CN114612839B - 一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质 - Google Patents

一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114612839B
CN114612839B CN202210268732.3A CN202210268732A CN114612839B CN 114612839 B CN114612839 B CN 114612839B CN 202210268732 A CN202210268732 A CN 202210268732A CN 114612839 B CN114612839 B CN 114612839B
Authority
CN
China
Prior art keywords
short video
target short
video
frame image
video frame
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210268732.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114612839A (zh
Inventor
刘恒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Yunshang Cultural Communication Co.,Ltd.
Original Assignee
Yijia Art Wuhan Culture Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yijia Art Wuhan Culture Co ltd filed Critical Yijia Art Wuhan Culture Co ltd
Priority to CN202210268732.3A priority Critical patent/CN114612839B/zh
Publication of CN114612839A publication Critical patent/CN114612839A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114612839B publication Critical patent/CN114612839B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/205—Parsing
    • G06F40/216—Parsing using statistical methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/284—Lexical analysis, e.g. tokenisation or collocates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
    • G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
    • G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
    • G10L25/66—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination for extracting parameters related to health condition
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明公开一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质，本发明通过获取目标短视频中各视频帧图像，筛选目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，分析得到目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，并进行对应的分析处理，同时获取目标短视频对应的语音文字内容，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，筛选目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理，从而有效保证健康不合格内容的审核准确性和可靠性，提高短视频平台的短视频审核效率，进一步提高短视频平台用户的体验感，增加用户对短视频平台黏度，进而促进短视频平台的发展。

Description

一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及短视频分析处理技术领域，涉及到一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，通过在互联网上发布短视频进行讯息传播的应用越来越多，但随着短视频行业的应用愈加广泛，通过短视频平台进行涉黄、涉暴等涉及不健康或敏感内容的短视频发布也逐渐增多，不利于互联网短视频行业的发展，为了维护互联网的健康，此时就需要短视频平台对上传的短视频进行审核处理。
现有的短视频平台对上传的短视频采取的审核处理方式依赖于人工审核，但由于上传的短视频数量庞大，现有的审核方式费时费力，不仅增加上传的短视频审核时间，在极大程度上降低短视频平台的短视频审核效率，导致上传的短视频无法及时发布，进而影响短视频的发布及时性和有效性，而且人工审核方式具有主观性，不能保证短视频内容的审核准确性和可靠性，存在部分用户上传的短视频未违规却无法审核通过的现象，从而降低短视频平台用户的体验感，使得用户对短视频平台黏度受到影响，进而不利于短视频平台的发展。
为了解决以上问题，现设计一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质。
发明内容
本发明的目的在于提供一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质，解决了背景技术中存在的问题。
本发明解决其技术问题采用的技术方案是：
第一方面，本发明提供一种短视频分析处理方法，包括以下步骤：
S1、视频帧图像获取：将短视频平台中待上传短视频记为目标短视频，并将目标短视频按照设定的视频帧划分方式进行视频划分，获取目标短视频中各视频帧图像；
S2、视频帧图像组成要素识别：对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型；
S3、视频帧图像组成要素处理分析：根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析；
S4、视频帧图像健康检测结果统计：根据目标短视频中各视频帧图像的处理分析数据，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果；
S5、健康检测结果分析处理：根据目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，进行对应的分析处理；
S6、目标短视频语音内容识别：对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容，并进行敏感词汇识别统计；
