CN109697237A - 通过针对内容自动生成标签以增加社交媒体曝光 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及通过针对内容自动生成标签以增加社交媒体曝光。本公开涉及针对内容自动生成标签，包括：处理所述内容以标识所述内容中的项和元素；处理所述内容以标识社交媒体趋势和用户的社交媒体模式；从与所述内容相关的元数据中提取所述内容的环境变量；接收标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量；以及通过处理标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量来针对所述内容生成标签。关键词包括#标签、社交媒体和图像检测。
Description
技术领域
本公开涉及针对内容的标签，并且更具体地涉及自动生成标签以增加社交媒体曝光。
背景技术
照片加标签已经被用于提供照片集的有效组织。例如，照片可以使用元数据来加标签作为对该照片的描述。照片分享也已经成为越来越受欢迎的活动。例如，参加相同事件的人经常与彼此分享在事件拍摄的照片。照片可以使用在线服务(例如，社交网络)、传递存储卡或通过发消息(例如，邮件或短信)来进行分享。社交媒体系统经常使用户能够上传照片和创建包含上传的照片的照片相册。此外，一些社交媒体系统允许用户对照片施加诸如标题或标注的标签。
发明内容
本公开提供了自动生成标签、向用户呈现生成的标签、使用户能够选择标签、用选择的标签对内容加标签以及分享加标签的内容。
在一个实现方式中，公开了一种用于针对内容自动生成标签的系统。该系统包括：内容识别单元，该内容识别单元被配置为通过标识内容中的项和元素来接收和处理内容；社交媒体模式识别单元，该社交媒体模式识别单元被配置为处理和识别社交媒体趋势与用户的社交媒体模式以及生成可标识的结构或列表；环境变量识别单元，该环境变量识别单元被配置为处理和标识环境变量；以及标签生成器，该标签生成器被配置为接收多个度量，所述多个度量包括(a)来自内容识别单元的标识的项和元素，(b)来自社交媒体模式识别单元的社交媒体模式和社交媒体趋势的可标识的结构或列表，以及(c)来自环境变量识别单元的标识的环境变量，其中该标签生成器被配置为通过处理所述多个度量来针对内容生成可能的标签。
在另一个实现方式中，公开了一种用于针对内容自动生成标签的方法。该方法包括：处理内容以标识内容中的项和元素；处理内容以标识社交媒体趋势和用户的社交媒体模式；从与内容相关的元数据中提取内容的环境变量；接收标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量；以及通过处理标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量来针对内容生成标签。
在另一个实现方式中，公开了一种非暂时性计算机可读存储介质，该非暂时性计算机可读存储介质存储用于针对内容自动生成标签的计算机程序。该计算机程序包括使得计算机执行以下各项的可执行指令：处理内容以标识内容中的项和元素；处理内容以标识社交媒体趋势和用户的社交媒体模式；从与内容相关的元数据中提取内容的环境变量；接收标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量；以及通过处理标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量来针对内容生成标签。
从以示例的方式说明了本公开的各方面的本说明书，其他特征和优点应当是明显的。
附图说明
本公开的结构和操作的细节可以部分地通过附图的研究来进行收集，在附图中相似的参考数字表示相似的部分，并且其中：
图1是显示了根据本公开的一个实现方式的标签生成系统的框图；
图2A和图2B表示说明了根据本公开的一个实现方式的针对内容生成标签的过程的流程图；
图3A说明了用户使用加载在移动设备中的自动加标签应用程序来捕获热狗的图像；
图3B显示了自动加标签应用程序基于#标签当前趋势如何来对#标签进行排行并将置顶的#标签建议给用户；
图3C显示了自动加标签应用程序使用户能够选择建议的#标签中的部分或全部#标签来伴随图像发布到社交媒体平台；
图4A是根据本公开的实现方式的计算机系统和用户的表示；以及
图4B是说明了托管根据本公开的实现方式的自动加标签应用程序的计算机系统的功能框图。
具体实施方式
如以上所描述的，分享照片(以及一般而言，内容)已经成为越来越受欢迎的活动，并且一些社交网络系统允许用户对照片施加诸如标题或标注的标签。
