[发明专利]视频内容的完整度识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频内容的完整度识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取视频文件和所述视频文件的视频发布信息，所述视频发布信息表示在发布所述视频文件对应的视频内容时所提供的信息；

从所述视频文件中分离出音频数据；

从所述音频数据中提取音频特征，从所述视频发布信息中提取文本特征；

将所述音频特征和所述文本特征进行拼接，得到拼接后的特征；

对所述拼接后的特征进行识别，得到所述视频文件对应的视频内容的完整度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述拼接后的特征进行识别，得到所述视频文件对应的视频内容的完整度，包括：

调用视频完整度识别模型对所述拼接后的特征进行识别，得到所述视频文件对应的视频内容属于完整视频内容的预测概率；

根据所述预测概率得到所述视频文件对应的视频内容的完整度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述视频完整度识别模型是通过如下方式获得的：

获取样本视频文件和所述样本视频文件的样本视频发布信息，所述样本视频文件对应的样本视频标注有视频内容完整度，所述样本视频发布信息表示在发布所述样本视频文件对应的视频内容时所提供的信息；

从所述样本视频对应的音频数据中提取样本音频特征，从所述样本视频发布信息中提取样本文本特征；

将所述样本音频特征和所述样本文本特征进行拼接，得到拼接后的样本特征；

对所述拼接后的样本特征进行识别，得到所述样本视频文件对应的样本视频的内容预测完整度；

根据所述内容预测完整度和所述样本视频标注的视频内容完整度对所述视频完整度识别模型进行训练，得到训练后的视频完整度识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述内容预测完整度和所述样本视频标注的视频内容完整度对所述视频完整度识别模型进行训练，得到训练后的视频完整度识别模型，包括：

计算所述内容预测完整度和所述视频内容完整度的误差损失；

根据所述误差损失对所述视频完整度识别模型进行训练，得到所述训练后的视频完整度识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述内容预测完整度和所述视频内容完整度的误差损失，包括：

获取所述视频完整度识别模型对应的激活函数；

根据所述激活函数、所述内容预测完整度和所述视频内容完整度，得到用于二分类的交叉熵损失函数；

根据所述用于二分类的交叉熵损失函数计算所述内容预测完整度和所述视频内容完整度的误差损失。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述误差损失对所述视频完整度识别模型进行训练，得到所述训练后的视频完整度识别模型，包括：

通过用于二分类的交叉熵损失函数计算所述误差损失，所述用于二分类的交叉熵损失函数是通过所述视频完整度识别模型对应的激活函数、所述内容预测完整度和所述视频内容完整度得到的；

响应于所述误差损失收敛，得到所述视频完整度识别模型对应的权重矩阵和偏移向量，所述权重矩阵用于表征所述样本视频文件对所述视频完整度识别模型输出所述内容预测完整度的影响程度，所述偏移向量用于表征所述内容预测完整度与所述视频完整度之间的偏差；

根据所述权重矩阵和所述偏移向量得到所述训练后的视频完整度识别模型。

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述从所述音频数据中提取音频特征，从所述视频发布信息中提取文本特征，包括：

调用音频特征提取模型从所述音频数据中提取所述音频特征；

调用文本特征提取模型从所述视频发布信息中提取所述文本特征。