S7、语音文字内容对比分析：对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，并分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数；
S8、健康度权重指数分析处理：根据目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理。
可选地，所述步骤S2中对应的详细具体步骤如下：
将目标短视频中各视频帧图像进行图像处理，获得处理后的目标短视频中各视频帧图像；
对处理后的目标短视频中各视频帧图像进行AI图片组成要素识别，获取目标短视频中各视频帧图像对应的各组成要素；
提取短视频平台数据库中存储的各标准组成要素对应的属性类型，对比筛选目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型。
可选地，所述步骤S3中根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析，具体包括：
当目标短视频中某视频帧图像内某组成要素对应的属性类型为物品属性类型时，则获取目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的物品图片，同时提取短视频平台数据库中各预设非法物品的标准图片，将目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的物品图片与各预设非法物品的标准图片进行对比，得到目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度，并统计目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度；
当目标短视频中某视频帧图像内某组成要素对应的属性类型为人物属性类型时，则获取目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的人物行为动作图片，同时提取短视频平台数据库中各预设不雅行为动作的标准图片，将目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的人物行为动作图片与各预设不雅行为动作的标准图片进行对比，得到目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度，并统计目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度。
可选地，所述步骤S4中对应的具体详细步骤包括：
S41、提取目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度，并分别和预设的各相似度等级对应的相似度阈值进行对比，统计目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度等级；
S42、根据目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度等级，筛选目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应的健康检测结果；
S43、提取目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度，并分别和预设的各相似度等级对应的相似度阈值进行对比，统计目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级；
S44、根据目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级，筛选目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应的健康检测结果；
S45、根据目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素和各人物组成要素对应的健康检测结果，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果。
可选地，所述步骤S5中对应的详细分析处理步骤包括：
当目标短视频中某视频帧图像为不合格健康检测结果时，表明其目标短视频未通过初审，则禁止其目标短视频上传至短视频平台；
当目标短视频中某视频帧图像为未确定健康检测结果时，则通过短视频平台工作人员进行人工审核，并根据人工审核结果进行对应的处理；
当目标短视频中各视频帧图像均为合格健康检测结果时，表明其目标短视频通过初审，则发出语音识别指令。
可选地，所述步骤S6中对应的具体详细步骤包括：
采用语音识别技术对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容；
提取短视频平台数据库中存储的各预设敏感词汇，将目标短视频对应的语音文字内容与各预设敏感词汇进行对比，统计目标短视频对应的语音文字内容中各预设敏感词汇出现的频次，将目标短视频对应的语音文字内容中各预设敏感词汇出现的频次标记为xi，其中i表示为第i个预设敏感词汇，i＝1,2,...,n。
可选地，所述步骤S7中对应的具体详细步骤包括：
S71、对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，将目标短视频中各句语音文字内容标记为aj，j表示为第j句语音文字内容，j＝1,2,...,m；
S72、提取短视频平台数据库中存储的各预设禁忌语句对应文字内容和对应健康度影响比例系数，将目标短视频中各句语音文字内容与各预设禁忌语句对应文字内容进行对比，统计目标短视频中各句语音文字内容与各预设禁忌语句对应文字内容的匹配度，筛选目标短视频中各句语音文字内容对应的最高匹配度，将目标短视频中各句语音文字内容对应的最高匹配度标记为δj，并将各句语音文字内容对应最高匹配度的预设禁忌语句记为各句语音文字内容对应目标预设禁忌语句，筛选各句语音文字内容对应目标预设禁忌语句的健康度影响比例系数，记为σj；
S73、分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数α、β分别表示为预设的敏感词汇影响因子、预设的禁忌语句影响因子，γi表示为第i个预设敏感词汇对应的健康度影响比例系数，X允许表示为预设的敏感词汇允许出现频次，m表示为目标短视频对应语音文字内容的分句数目，δ预设表示为预设的匹配度阈值。
可选地，所述步骤S8中分析目标短视频对应语音文字内容的健康检测结果，具体分析包括：
将目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数与预设的各健康度检测结果对应的标准健康度权重指数范围进行对比，筛选目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，其中健康度检测结果包括健康度合格、健康度不合格和健康度未确定。
第二方面，本发明还提供一种短视频分析处理系统，包括：
所述视频帧图像获取模块用于将短视频平台中待上传短视频记为目标短视频，并将目标短视频按照设定的视频帧划分方式进行视频划分，获取目标短视频中各视频帧图像；
所述视频帧图像组成要素模块用于对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型；