本公开的某些实现方式提供了针对内容(诸如照片和视频)自动生成包括#标签在内的标签、向用户呈现生成的标签、使用户能够选择标签、用选择的标签对内容加标签以及分享加标签的内容。在阅读这些描述之后，如何在各种实现方式和应用中实施本公开将变得明显。虽然本文中将描述本公开的各种实现方式，可理解的是这些实现方式仅仅是以举例的方式介绍，而不是限制。正因为如此，对各种实现方式的详细描述不应当被理解为限制本公开的范围或宽度。
图1是显示了根据本公开的一个实现方式的标签生成系统100的框图。在一个实现方式中，标签生成系统100是全部用硬件来配置的系统，所述硬件包括一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或者其他等同的集成逻辑电路或离散逻辑电路。在另一个实现方式中，标签生成系统100是用硬件和软件的组合来配置的。
在图1说明的实现方式中，标签生成系统100包括标签生成器110、内容识别单元120、社交媒体模式识别单元130和环境变量识别单元140。在一个实现方式中，标签生成系统100被配置为处理内容150以及针对内容中的每个内容预测和/或推荐标签160。
在一个实现方式中，内容识别单元120被配置以通过识别内容中的项和/或元素来接收和处理内容150。针对图像内容，内容识别单元120可以被配置为处理接收的内容来识别图像内的项，诸如汽车的构造和模型、人的名字以及对其他相关对象的标识。针对视频内容，内容识别单元120可以被配置为标识视频中的人。一旦内容识别单元120已经标识了内容150中的项和/或元素，标识的项和/或元素就被发送到标签生成器110。
在一个实现方式中，社交媒体模式识别单元130被配置为处理和识别社交媒体趋势和用户的社交媒体模式。在一个实现方式中，社交媒体模式是指用户对社交媒体网站的使用模式。例如，使用模式可包括用户多久登录一次或在账户中包括什么类型的朋友，用户关注什么类型的人，以及用户阅读什么类型的消息。在另一个实现方式中，社交媒体趋势是指社交媒体的用户感兴趣的问题和趋势。例如，该问题和趋势可包括的热门话题部分中的项和/或视频。在一个实现方式中，使用用户账户信息来从存储在移动设备上的社交网络服务应用程序中提取和/或标识社交媒体趋势和用户的社交媒体模式。在一个实现方式中，标签生成系统100也驻留在该移动设备上。
在一个实现方式中，单元130然后将社交媒体趋势和/或用户的社交媒体模式组织成可标识的结构或列表。在一个实现方式中，该可标识的结构或列表包括从社交媒体模式和社交媒体趋势中提取并且被组织成结构或列表的信息，使得提取的信息可易于被标签生成系统100浏览和处理。一旦社交媒体模式识别单元130已经生成可标识的结构或列表，该可识别的结构或列表就被发送到标签生成器110。
在一个实现方式中，环境变量识别单元140被配置为处理和标识环境变量，诸如位置(例如，用户位置)、一天中的时间、用户数据(例如，用户的名字和年龄)和/或视频中的演出或事件的名称。在一个实现方式中，诸如位置、一天中的时间和用户数据的一些环境变量是从附在内容上的元数据中提取的。在另一个实现方式中，一些环境变量是从内容中的元素或对象中标识和/或识别的。例如，一天中的时间可以从含有数字钟的图像中标识。再次，一旦环境变量识别单元140已经标识了环境变量，该变量就被发送到标签生成器110。
一旦标签生成器110接收到来自内容识别单元120的标识的项和/或元素、来自社交媒体模式识别单元130的社交媒体模式和/或趋势的可标识的结构或列表以及来自环境变量识别单元140的环境变量，标签生成器110就对接收的度量(例如，项、元素、列表和变量)进行组合和处理以针对内容150生成、预测和推荐可能的标签160。因此，度量被集体地用于以将用户的社交网络环境中的曝光最大化为目标来向用户建议一个或多个标签/元数据。在一个实现方式中，一旦用户接收到建议的一个或多个标签，用户就可以选择一个或多个标签来把该标签附在内容上并将加标签的内容发布到诸如 或的社交网络平台。
图2A和图2B表示说明了根据本公开的一个实现方式的针对内容自动生成标签的过程200的流程图。在图2A说明的实现方式中，在块210接收内容并且作出核对以确定是否对内容进行处理。如果对内容的处理是所期望的，就在块212对内容进行处理以标识内容中的项和/或元素。针对图像内容，内容可以被处理以识别图像内的项，诸如汽车的构造和模型、人的名字以及对其他相关对象的标识(例如，使用图像检测引擎，或者使用对象或脸部识别系统)。针对视频内容，内容可以被处理以标识视频中的人。
