[发明专利]一种针对直播场景视频的内容审核模型训练方法及装置

权利要求书

1.一种针对直播场景视频的内容审核模型训练方法，其特征在于，包括：

通过深度学习算法训练获取的人工标注样本，得到初步模型；

计算当前直播场景视频中相邻两帧图片的相似度，将相似度大于预设相似度的两帧图片确定为相似图片，并对所述相似图片标注相同的标签；

利用所述初步模块对获取的大量未标注样本进行识别，得到标签样本；

根据所述人工标注样本、所述相似图片的标签和所述标签样本，训练得到内容审核模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述人工标注样本、所述相似图片的标签和所述标签样本，训练得到内容审核模型，包括：

通过深度学习算法训练所述人工标注样本、所述相似图片的标签和所述标签样本，得到所述内容审核模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述初步模块对获取的大量未标注样本进行识别，得到标签样本，包括：

利用所述初步模块对获取的大量未标注样本进行识别，得到多个中间样本，每个所述中间样本具有标签和与所述标签对应的置信度；

将多个所述中间样本中标签的置信度满足预定条件的中间样本确定为所述标签样本。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述未标注样本的数量远大于所述人工标注样本的数量，所述标签包括：正常、色情、暴恐和涉政四类。

5.一种针对直播场景视频的内容审核模型训练装置，其特征在于，包括：

模型训练器，用于通过深度学习算法训练获取的人工标注样本，得到初步模型；

数据处理器，用于计算当前直播场景视频中相邻两帧图片的相似度，将相似度大于预设相似度的两帧图片确定为相似图片，并对所述相似图片标注相同的标签，且利用所述模型训练器得到的所述初步模块对获取的大量未标注样本进行识别，得到标签样本；

所述模型训练器，还用于根据所述人工标注样本、所述相似图片的标签和所述标签样本，训练得到内容审核模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述模型训练器具体用于通过深度学习算法训练所述人工标注样本、所述相似图片的标签和所述标签样本，得到所述内容审核模型。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述数据处理器具体用于，利用所述初步模块对获取的大量未标注样本进行识别，得到多个中间样本，每个所述中间样本具有标签和与所述标签对应的置信度；并将多个所述中间样本中标签的置信度满足预定条件的中间样本确定为所述标签样本。

8.根据权利要求5-7中任一项所述的装置，其特征在于，所述未标注样本的数量远大于所述人工标注样本的数量，所述标签包括：正常、色情、暴恐和涉政四类。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-4任一项所述的针对直播场景视频的内容审核模型训练方法。

10.一种针对直播场景下的快速训练内容审核模型的设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述的针对直播场景视频的内容审核模型训练方法的步骤。