[发明专利]素材分类方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种素材分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：基于多个历史场景素材的第一标注场景类别及第一特征向量训练第一随机森林模型；根据待分类场景素材的第二特征向量及多个第一特征向量识别待分类场景素材的第二标注场景类别；基于第二场景类别及第二特征向量更新第一随机森林模型得到第二随机森林模型；根据第一随机森林模型的第一输出及第二随机森林模型的第二输出校正第一标注场景类别为第一目标场景类别；根据第二标注场景类别及第二随机森林模型的第二输出计算待分类场景素材的第二目标场景类别。本发明能够对场景素材进行准确的分类且解决人工误标注的问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种素材分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

营销活动不仅能够吸引消费者的注意力，还能够传递出品牌的核心价值，进而提升品牌的影响力。现有活动素材平台可以提供各种各样的场景素材，供营销活动的策划者选取，从而根据选取的场景素材来实施营销活动。

发明人在实现本发明的过程中发现，现有活动素材平台通过人工标注已有的场景素材的场景，并基于标注后的场景素材训练机器学习模型，使用训练完成的机器学习模型来对新上传的场景素材进行素材分类，由于人工标注场景会存在错误，训练完成的机器学习模型的分类准确度较低，导致对新上传的场景素材的分类的准确度也较低，且无法更新人工错误标注的场景素材的场景类别。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种素材分类方法、装置、计算机设备及存储介质，能够对场景素材进行准确的分类，且不断更新历史场景素材的场景类别，解决了人工误标注的问题。

本发明的第一方面提供一种素材分类方法，所述方法包括：

获取多个历史场景素材的第一标注场景类别，提取所述多个历史场景素材的第一特征向量；

基于多个所述第一标注场景类别及多个所述第一特征向量训练第一随机森林模型；

提取待分类场景素材的第二特征向量，根据多个所述第一特征向量及所述第二特征向量识别所述待分类场景素材的第二标注场景类别；

基于所述第二场景类别及所述第二特征向量更新所述第一随机森林模型得到第二随机森林模型；

根据所述第一随机森林模型的第一输出及所述第二随机森林模型的第二输出校正所述第一标注场景类别为第一目标场景类别；

根据所述第二标注场景类别及所述第二随机森林模型的第二输出计算所述待分类场景素材的第二目标场景类别。

在一个可选的实施例中，所述方法还包括：

接收所述用户对所下载的目标场景素材的反馈；

解析所述反馈得到所述目标场景素材的真实场景类别；

基于所述目标场景素材及对应的真实场景类别更新所述第二随机森林模型得到第三随机森林模型，使得所述第三随机森林模型输出的所述目标场景素材的场景类别与所述真实场景类别相同；

使用所述第三随机森林模型更新其他场景素材的场景类别。

在一个可选的实施例中，所述根据所述第一随机森林模型的第一输出及所述第二随机森林模型的第二输出校正所述第一标注场景类别为第一目标场景类别包括：

获取所述第一输出中每个历史场景素材的第一待确认场景类别；

获取所述第二输出中每个历史场景素材的第二待确认场景类别；

判断所述第一待确认场景类别的第一类别概率及对应的所述第二待确认场景类别的第二类别概率是否均大于预设类别概率阈值；