在块220作出核对以确定是否处理用户的社交媒体模式与趋势。如果对用户的社交媒体模式与趋势的处理是所期望的，就在块222对社交媒体模式进行提取并在块224对社交媒体趋势进行标识。如以上所陈述的，在一个实现方式中，使用用户账户信息来从存储在移动设备上的社交网络服务应用程序中提取和/或标识社交媒体趋势和用户的社交媒体模式。
然后在块230作出核对以确定是否识别和/或提取环境变量，诸如位置(例如，用户位置)、一天中的时间、用户数据(例如，用户的姓名和年龄)和/或视频中的演出或事件的名称。如果对环境变量的识别/提取是所期望的，就在块232对内容进行处理以标识被包含在内容中的环境变量。在一些实现方式中，识别的和/或提取的环境变量与在块212标识的和/或识别的内容内的项重叠。然而，在块232识别的和/或标识的环境变量通常包括诸如时间、位置和地名的环境项。相应地，在另一个实现方式中，在块234从内容的元数据中提取环境变量。
在块240作出核对以确定生成的度量(例如，项、元素、列表和变量)是否已经被接收。如果度量已经被接收，就在块242使用或组合接收的度量来针对内容生成可能的标签并允许用户从生成的标签中进行选择。在一个实现方式中，标签通过与驻留在移动设备上的标签生成应用程序相关的图形用户界面(GUI)来生成和呈现给用户。用户使用GUI选择一个或多个标签并且该选择由标签生成应用程序接收。
一旦用户已经选择了标签，就在块250用选择的标签对内容加标签。在一个实现方式中，使用与社交媒体平台相关的应用程序对内容加标签。例如，用户打开与Instagram相关的应用程序，并且选择(多个)图像并将该(多个)图像连接到选择的(多个)标签。在另一个示例中，通过打开图像、选择图像中的人并把选择的标签附在图像中的人上，可以对图像中特定的人加标签。在另一个实现方式中，选择的标签被存储在与内容相关的元数据中。然后在块260将加标签的内容发布到社交网络平台。
图3A、图3B和图3C表示根据本公开的一个实现方式的实施在移动设备上的针对内容生成标签的应用程序的示例使用。在图3A到图3C说明的实现方式中，用户于中午在好莱坞的Pink’s时捕获了热狗的图像或照片并且开始了将其上传到社交媒体平台(例如，Instagram)的过程。
图3A说明了用户使用加载在移动设备300中的自动加标签应用程序来捕获热狗320的图像310。在一个实现方式中，自动加标签应用程序的图像检测引擎识别图像310中的热狗320。图像检测引擎也可以识别图像310的背景中的标志“Pink’s”330。在另一个实现方式中，自动加标签应用程序的基于位置的服务引擎将图像310的位置确定在好莱坞的Pink’s餐厅。在另一个实现方式中，自动加标签应用程序从设备300的时间信息中确定图像310被拍摄的时间是12：00pm或“午餐时间”。在进一步的实现方式中，自动加标签应用程序取回用户已经使之在移动设备300上可访问的任何其他相关数据。该相关数据可包括人口统计、兴趣、搜索历史和过去的发布。
在一个实现方式中，自动加标签应用程序取回和分析由如以上所提到的移动设备300的引擎和数据收集器标识和/或收集的数据包。以图3A中所示的图像310为例，自动加标签应用程序分析数据包并将它们与相关互联网资源(例如，热门#标签和有关的查询)互相对照以基于数据包的单独元素或它们的组合来根据上下文推断相关标签或#标签。因此，针对图3A说明的示例，可由自动加标签应用程序建议的可能的#标签包括#标签#pinks热狗(#pinkshotdog)、#热狗(#hotdog)、#好几天的热狗(#hotdogfordays)、#热狗作午饭(#hotdogforlunch)和#好莱坞里的热狗(#hotdoginhollywood)。
在图3B所示的说明的实现方式中，自动加标签应用程序基于以上#标签当前趋势如何来对以上#标签进行排行并将置顶的#标签建议给用户。在图3C所示的说明的实现方式中，自动加标签应用程序使用户能够选择建议的#标签中的部分或全部#标签来伴随图像310到诸如Instagram、Facebook或Snapchat的社交媒体平台中的至少一个社交媒体平台的发布。
图4A是根据本公开的实现方式的计算机系统400和用户402的表示。用户402使用计算机系统400来实施自动加标签应用程序。计算机系统400存储和执行图4B的自动加标签应用程序490。此外，计算机系统400可以与软件程序404进行通信。软件程序404可包括自动加标签应用程序的软件代码。软件程序404可被加载在诸如CD、DVD或存储驱动器的外部介质上，如将要在下文进一步说明的。
