视频标签的确定方法和装置与流程

技术特征：
1.一种视频标签的确定方法，其特征在于，包括：获取目标视频的视频信息；将所述目标视频的视频信息转换成目标文本特征；通过预训练的标签分类模型，根据所述目标文本特征，在预设的目标视频标签集合中确定与所述目标视频匹配的第一视频标签集合；通过预训练的标签识别模型，根据所述目标文本特征，确定与所述目标视频匹配的第二视频标签集合；根据所述第一视频标签集合和所述第二视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标文本特征包括所述视频信息中每个字符的字符特征，所述通过预训练的标签识别模型，根据所述目标文本特征，确定与所述目标视频匹配的第二视频标签集合，包括：通过所述标签识别模型对所述视频信息中每个字符的字符特征进行标签识别，得到标签识别结果，其中，所述标签识别结果包括所述每个字符所属的标签类型；根据所述标签识别结果，确定第一目标词集合，其中，所述第一目标词集合中的每个词是由所述视频信息中的多个字符所构成的词，所述多个字符所属的标签类型相同、且为预设的标签类型集合中的一个；根据所述第一目标词集合，确定所述第二视频标签集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标词集合，确定所述第二视频标签集合，包括：将所述第一目标词集合与预设的完整实体词集合进行相似性匹配，得到相互匹配的第一目标词子集和第二目标词子集；其中，所述第一目标词子集包括所述第一目标词集合中与预设的所述完整实体词集合匹配的第一目标词，所述第二目标词子集包括所述完整实体词集合中与所述第一目标词相匹配的第二目标词；将所述第一目标词集合中的所述第一目标词子集替换成所述第二目标词子集，得到所述第二视频标签集合。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述标签识别结果包括所述每个字符所属的标签类型以及对应的识别概率，所述根据所述第一视频标签集合和所述第二视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签，包括：在所述第二视频标签集合中，将识别概率大于或等于预设阈值的词确定为第三目标词，得到第三目标词子集；其中，所述第二视频标签集合中的每个词的识别概率由所述每个词所包含字符的所属标签类型对应的识别概率确定；将所述第一视频标签集合与所述第三目标词子集的并集确定为所述目标视频的视频标签。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一视频标签集合和所述第二视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签之前，所述方法还包括：基于所述视频信息在预设词库中进行匹配，得到第三视频标签集合，其中，所述第三视频标签集合包括所述预设词库中与所述视频信息匹配的词；所述根据所述第一视频标签集合和所述第二视频标签集合，确定所述目标视频的视频
标签，包括：根据所述第一视频标签集合、所述第二视频标签集合以及所述第三视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述标签识别结果包括所述每个字符所属的标签类型以及对应的识别概率，所述根据所述第一视频标签集合、所述第二视频标签集合以及所述第三视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签，包括：在所述第二视频标签集合中不存在识别概率大于或等于预设阈值的词时，将所述第一视频标签集合和所述第三视频标签集合的并集确定为所述目标视频的视频标签；其中，所述第二视频标签集合中的每个词的识别概率由所述每个词所包含字符的所属标签类型对应的识别概率确定；在所述第二视频标签集合中存在识别概率大于或等于所述预设阈值的词时，根据所述第一视频标签集合、所述第二视频标签集合以及所述第三视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述第二视频标签集合中存在识别概率大于或等于所述预设阈值的词时，根据所述第一视频标签集合、所述第二视频标签集合以及所述第三视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签，包括：在所述第二视频标签集合中存在识别概率大于或等于所述预设阈值的词、且所述第三视频标签集合不为空时，根据所述每个字符所属的标签类型对应的识别概率，在所述第二视频标签集合以及所述第三视频标签集合中确定第四目标词子集；将所述第一视频标签集合与所述第四目标词子集的并集确定为所述目标视频的视频标签。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个字符所属的标签类型对应的识别概率，在所述第二视频标签集合以及所述第三视频标签集合中确定第四目标词子集，包括：在所述第二视频标签集合中，将识别概率大于或等于预设阈值的词确定为第五目标词，得到第五目标词子集；将所述第五目标词子集确定为所述第四目标词子集，或者将所述第五目标词子集与所述第三视频标签集合的并集确定为所述第四目标词子集。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在历史视频信息集合中获取样本标签集合，其中，所述样本标签集合中包括样本视频信息、所述样本视频信息对应的样本标签、以及所述样本标签所属的标签类型；使用所述样本标签集合对样本分类模型进行训练，直到所述样本分类模型对应的目标损失值满足预设条件，得到所述标签分类模型，其中，所述目标损失值是所述样本分类模型根据所述样本视频信息确定的预测分类标签、所述样本标签以及所述标签类型共同确定的损失值。10.一种视频标签的确定装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取目标视频的视频信息；转换单元，用于将所述目标视频的视频信息转换成目标文本特征；第一确定单元，用于通过预训练的标签分类模型，根据所述目标文本特征，在预设的目
标视频标签集合中确定与所述目标视频匹配的第一视频标签集合；第二确定单元，用于通过预训练的标签识别模型，根据所述目标文本特征，确定与所述目标视频匹配的第二视频标签集合；第三确定单元，用于根据所述第一视频标签集合和所述第二视频标签集合，确定所述目标视频的视频标签。

技术总结
本申请公开了一种视频标签的确定方法和装置。其中，该方法包括：通过视频的视频信息，根据标签识别模型得到第一视频标签集合和标签分类模型得到的第二视频标签集合，确定目标视频的视频标签，结合视频标签识别模型与标签分类模型，相较于现有技术中检索方法得到视频标签，由于可以通过标签识别模型和标签分类模型，两种方式得到视频标签集合，并从视频标签集合中确定视频的视频标签，进而可以更准确的确定出视频的视频标签，进而解决了现有技术中，确定的视频标签准确性较低的技术问题。确定的视频标签准确性较低的技术问题。确定的视频标签准确性较低的技术问题。


技术研发人员：徐启东 陈小帅
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：2021.03.31
技术公布日：2021/11/25