[发明专利]视频作者识别方法、装置、电子设备及介质

说明书

本公开关于一种视频作者识别方法、装置、电子设备及介质，涉及计算机技术领域。获取待识别作者的作者相关信息以及由待识别作者创建的已发布视频的内容相关信息；将作者相关信息以及内容相关信息输入目标识别模型，以将作者相关信息编码为文本向量序列，将内容相关信息编码为视频向量序列；目标识别模型是基于样本作者的样本作者相关信息、样本作者创建的已发布视频的样本内容相关信息以及样本作者标签训练得到的，样本作者标签用于表征样本作者是否为知识类作者；基于文本向量序列以及视频向量序列对待识别作者进行作者类型分类识别，得到待识别作者的作者类型识别结果；作者类型识别结果用于表征待识别作者是否为知识类作者，提高了识别准确率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种视频作者识别方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

随着网络技术的发展，涌现出了大量视频平台(例如，短视频平台)，平台用户作为创作者，可以通过上传或发布视频实现与其他用户的交流和分享，相应地，平台方可以根据用户的实际需求对不同类型的视频进行推荐和激励。

其中，知识类的视频分享在平台中占据的比重越来越大，因此，如何准确识别出平台中的创作者是否为知识类作者成为亟需解决的问题。

发明内容

本公开提供一种视频作者识别方法、装置、电子设备及介质，以至少解决如何准确识别出平台中的创作者是否为知识类作者的问题。本公开的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种视频作者识别方法，包括：

获取待识别作者的作者相关信息以及由所述待识别作者创建的已发布视频的内容相关信息；

将所述作者相关信息以及内容相关信息输入目标识别模型，以将所述作者相关信息编码为文本向量序列，将所述内容相关信息编码为视频向量序列；所述目标识别模型是基于样本作者的样本作者相关信息、所述样本作者创建的已发布视频的样本内容相关信息以及样本作者标签训练得到的，所述样本作者标签用于表征所述样本作者是否为知识类作者；

基于所述文本向量序列以及所述视频向量序列对所述待识别作者进行作者类型分类识别，得到所述待识别作者的作者类型识别结果；所述作者类型识别结果用于表征所述待识别作者是否为知识类作者。

可选的，所述待识别作者创建的已发布视频的数量为至少两个，所述内容相关信息包括视频标签以及视频多模态信息；所述视频标签用于表征所述已发布视频是否为知识类视频，所述视频标签是基于所述已发布视频的视频内容确定的；所述方法还包括：获取所述待识别作者创建的已发布视频的视频上传时间；

所述将所述内容相关信息编码为视频向量序列，包括：

对各个所述已发布视频的视频标签进行编码处理，得到各个所述已发布视频的第一向量；

基于各个所述已发布视频的视频上传时间，将所述已发布视频分类至对应不同时间区间的多个数据集合中；所述多个数据集合属于至少两种不同的时间区间；

获取各个所述数据集合中已发布视频的置信度，并基于各个所述已发布视频的置信度生成第二向量；

基于各个所述已发布视频的视频多模态信息为各个所述已发布视频生成第三向量；

基于各个所述已发布视频的第一向量、第二向量以及第三向量，生成所述视频向量序列。

可选的，所述基于各个所述已发布视频的视频上传时间，将所述已发布视频分类至对应不同时间区间的多个数据集合中，包括：

对于任一所述时间区间，从各个所述已发布视频中，确定属于所述时间区间的已发布视频；

基于所述时间区间对应的时间跨度以及所述时间区间对应的数据集合数量，确定属于所述时间区间的数据集合对应的集合时长；所述集合时长用于表征所述数据集合中视频的视频上传时间之间的差值上限值；