所述图像组成要素处理分析模块用于根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析；
所述图像健康检测结果统计模块用于根据目标短视频中各视频帧图像的处理分析数据，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果；
所述健康检测结果分析处理模块用于根据目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，进行对应的分析处理；
所述目标短视频语音内容识别模块用于对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容，并进行敏感词汇识别统计；
所述语音文字内容对比分析模块用于对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，并分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数；
所述健康度权重指数分析处理模块用于根据目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理；
所述短视频平台数据库用于存储各标准组成要素对应的属性类型、各预设非法物品的标准图片和各预设不雅行为动作的标准图片，并存储各预设敏感词汇、各预设禁忌语句对应文字内容和各预设禁忌语句对应健康度影响比例系数。
第三方面，本发明还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现本发明所述的一种短视频分析处理方法。
相对于现有技术，本发明所述的一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质具有以下有益效果：
本发明提供的一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质，通过获取目标短视频中各视频帧图像，对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，并进行对应属性类型的处理分析，得到目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，并进行对应的分析处理，从而实现对短视频进行初步审核，进一步减少短视频的审核时间，在极大程度上提高短视频平台的短视频审核效率，进而确保用户上传的短视频能够及时发布，保证短视频的发布及时性和有效性。
本发明提供的一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质，通过获取目标短视频对应的语音文字内容，统计目标短视频对应的语音文字内容中各预设敏感词汇出现的频次，并通过分句得到目标短视频中各句语音文字内容，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，筛选目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理，从而避免审核结果主观性的问题，有效保证健康不合格内容的审核准确性和可靠性，进一步提高短视频平台用户的体验感，增加用户对短视频平台黏度，进而促进短视频平台的发展。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统模块连接图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明的第一方面提供一种短视频分析处理方法，包括如下步骤：
S1、视频帧图像获取：将短视频平台中待上传短视频记为目标短视频，并将目标短视频按照设定的视频帧划分方式进行视频划分，获取目标短视频中各视频帧图像。
S2、视频帧图像组成要素识别：对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型。
在上述实施例的基础上，所述步骤S2中对应的详细具体步骤如下：
将目标短视频中各视频帧图像进行图像处理，获得处理后的目标短视频中各视频帧图像；
对处理后的目标短视频中各视频帧图像进行AI图片组成要素识别，获取目标短视频中各视频帧图像对应的各组成要素；
提取短视频平台数据库中存储的各标准组成要素对应的属性类型，对比筛选目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型。
作为本发明的一个具体实施例，上述中将目标短视频中各视频帧图像进行图像处理，包括：
将目标短视频中各视频帧图像进行几何归一化处理，变换为固定标准形式的各视频帧图像，同时强化变换后的各视频帧图像的高频分量，得到目标短视频中各视频帧强化图像，并对目标短视频中各视频帧强化图像分别进行滤波降噪处理和增强处理，得到处理后的目标短视频中各视频帧图像。
S3、视频帧图像组成要素处理分析：根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析。
在上述实施例的基础上，所述步骤S3中对应的具体步骤包括：
当目标短视频中某视频帧图像内某组成要素对应的属性类型为物品属性类型时，则获取目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的物品图片，同时提取短视频平台数据库中各预设非法物品的标准图片，将目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的物品图片与各预设非法物品的标准图片进行对比，得到目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度，并统计目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度；
当目标短视频中某视频帧图像内某组成要素对应的属性类型为人物属性类型时，则获取目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的人物行为动作图片，同时提取短视频平台数据库中各预设不雅行为动作的标准图片，将目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的人物行为动作图片与各预设不雅行为动作的标准图片进行对比，得到目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度，并统计目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度。
S4、视频帧图像健康检测结果统计：根据目标短视频中各视频帧图像的处理分析数据，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果。
在上述实施例的基础上，所述步骤S4中对应的具体详细步骤包括：
S41、提取目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度，并分别和预设的各相似度等级对应的相似度阈值进行对比，统计目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度等级；
S42、根据目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度等级，筛选目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应的健康检测结果；
