申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

申请日：2024-02-18

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN117743869B

主分类号：G06F18/22

分类号：G06F18/22;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种内容发现方法、系统、终端及存储介质，其中，所述方法包括：获取目标品牌信息和目标用户内容生成信息；将视频内容信息输入到视频编码模型中得到视频特征向量，将文本内容信息输入到文本编码模型中得到文本特征向量，将目标品牌信息输入到品牌编码模型中得到品牌语义；采用预先训练完成的得分函数生成目标用户内容生成信息与目标品牌信息的相似度；获取相似度，根据预设的选取阈值从所有的目标用户内容生成信息中选取目标内容信息。本发明通过所述方法，解决了采用单模态的内容发现方法时存在着由于仅利用了图像资料而忽略了文本、话题标签等多模态信息或只利用神经网络提取图像特征而无法利用视频中语义信息的问题。

主权项：1.一种内容发现方法，其特征在于，所述一种内容发现方法包括：获取目标品牌信息和目标用户内容生成信息，其中，所述目标用户内容生成信息包括视频内容信息和文本内容信息；将所述视频内容信息输入到视频编码模型中得到视频特征向量，将所述文本内容信息输入到文本编码模型中得到文本特征向量，将所述目标品牌信息输入到品牌编码模型中得到品牌语义；所述将所述目标品牌信息输入到品牌编码模型中得到品牌语义的步骤包括：根据独热编码表示所述目标品牌信息，得到目标独热编码；将所述目标独热编码输入到第二词嵌入模型中，得到嵌入特征；根据所述目标独热编码和所述嵌入特征进行逐元素相乘，得到所述品牌语义；根据所述目标独热编码和所述嵌入特征进行逐元素相乘，得到所述品牌语义，用以下公式表示：；其中，是品牌编号的独热编码，是品牌独热编码的嵌入特征，表示对应位置元素进行乘积运算，即逐元素乘积，通过融合独热编码和嵌入特征，来增强品牌的语义表示；根据所述视频特征向量、所述文本特征向量和所述品牌语义，采用预先训练完成的得分函数生成所述目标用户内容生成信息与目标品牌信息的相似度；所述得分函数的训练过程包括：获取包含有训练品牌信息和训练用户内容生成信息的训练数据，其中所述训练用户内容生成信息包括训练视频内容信息和训练文本内容信息；将所述训练视频内容信息输入到所述视频编码模型中得到训练视频特征向量，将所述训练文本内容信息输入到所述文本编码模型中得到训练文本特征向量，将所述训练品牌信息输入到所述品牌编码模型中得到训练品牌语义；根据所述训练视频特征向量、所述训练文本特征向量和所述训练品牌语义，采用待训练的得分函数生成所述训练用户内容生成信息与训练品牌信息的训练相似度；根据所述训练相似度和三元损失函数计算总体损失，根据所述总体损失更新得分函数参数；根据所述得分函数参数更新所述待训练的得分函数；根据训练数据训练所述待训练的得分函数，当所述总体损失达到预设阈值时，结束训练过程，得到所述预先训练完成的得分函数；通过包含有训练品牌信息和训练用户内容生成信息的训练数据迭代循环训练所述待训练的得分函数，同时反向更新所述视频编码模型和所述文本编码模型中的参数，当所述总体损失达到预设阈值时，结束训练过程，得到所述预先训练完成的得分函数，以及训练后的视频编码模型和文本编码模型；获取预设数量的目标用户内容生成信息与所述目标品牌信息的相似度，根据预设的选取阈值从所有的目标用户内容生成信息中选取目标内容信息；所述获取预设数量的目标用户内容生成信息与所述目标品牌信息的相似度，根据预设的选取阈值从所有的目标用户内容生成信息中选取目标内容信息的步骤包括：获取预设数量的目标用户内容生成信息与所述目标品牌信息的相似度；根据每一个目标用户内容生成信息与所述目标品牌信息的相似度对所有的目标用户内容生成信息排名；根据预设的选取阈值从所有的目标用户内容生成信息中选取排在选取阈值内的目标用户内容生成信息作为目标内容信息。

全文数据：

权利要求：

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