属性的视频；对视频中的文本信息和视频中的音频信息进行融合处理，得到融合结果；获取融合结果与视频中的图像信息之间的对比损失，其中，对比损失用于表征融合结果与图像信息之间的匹配程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频的价值属性确定方法，包括：监测到待确定价值属性的视频；对所述视频中的文本信息和所述视频中的音频信息进行融合处理，得到融合结果；获取所述融合结果与所述视频中的图像信息之间的对比损失，其中，所述对比损失用于表征所述融合结果与所述图像信息之间的匹配程度；基于所述对比损失确定所述视频的价值属性。2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述视频中的文本信息和所述视频中的音频信息进行融合处理，得到融合结果包括：将所述文本信息转换为文本向量，且将所述音频信息转换为音频向量；对所述文本向量和所述音频向量进行融合，得到融合向量，其中，所述融合结果包括所述融合向量。3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述文本向量和所述音频向量进行融合，得到融合向量包括：基于所述文本向量对所述音频向量进行加权处理，得到所述融合向量。4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述文本向量对所述音频向量进行加权处理，得到所述融合向量，包括：获取所述文本向量和所述音频向量之间的相似度；基于所述相似度确定所述音频向量的权重；基于所述权重对所述音频向量进行加权处理，得到所述融合向量。5.根据权利要求1所述的方法，其中，获取所述融合结果与所述视频中的图像信息之间的对比损失包括：对所述融合结果进行文本编码，得到第一编码特征；对所述图像信息进行图像编码，得到第二编码特征；对所述第一编码特征和所述第二编码特征进行对比学习，得到所述对比损失。6.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述对比损失确定所述视频的价值属性，包括：确定所述对比损失所处的对比损失阈值范围；将所述对比损失阈值范围对应的价值属性，确定为所述视频的价值属性。7.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述价值属性转换为目标文本信息；将所述目标文本信息添加至所述文本信息。8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，还包括：响应于所述视频的价值属性满足目标价值属性，将所述视频确定为视频搜索结果推送至客户端。9.一种视频的价值属性确定方法，包括：监测到待确定价值属性的视频；将所述视频输入至价值预测模型中进行处理，得到所述视频的价值属性，其中，所述价值预测模型为基于融合结果样本与视频样本中的图像信息样本之间的对比损失样本训练得到，所述融合结果样本为对所述视频样本中的文本信息样本和所述视频样本中的音频信
息样本进行融合处理得到，所述对比损失样本用于表征所述融合结果样本与所述图像信息样本之间的匹配程度。10.根据权利要求9所述的方法，还包括：对所述视频进行抽帧处理，得到所述视频中的图像信息；将所述视频输入至价值预测模型中进行处理，得到所述视频的价值属性包括：基于所述价值预测模型对所述视频中的文本信息和所述视频中的音频信息进行融合处理，得到融合结果，且基于所述融合结果与所述图像信息之间的对比损失，确定所述视频的价值属性，其中，所述对比损失用于表征所述融合结果与所述图像信息之间的匹配程度。11.一种模型的确定方法，包括：获取视频样本，其中，所述视频样本包括用于表示所述视频样本的价值属性的标签；对所述视频样本中的文本信息样本和所述视频样本中的音频信息样本进行融合处理，得到融合结果样本；获取所述融合结果样本与所述视频中的图像信息之间的对比损失样本，其中，所述对比损失样本用于表征所述融合结果样本与所述图像信息样本之间的匹配程度；基于所述对比损失样本和所述价值属性的标签，训练得到价值预测模型，其中，所述价值预测模型用于预测待识别的视频的价值属性。12.根据权利要求11所述的方法，其中，对所述视频样本中的文本信息样本和所述视频样本中的音频信息样本进行融合处理，得到融合结果样本包括：将所述文本信息样本转换为文本向量样本，且将所述音频信息样本转换为音频向量样本；对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文俊，贠挺，于天宝，刘慧慧，
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：