作为本发明的一个具体实施例，上述步骤S42中具体详细筛选步骤包括：
若目标短视频中某视频帧图像内某物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度等级均为第一相似度等级，则目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的健康检测结果为合格健康检测结果；
若目标短视频中某视频帧图像内某物品组成要素对应物品图片与某预设非法物品对应标准图片的相似度等级为第三相似度等级，则目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的健康检测结果为不合格健康检测结果；
除此之外，则目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的健康检测结果为未确定健康检测结果。
S43、提取目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度，并分别和预设的各相似度等级对应的相似度阈值进行对比，统计目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级；
S44、根据目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级，筛选目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应的健康检测结果；
作为本发明的一个具体实施例，上述步骤S44中具体详细筛选步骤包括：
若目标短视频中某视频帧图像内某人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级均为第一相似度等级，则目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的健康检测结果为合格健康检测结果；
若目标短视频中某视频帧图像内某人物组成要素对应人物行为动作图片与某预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级为第三相似度等级，则目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的健康检测结果为不合格健康检测结果；
除此之外，则目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的健康检测结果为未确定健康检测结果。
S45、根据目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素和各人物组成要素对应的健康检测结果，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果。
作为本发明的一个具体实施例，上述步骤S45中具体详细分析步骤包括：
若目标短视频中某视频帧图像内各物品组成要素和各人物组成要素对应的健康检测结果均为合格健康检测结果，则目标短视频中该视频帧图像对应的健康检测结果为合格健康检测结果；
若目标短视频中某视频帧图像内某物品组成要素或某人物组成要素对应的健康检测结果为不合格健康检测结果，则目标短视频中该视频帧图像对应的健康检测结果为不合格健康检测结果；
除此之外，则目标短视频中该视频帧图像对应的健康检测结果为未确定健康检测结果。
需要说明的是，上述中各相似度等级分别包括第一相似度等级、第二相似度等级和第三相似度等级，其中第一相似度等级对应的相似度阈值为0≤θ＜θ1′，第二相似度等级对应的相似度阈值为θ1′≤θ＜θ2′，第三相似度等级对应的相似度阈值为θ2′≤θ≤100％，且θ1′＜θ2′。
S5、健康检测结果分析处理：根据目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，进行对应的分析处理。
在上述实施例的基础上，所述步骤S5中对应的详细分析处理步骤包括：
当目标短视频中某视频帧图像为不合格健康检测结果时，表明其目标短视频未通过初审，则禁止其目标短视频上传至短视频平台；
当目标短视频中某视频帧图像为未确定健康检测结果时，则通过短视频平台工作人员进行人工审核，并根据人工审核结果进行对应的处理；
当目标短视频中各视频帧图像均为合格健康检测结果时，表明其目标短视频通过初审，则发出语音识别指令。
作为本发明的一个具体实施例，上述中根据人工审核结果进行对应的处理，包括：
若目标短视频通过人工审核，则其目标短视频通过初审，并发出语音识别指令，若目标短视频未通过人工审核，则禁止其目标短视频上传至短视频平台。
在本实施例中，本发明通过获取目标短视频中各视频帧图像，对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，并进行对应属性类型的处理分析，得到目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，并进行对应的分析处理，从而实现对短视频进行初步审核，进一步减少短视频的审核时间，在极大程度上提高短视频平台的短视频审核效率，进而确保用户上传的短视频能够及时发布，保证短视频的发布及时性和有效性。
S6、目标短视频语音内容识别：对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容，并进行敏感词汇识别统计。
在上述实施例的基础上，所述步骤S6中对应的具体详细步骤包括：
采用语音识别技术对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容；
提取短视频平台数据库中存储的各预设敏感词汇，将目标短视频对应的语音文字内容与各预设敏感词汇进行对比，统计目标短视频对应的语音文字内容中各预设敏感词汇出现的频次，将目标短视频对应的语音文字内容中各预设敏感词汇出现的频次标记为xi，其中i表示为第i个预设敏感词汇，i＝1,2,...,n。
作为本发明的一个具体实施例，上述中采用的语音识别技术包括以下步骤：
h1、对目标短视频对应的语音内容进行滤波、分帧预处理，除去冗余信息；
h2、提取目标短视频对应语音内容内影响语音识别的关键信息和表达语音含义的特征信息；
h3、根据目标短视频对应语音内容内特征信息，用最小单元识别字词，并根据目标短视频对应语音内容的语法，按照先后顺序依次识别字词；
h4、按照语义分析将目标短视频对应语音内容中识别出的字词进行连接，同时根据语句意思调整句子构成，得到目标短视频对应的语音文字内容。
S7、语音文字内容对比分析：对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，并分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数。
在上述实施例的基础上，所述步骤S7中对应的具体详细步骤包括：
S71、对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，将目标短视频中各句语音文字内容标记为aj，j表示为第j句语音文字内容，j＝1,2,...,m；
