[发明专利]视频分级方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频分级方法，其特征在于，包括：

获取样本视频的多个模态的特征，所述多个模态包括音频、文本、图像、制作者、语义中的至少两项；

对于所述多个模态中的每个模态，将所述样本视频的所述模态的特征输入所述模态对应的第一神经层，输出所述模态的隐层特征；

对所述多个模态的隐层特征进行拼接，得到所述样本视频的目标特征；

对于所述多个模态中的每个模态，将所述样本视频的目标特征输入所述模态对应的第二神经层，输出所述样本视频的所述模态的还原特征；

根据所述样本视频的所述模态的还原特征以及所述模态的特征之间的差距，获取所述模态的损失值；

根据所述多个模态的损失值，对所述多个模态对应的第一神经层的参数进行调整；

获取视频的多个模态的特征；

对于所述多个模态中的每个模态，将所述视频的所述模态的特征输入所述模态对应的第一神经层，输出所述视频的所述模态的隐层特征；

对所述多个模态的隐层特征进行拼接，得到所述视频的目标特征；

对于所述视频的至少一个候选级别中的每个候选级别，对所述候选级别的级别嵌入与所述视频的所述目标特征进行叉积，得到第一结果；将所述第一结果输入至少一个第一全连接层，输出第二结果；根据所述第二结果，获取所述候选级别的级别嵌入与所述目标特征之间的匹配度，所述级别嵌入为表示所述候选级别的向量；

根据每个级别嵌入与所述视频的目标特征之间的匹配度，从所述至少一个候选级别中，选择匹配度最高的级别嵌入对应的候选级别，作为所述视频的级别。

2.根据权利要求1所述的视频分级方法，其特征在于，所述根据所述第二结果，获取所述候选级别的级别嵌入与所述目标特征之间的匹配度，具体包括下述任意一项：

对所述第二结果与所述级别嵌入进行叉积，得到第三结果，将所述第三结果输入至少一个第二全连接层，输出第四结果，采用激活函数对所述第二结果以及所述第四结果进行运算，得到所述匹配度；

采用激活函数对所述第二结果进行运算，得到所述匹配度。

3.根据权利要求1所述的视频分级方法，其特征在于，所述根据所述第二结果，获取所述候选级别的级别嵌入与所述目标特征之间的匹配度之前，所述方法还包括：

根据所述至少一个候选级别之间的顺序关系，生成所述至少一个候选级别中每个候选级别的级别嵌入，所述顺序关系表示目标年龄段的人群不宜观看所述至少一个候选级别的视频的强弱程度。

4.根据权利要求3所述的视频分级方法，其特征在于，所述根据所述至少一个候选级别之间的顺序关系，生成所述至少一个候选级别中每个候选级别的级别嵌入，包括：

对于所述至少一个候选级别中的第i个候选级别，根据所述i生成第一向量，所述第一向量中i个维度的取值为第一取值，所述i为正整数；

根据所述第一向量，生成所述第i个候选级别的级别嵌入。

5.根据权利要求4所述的视频分级方法，其特征在于，所述第一向量包括m个维度，所述m个维度中前i个维度的取值为所述第一取值，后(m-i)个维度的取值为第二取值，所述m表示所述至少一个候选级别的总数量，所述m为正整数，所述m大于或等于所述i。

6.根据权利要求4或5所述的视频分级方法，其特征在于，所述根据所述第一向量，生成所述第i个候选级别的级别嵌入，包括：

对所述第一向量中至少一个维度的取值进行编码，得到第二向量；

根据所述第二向量，生成所述第i个候选级别的级别嵌入。

7.根据权利要求6所述的视频分级方法，其特征在于，所述根据所述第二向量，生成所述第i个候选级别的级别嵌入，包括：

将所述第二向量输入至少一个第三全连接层，输出所述第i个候选级别的级别嵌入。