[发明专利]视频分类方法、装置、设备及介质

说明书

本公开实施例公开一种视频分类方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标视频和目标类别标签；通过预设视频模型提取目标视频的视频内容特征，得到对应于目标视频的视频特征向量；通过预设文本模型提取目标类别标签的文本内容特征，得到对应于目标类别标签的文本特征向量；根据视频特征向量和文本特征向量，获得目标视频与目标类别标签间的相关性分数；在相关性分数大于或等于预设的分数阈值的情况下，确定目标视频的类别标签为目标类别标签。即，其是直接计算能够反映目标视频所属分类的视频特征向量和能够反映目标类别标签所属分类的文本特征向量间的相关性分数，从而可以提高目标视频归类的准确性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，更具体地，涉及一种视频分类方法、装置、设备及介质。

背景技术

在短视频领域，用户时常会对自身发布的短视频按照视频内容进行归类，以使得归类后的短视频可以基于用户的特定兴趣进行查找和推荐。

通常，用户在发布短视频时，可以是对所发布的短视频打上类别标签，以达到对该短视频归类的目的。然而，用户在为视频打类别标签时，会出现乱打类别标签的情况，从而导致视频归类错误，使得该类别标签聚合页中出现一些与该类别标签无关的视频。

发明内容

本公开实施例提供了一种视频分类方法、装置、设备及介质，可以提高视频归类的准确性。

根据本公开的第一方面，提供了一种视频分类方法，所述方法包括：

获取目标视频和目标类别标签；

通过预设视频模型提取所述目标视频的视频内容特征，得到对应于所述目标视频的视频特征向量；

通过预设文本模型提取所述目标类别标签的文本内容特征，得到对应于所述目标类别标签的文本特征向量；

根据所述视频特征向量和所述文本特征向量，获得所述目标视频与所述目标类别标签间的相关性分数；

在所述相关性分数大于或等于预设的分数阈值的情况下，确定所述目标视频的类别标签为所述目标类别标签。

根据本公开的第二方面，提供了一种视频分类装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取目标视频和目标类别标签；

视频模块，用于通过预设视频模型提取所述目标视频的视频内容特征，得到对应于所述目标视频的视频特征向量；

文本模块，用于通过预设文本模型提取所述目标类别标签的文本内容特征，得到对应于所述目标类别标签的文本特征向量；

第二获取模块，用于根据所述视频特征向量和所述文本特征向量，获得所述目标视频与所述目标类别标签间的相关性分数；

确定模块，用于在所述相关性分数大于或等于预设的分数阈值的情况下，确定所述目标视频的类别标签为所述目标类别标签。

根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，其包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可执行的指令；所述处理器用于在所述指令的控制下执行根据以上第一方面所述的视频分类方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的视频分类方法。

根据本公开实施例的视频分类方法、装置、设备及介质，其是基于预先训练好的视频模型提取目标视频的视频内容特征，及基于预先训练好的文本模块提取目标类别标签的文本内容特征，这可以提高所提取的视频内容特征和文本内容特征的准确性，使得所提取出的视频内容特征和文本内容特征均能够准确反映目标视频和目标类别标签的所属分类。同时，其是直接计算目标视频的视频内容特征组成的视频特征向量和目标类别标签的文本内容特征组成的文本特征向量间的相关性分数，从而可以提高目标视频归类的准确性。