[发明专利]标签的分析方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种标签的分析方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取打标的视频数据的视频内容标签；对所述打标的视频数据进行效果数据分析，得到效果数据分析结果；将所述效果数据分析结果和所述视频内容标签进行对齐，得到组合数据；调用预先构建的标签分析模型，将所述组合数据以及所述视频内容标签分别输入至所述标签分析模型中，确定所述视频内容标签的重要程度。本申请能够提高视频分析准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种标签的分析方法、装置、 计算机设备和存储介质。

背景技术

随着营销内容井喷式增长和线上渠道的丰富，品牌对于视频内容产生越来越 大的需求，视频制作的体量日益增多，要求也日益增高。企业在视频信息流投放 中发现，不同agency，不同的kol(Key Opinion Leader，关键意见领袖)的内容 制作方式都不同，效果也差异很大。传统方式中是通过记录进入视频投射区域的 用户数以及视频观看用户数来分析视频投放效果，以此对视频投放进行反馈优化。 然而传统方式无法确定对视频投放效果较好的视频内容元素，导致视频分析不准 确。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种能够提高视频分析准确性的标签的分析方 法、装置、计算机设备和存储介质。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种标签的分析方法。

根据本申请的标签的分析方法包括：

获取打标的视频数据的视频内容标签；

对所述打标的视频数据进行效果数据分析，得到效果数据分析结果；

将所述效果数据分析结果和所述视频内容标签进行对齐，得到组合数据；

调用预先构建的标签分析模型，将所述组合数据以及所述视频内容标签分别输入至所述标签分析模型中，确定所述视频内容标签的重要程度。

进一步的，所述标签分析模型包括点击率预测模型和注意力模型；将所述组合 数据输入至所述标签分析模型中，确定所述视频内容标签的重要程度，包括：

通过点击率预测模型确定所述组合数据中每条标签对点击率的影响程度；

将所述视频内容标签输入至注意力模型，输出所述打标的视频数据的点击率对应的注意力分布；

根据所述注意力分布以及所述组合数据中每条标签对点击率的影响程度确定所述视频内容标签的重要程度。

进一步的，所述将所述视频内容标签输入至注意力模型，输出所述打标的视频 数据的点击率对应的注意力分布，包括：

将所述视频内容标签输入至注意力模型，通过所述注意力模型将所述组合数据处理为令牌数据；

对各令牌数据进行降维处理；

对降维后的令牌数据进行融合，得到融合序列；

提取融合序列的上下文特征，根据所述上下文特征计算所述打标的视频数据的点击率对应的注意力分布。

进一步的，所述对所述打标的视频数据进行效果数据分析，得到效果数据分析 结果，包括：

计算所述打标的视频数据的点击率、消耗及转化数；

根据所述点击率、投放消耗及转化数生成效果数据分析结果。

进一步的，所述方法还包括：

将所述视频内容标签进行展平处理；

统计展平后的视频内容标签对应的标签基本信息，根据所述标签基本信息得到标签数据分析结果。

进一步的，所述方法还包括：