此外，计算机系统400可以被连接到网络480。网络480可以以各种不同的架构连接，例如客户/服务器架构、对等网络架构或其他类型的架构。例如，网络480可以与协调在自动加标签应用程序内使用的引擎和数据的服务器485进行通信。同样，该网络可以是不同类型的网络。例如，网络480可以是互联网、局域网络或局域网络的任何变形、广域网络、城域网络、内部网络或外部网络或者无线网络。
图4B是说明了根据本公开的实现方式的托管自动加标签应用程序490的计算机系统400的功能框图。控制器410是可编程处理器并且控制计算机系统400及其部件的操作。控制器410从存储器420或嵌入式控制器存储器(未示出)中加载指令(例如，以计算机程序的形式)并执行这些指令以控制该系统。在其执行中，控制器410向自动加标签应用程序490提供软件系统，使得自动加标签应用程序内的引擎和数据提取器的创建和配置能够实现。可替换地，该服务可被作为控制器410或计算机系统400中的分立的硬件部件实施。
存储器420存储暂时由计算机系统400的其他部件使用的数据。在一个实现方式中，存储器420被作为RAM实施。在一个实现方式中，存储器420也包括长时或永久存储器，诸如闪速存储器和/或ROM。
存储设备430存储要么暂时要么长时间由计算机系统400的其他部件使用的数据。例如，存储设备430存储由自动加标签应用程序490使用的数据。在一个实现方式中，存储设备430是硬盘驱动器。
介质设备440接收可移除介质并从插入的介质读取数据和/或写入数据到插入的介质。在一个实现方式中，例如，介质设备440是光盘驱动器。
用户界面450包括用于接受来自计算机系统400的用户的用户输入和向用户402呈现信息的部件。在一个实现方式中，用户界面450包括键盘、鼠标、音频扬声器和显示器。控制器410使用来自用户402的输入来调整计算机系统400的操作。
I/O接口460包括一个或多个I/O端口以连接到对应的I/O设备，诸如外部存储设备或补充设备(例如，打印机或PDA)。在一个实现方式中，I/O接口460的端口包括诸如以下的端口：USB端口、PCMCIA端口、串行端口和/或并行端口。在另一个实现方式中，I/O接口460包括用于无线地与外部设备进行通信的无线接口。
网络接口470包括有线的和/或无线的网络连接，诸如支持以太网连接的RJ-45或“无线网络”接口(包括但不限于802.11)。
计算机系统400包括计算机系统的典型的附加硬件和软件(例如，电源、冷却器、操作系统)，尽管这些部件为简单起见未在图4B中具体示出。在其他的实现方式中，计算机系统的不同配置可被使用(例如，不同的总线或存储设备配置，或者多处理器配置)。
本公开在本文中的描述被提供用来使任何本领域的技术人员能够做出和使用本公开。对这些实现方式的众多修改对那些本领域的技术人员是明显的，并且在不背离本公开的精神或范围的情况下本文中所限定的原则可被应用到其他实现方式。例如，虽然说明书描述了仅处理图像和视频内容的自动加标签应用程序，该应用程序可以接收和处理包括邮件、短信和3D虚拟现实(VR)内容的其他内容。在另一个示例中，虽然说明书仅关于#标签描述了标签，但是标签可以是其他标签。
因此，本公开不意图被限制于本文中示出的实现方式，而是被给予与本文中所公开的原则和新颖的特征一致的最宽的范围。
本公开的各种实现方式被实现在电子硬件、计算机软件或这些技术的组合中。一些实现方式包括由一个或多个计算设备执行的一个或多个计算机程序。通常，计算设备包括一个或多个处理器、一个或多个数据存储部件(例如，易失性或非易失性存储器模块以及永久性光学和磁性存储设备，诸如硬盘驱动器和软盘驱动器、CD-ROM驱动器和磁带驱动器)、一个或多个输入设备(例如，游戏控制器、鼠标和键盘)以及一个或多个输出设备(例如，显示器设备)。
计算机程序包括通常被存储在永久性存储介质中并且然后在运行时被拷贝到存储器中的可执行代码。至少一个处理器通过按规定的顺序从存储器取回程序指令来执行代码。当执行程序代码时，计算机从输入和/或存储设备接收数据，在数据上执行操作，并且然后将得到的数据递送到输出和/或存储设备。
本领域的技术人员将领会到本文中描述的各种说明性的模块和方法步骤可以被作为电子硬件、软件、固件或前述各项的组合来实施。为清楚地说明硬件和软件的可交换性，已经通常用各种说明性模块和方法步骤的功能来在本文中描述它们。这样的功能是否被作为硬件或软件实施取决于被加在整体系统上的特定应用和设计约束。技术人员可以针对每个特定应用以不同的方式来实施所描述的功能，但这样的实现方式决定不应当被解释为造成从本公开的范围的背离。此外，模块或步骤内的功能分组是为了方便描述。在不背离本公开的情况下具体的功能可以从一个模块或步骤被移动到另一个模块或步骤。
