[发明专利]内容检测模型的训练方法、内容检测方法及装置

权利要求书

1.一种内容检测模型的训练方法，其特征在于，提取第一多媒体数据的至少一个类别的内容特征，对所述第一多媒体数据的每个类别的内容特征分别进行聚类，得到每个类别的内容特征的多个聚类中心；所述方法包括：

提取第二多媒体数据的至少一个类别的内容特征，将所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征与相应类别的内容特征的各个聚类中心进行比较，得到所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征所属聚类中心；

根据所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征所属聚类中心，得到所述第二多媒体数据的内容特征向量；

获取用户账户的用户特征向量；

利用所述第二多媒体数据的内容特征向量、所述用户账户的用户特征向量以及所述用户账户针对所述第二多媒体数据的行为类别标签，训练内容检测模型，所述内容检测模型用于输出目标用户账户针对目标多媒体数据的行为类别的预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征所属聚类中心，得到所述第二多媒体数据的内容特征向量，包括：

获取所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征所属聚类中心对应的初始内容特征向量；

将所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征所属聚类中心对应的初始内容特征向量，确定为所述第二多媒体数据的内容特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在训练内容检测模型的过程中，调整所述第二多媒体数据的内容特征向量；

将调整后的每个类别的内容特征所属聚类中心对应的内容特征向量，重新确定为该类别的内容特征所属聚类中心对应的初始内容特征向量；

在训练内容检测模型完成之后，获得每个类别的内容特征的多个聚类中心分别对应的内容特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述每个类别的内容特征，计算所述每个类别的内容特征的多个聚类中心分别对应的内容特征向量；

所述根据所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征所属聚类中心，得到所述第二多媒体数据的内容特征向量，包括：

将所述第二多媒体数据的每个类别的内容特征所属聚类中心对应的内容特征向量，确定为所述第二多媒体数据的内容特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户账户的用户特征向量，包括：

采集用户账户的用户信息，根据所述用户账户的用户信息生成所述用户账户的第一用户特征；

获取预训练得到的所述用户账户的第二用户特征；

将所述用户账户的第一用户特征以及所述用户账户的第二用户特征，作为所述用户账户的用户特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内容检测模型包括第一交叉特征提取模块以及连接模块，所述利用所述第二多媒体数据的内容特征向量、所述用户账户的用户特征向量以及所述用户账户针对所述第二多媒体数据的行为类别标签，训练内容检测模型，包括：

将所述第二多媒体数据的内容特征向量以及所述用户账户的用户特征向量输入所述第一交叉特征提取模块，以使所述第一交叉特征提取模块对所述第二多媒体数据的内容特征向量以及所述用户账户的用户特征向量进行交叉特征提取，得到第一特征向量；

将所述第二多媒体数据的内容特征向量以及所述用户账户的用户特征向量输入所述连接模块，以使所述连接模块将所述第二多媒体数据的内容特征向量以及所述用户账户的用户特征向量进行连接，得到第二特征向量；

利用所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述用户账户针对所述第二多媒体数据的行为类别标签，训练所述内容检测模型。