S72、提取短视频平台数据库中存储的各预设禁忌语句对应文字内容和对应健康度影响比例系数，将目标短视频中各句语音文字内容与各预设禁忌语句对应文字内容进行对比，统计目标短视频中各句语音文字内容与各预设禁忌语句对应文字内容的匹配度，筛选目标短视频中各句语音文字内容对应的最高匹配度，将目标短视频中各句语音文字内容对应的最高匹配度标记为δj，并将各句语音文字内容对应最高匹配度的预设禁忌语句记为各句语音文字内容对应目标预设禁忌语句，筛选各句语音文字内容对应目标预设禁忌语句的健康度影响比例系数，记为σj；
S73、分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数α、β分别表示为预设的敏感词汇影响因子、预设的禁忌语句影响因子，γi表示为第i个预设敏感词汇对应的健康度影响比例系数，X允许表示为预设的敏感词汇允许出现频次，m表示为目标短视频对应语音文字内容的分句数目，δ预设表示为预设的匹配度阈值。
S8、健康度权重指数分析处理：根据目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理。
在上述实施例的基础上，所述步骤S8中分析目标短视频对应语音文字内容的健康检测结果，具体分析包括：
将目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数与预设的各健康度检测结果对应的标准健康度权重指数范围进行对比，筛选目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，其中健康度检测结果包括健康度合格、健康度不合格和健康度未确定。
作为本发明的一个具体实施例，所述步骤S8中根据目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果进行对应的处理，包括：
当目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果为健康度合格时，则将其目标短视频上传至短视频平台；
当目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果为健康度不合格时，则禁止其目标短视频上传至短视频平台；
当目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果为健康度未确定时，则通过短视频平台工作人员进行人工审核。
在本实施例中，本发明通过获取目标短视频对应的语音文字内容，统计目标短视频对应的语音文字内容中各预设敏感词汇出现的频次，并通过分句得到目标短视频中各句语音文字内容，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，筛选目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理，从而避免审核结果主观性的问题，有效保证健康不合格内容的审核准确性和可靠性，进一步提高短视频平台用户的体验感，增加用户对短视频平台黏度，进而促进短视频平台的发展。
第二方面，本发明还提供一种短视频分析处理系统，包括视频帧图像获取模块、视频帧图像组成要素模块、图像组成要素处理分析模块、图像健康检测结果统计模块、健康检测结果分析处理模块、目标短视频语音内容识别模块、语音文字内容对比分析模块、健康度权重指数分析处理模块和短视频平台数据库；
所述视频帧图像获取模块用于将短视频平台中待上传短视频记为目标短视频，并将目标短视频按照设定的视频帧划分方式进行视频划分，获取目标短视频中各视频帧图像；
所述视频帧图像组成要素模块用于对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型；
所述图像组成要素处理分析模块用于根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析；
所述图像健康检测结果统计模块用于根据目标短视频中各视频帧图像的处理分析数据，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果；
所述健康检测结果分析处理模块用于根据目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，进行对应的分析处理；
所述目标短视频语音内容识别模块用于对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容，并进行敏感词汇识别统计；
所述语音文字内容对比分析模块用于对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，并分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数；
所述健康度权重指数分析处理模块用于根据目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理；
所述短视频平台数据库用于存储各标准组成要素对应的属性类型、各预设非法物品的标准图片和各预设不雅行为动作的标准图片，并存储各预设敏感词汇、各预设禁忌语句对应文字内容和各预设禁忌语句对应健康度影响比例系数。
第三方面，本发明还提供一种计算机存储介质，包括存储器和处理器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序；
所述计算机程序用于执行本发明所述的一种短视频分析处理方法。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种短视频分析处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、视频帧图像获取：将短视频平台中待上传短视频记为目标短视频，并将目标短视频按照设定的视频帧划分方式进行视频划分，获取目标短视频中各视频帧图像；
S2、视频帧图像组成要素识别：对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型；
S3、视频帧图像组成要素处理分析：根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析；
S4、视频帧图像健康检测结果统计：根据目标短视频中各视频帧图像的处理分析数据，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果；
S5、健康检测结果分析处理：根据目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，进行对应的分析处理；
S6、目标短视频语音内容识别：对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容，并进行敏感词汇识别统计；
S7、语音文字内容对比分析：对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，并分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数；
S8、健康度权重指数分析处理：根据目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理；
所述步骤S6中对应的具体详细步骤包括：
采用语音识别技术对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容；
提取短视频平台数据库中存储的各预设敏感词汇，将目标短视频对应的语音文字内容与各预设敏感词汇进行对比，统计目标短视频对应的语音文字内容中各标准敏感词汇出现的频次，将目标短视频对应的语音文字内容中各标准敏感词汇出现的频次标记为xi，其中i表示为第i个标准敏感词汇，i＝1,2,...,n；