每个以上讨论的示例的所有特征在本公开的特定实现方式中不是必然要求的。进一步地，可理解的是本文中所提出的描述和附图是由本公开广泛地预想的主题的代表。可进一步理解的是本公开的范围充分包含可对那些本领域的技术人员变得明显的其他实现方式，以及本公开的范围相应地仅由所附的权利要求所限制。
Claims (20)
1.一种针对内容自动生成标签的系统，所述系统包括：
内容识别单元，所述内容识别单元被配置为通过标识所述内容中的项和元素来接收和处理所述内容；
社交媒体模式识别单元，所述社交媒体模式识别单元被配置为处理和识别社交媒体趋势和用户的社交媒体模式以及生成可标识的结构或者列表；
环境变量识别单元，所述环境变量识别单元被配置为处理和标识环境变量；以及
标签生成器，所述标签生成器被配置为接收多个度量，所述多个度量包括(a)来自所述内容识别单元的标识的项和元素，(b)来自所述社交媒体模式识别单元的所述社交媒体模式和所述社交媒体趋势的可标识的结构或列表，以及(c)来自所述环境变量识别单元的标识的环境变量，
其中所述标签生成器被配置为通过处理所述多个度量来针对所述内容生成可能的标签。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述内容包括照片。
3.根据权利要求2所述的系统，其中标识的项和元素包括以下中的至少一个：
汽车的构造和模型、显示在所述内容中的人的名字以及对所述照片中的对象的标识。
4.根据权利要求1所述的系统，其中所述内容包括视频。
5.根据权利要求4所述的系统，其中标识的项和元素包括所述视频中的人。
6.根据权利要求1所述的系统，其中所述环境变量包括以下中的至少一者：
从附在所述内容上的元数据中提取的所述用户的位置、一天中的时间、用户数据以及演出或事件的名称中。
7.一种针对内容自动生成标签的方法，所述方法包括：
处理所述内容以标识所述内容中的项和元素；
处理所述内容以标识社交媒体趋势和用户的社交媒体模式；
从与所述内容相关的元数据中提取所述内容的环境变量；
接收标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量；以及
通过处理标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量来针对所述内容生成标签。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
使所述用户能够从生成的标签中选择至少一个标签。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括：
用选择的至少一个标签对所述内容加标签。
10.根据权利要求9所述的方法，还包括：
将加标签的内容发布到社交网络平台。
11.根据权利要求7所述的方法，其中所述内容包括照片。
12.根据权利要求11所述的方法，其中标识的项和元素包括以下中的至少一者：
汽车的构造和模型、显示在所述内容中的人的名字以及对所述照片中的对象的标识。
13.根据权利要求7所述的方法，其中所述内容包括视频。
14.根据权利要求4所述的方法，其中标识的项和元素包括所述视频中的人。
15.根据权利要求7所述的方法，其中所述环境变量是从附在所述内容上的元数据中提取的。
16.根据权利要求7所述的方法，其中所述环境变量是从所述内容中的对象识别的。
17.一种非暂时性计算机可读存储介质，所述非暂时性计算机可读介质存储用于针对内容自动生成标签的计算机程序，所述计算机程序包括使得计算机执行以下各项的可执行指令：
处理所述内容以标识所述内容中的项和元素；
处理所述内容以标识社交媒体趋势和用户的社交媒体模式；
从与所述内容相关的元数据中提取所述内容的环境变量；
接收标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量；以及
通过处理标识的项和元素、标识的社交媒体模式和社交媒体趋势以及提取的环境变量来针对所述内容生成标签。
18.根据权利要求17所述的非暂时性存储介质，还包括使得所述计算机执行以下的可执行指令：
使所述用户能够从生成的标签中选择至少一个标签。
19.根据权利要求18所述的非暂时性存储介质，还包括使得所述计算机执行以下的可执行指令：
用选择的至少一个标签对所述内容加标签。
20.根据权利要求19所述的非暂时性存储介质，还包括使得所述计算机执行以下的可执行指令：
将加标签的内容发布到至少一个社交网络平台。
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