[发明专利]一种新闻节目智能标签的融合推理系统和方法

说明书

本发明公开了一种新闻节目智能标签的融合推理系统和方法，涉及新闻节目标签技术领域，本发明包括智能识别执行器、历史标签库、内部知识库、内部案例库和分析推理器，智能识别执行器执行各类新闻节目素材的识别任务，对视频图像、语音以及文本信息进行基础标签提取；历史标签库存储素材、元数据和标签；内部知识库用于补充智能识别结果，为后续分析推理提供更多信息；内部案例库是基于历史标签库建立的案例集合；分析推理器用于智能标签的融合推理，包含基于规则的推理器和基于深度学习的推理器，本发明综合利用智能识别方法，基于历史标签库建立内部知识库和内部案例库，完成新闻节目标签的自动融合推理，分类准确高效。

技术领域

本发明涉及新闻节目标签技术领域，更具体的是涉及一种新闻节目智能标签的融合推理系统和方法。

背景技术

随着时代的发展与进步，媒体内容的标签已经无处不在，很多实际业务都需要标签的参与，比如内容检索和审查等等。传统都是通过人工的方式对媒体内容进行识别和标签的添加，但随着媒体数据量的增大和业务需求的扩增，传统低效率的人工添加标签的方式已经无法满足快速高效的业务需求了。与此同时，智能识别技术不断发展和深度学习等技术逐步成熟使得为多媒体素材自动、准确地生成内容标签渐渐成为现实。

一段新闻稿件中，常常包含了视频、音频、文字多种表述形式，这些媒体内容在不同的维度中描述了同一新闻事件，包含的信息一般互有重合或者相互补充，可以通过人工浏览新闻稿件获取新闻五要素等关键词，包括时间、地点、人物、事件、原因等。对媒体内容的智能识别方法渐渐成熟，比如对视频可以采用人脸识别和OCR识别，对音频采用语音识别，而如何综合不同维度的信息来推理归纳形成智能标签，是媒体技术下的重要课题。

过去媒体内容中的标签一般靠人工提取，但人工提取的方式无法适应于海量的媒体内容，人工提取的效率低下且容易出错；另一方面，对视音频、文字的多类识别结果并无合理的综合利用，利用的难度也比较大。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决现有的新闻节目媒体内容中的标签依靠人工提取，效率低下容易出错的问题，本发明提供一种新闻节目智能标签的融合推理系统和方法，综合利用智能识别方法，基于历史标签库建立内部知识库和内部案例库，完成新闻节目标签的自动融合推理，分类准确高效。

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种新闻节目智能标签的融合推理系统，包括智能识别执行器、历史标签库、内部知识库、内部案例库以及分析推理器，

智能识别执行器：用于执行各类新闻节目素材的识别任务，对视频图像、语音以及文本信息进行基础标签提取；

历史标签库：用于存储素材、元数据和标签；

内部知识库：基于历史标签库建立的内部知识图谱，所述内部知识图谱的实体包括人物、国家、时政、事件等，内部知识库用于补充智能识别结果，为后续分析推理提供更多信息；

内部案例库：基于历史标签库建立的案例集合，包括具有代表性的、拥有完整元数据和标签的案例，用于深度学习训练过程；

分析推理器：用于智能标签的融合推理，包含基于规则的推理器和基于深度学习的推理器；基于规则的推理器综合利用智能识别结果和内部知识库进行推理；基于深度学习的推理器利用内部案例库训练深度学习模型，再利用训练得到的模型进行推理。

进一步的，所述智能识别执行器对各类新闻节目素材进行识别，识别过程采用人脸识别执行器、OCR执行器、语音识别执行器和NLP执行器。

进一步的，所述历史标签库中素材包括文本、语音和视频图像；元数据包括素材的标题、关键字、创建时间、地点、类型等信息；标签包括素材所涉及的领域、情感倾向、发生时间、人物、发生地点等。

一种新闻节目智能标签的融合推理方法，包括如下步骤：