所述步骤S7中对应的具体详细步骤包括：
S71、对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，将目标短视频中各句语音文字内容标记为aj，j表示为第j句语音文字内容，j＝1,2,...,m；
S72、提取短视频平台数据库中存储的各预设禁忌语句对应文字内容和对应健康度影响比例系数，将目标短视频中各句语音文字内容与各预设禁忌语句对应文字内容进行对比，统计目标短视频中各句语音文字内容与各预设禁忌语句对应文字内容的匹配度，筛选目标短视频中各句语音文字内容对应的最高匹配度，将目标短视频中各句语音文字内容对应的最高匹配度标记为δj，并将各句语音文字内容对应最高匹配度的预设禁忌语句记为各句语音文字内容对应目标预设禁忌语句，筛选各句语音文字内容对应目标预设禁忌语句的健康度影响比例系数，记为σj；
S73、分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数α、β分别表示为预设的敏感词汇影响因子、预设的禁忌语句影响因子，γi表示为第i个标准敏感词汇对应的健康度影响比例系数，X允许表示为预设的敏感词汇允许出现频次，m表示为目标短视频对应语音文字内容的分句数目，δ预设表示为预设的匹配度阈值。
2.根据权利要求1所述的一种短视频分析处理方法，其特征在于：所述步骤S2中对应的详细具体步骤如下：
将目标短视频中各视频帧图像进行图像处理，获得处理后的目标短视频中各视频帧图像；
对处理后的目标短视频中各视频帧图像进行AI图片组成要素识别，获取目标短视频中各视频帧图像对应的各组成要素；
提取短视频平台数据库中存储的各标准组成要素对应的属性类型，对比筛选目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型。
3.根据权利要求1所述的一种短视频分析处理方法，其特征在于：所述步骤S3中根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析，具体包括：
当目标短视频中某视频帧图像内某组成要素对应的属性类型为物品属性类型时，则获取目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的物品图片，同时提取短视频平台数据库中各预设非法物品的标准图片，将目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应的物品图片与各预设非法物品的标准图片进行对比，得到目标短视频中该视频帧图像内该物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度，并统计目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度；
当目标短视频中某视频帧图像内某组成要素对应的属性类型为人物属性类型时，则获取目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的人物行为动作图片，同时提取短视频平台数据库中各预设不雅行为动作的标准图片，将目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应的人物行为动作图片与各预设不雅行为动作的标准图片进行对比，得到目标短视频中该视频帧图像内该人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度，并统计目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度。
4.根据权利要求1所述的一种短视频分析处理方法，其特征在于：所述步骤S4中对应的具体详细步骤包括：
S41、提取目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度，并分别和预设的各相似度等级对应的相似度阈值进行对比，统计目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度等级；
S42、根据目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应物品图片与各预设非法物品对应标准图片的相似度等级，筛选目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素对应的健康检测结果；
S43、提取目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度，并分别和预设的各相似度等级对应的相似度阈值进行对比，统计目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级；
S44、根据目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应人物行为动作图片与各预设不雅行为动作对应标准图片的相似度等级，筛选目标短视频中各视频帧图像内各人物组成要素对应的健康检测结果；
S45、根据目标短视频中各视频帧图像内各物品组成要素和各人物组成要素
对应的健康检测结果，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果。
5.根据权利要求1所述的一种短视频分析处理方法，其特征在于：所述步骤S5中对应的详细分析处理步骤包括：
当目标短视频中某视频帧图像为不合格健康检测结果时，表明其目标短视频未通过初审，则禁止其目标短视频上传至短视频平台；
当目标短视频中某视频帧图像为未确定健康检测结果时，则通过短视频平台工作人员进行人工审核，并根据人工审核结果进行对应的处理；
当目标短视频中各视频帧图像均为合格健康检测结果时，表明其目标短视频通过初审，则发出语音识别指令。
6.根据权利要求1所述的一种短视频分析处理方法，其特征在于：所述步骤S8中分析目标短视频对应语音文字内容的健康检测结果，具体分析包括：
将目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数与预设的各健康度检测结果对应的标准健康度权重指数范围进行对比，筛选目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，其中健康度检测结果包括健康度合格、健康度不合格和健康度未确定。
7.根据权利要求1所述的一种短视频分析处理方法，其特征在于，该方法在实施过程中需要用到一种短视频分析处理系统，包括以下模块：
视频帧图像获取模块用于将短视频平台中待上传短视频记为目标短视频，并将目标短视频按照设定的视频帧划分方式进行视频划分，获取目标短视频中各视频帧图像；
视频帧图像组成要素模块用于对目标短视频中各视频帧图像进行组成要素识别，分析目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型；
图像组成要素处理分析模块用于根据目标短视频中各视频帧图像内各组成要素对应的属性类型，进行对应属性类型的处理分析；
图像健康检测结果统计模块用于根据目标短视频中各视频帧图像的处理分析数据，分析统计目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果；
健康检测结果分析处理模块用于根据目标短视频中各视频帧图像对应的健康检测结果，进行对应的分析处理；
目标短视频语音内容识别模块用于对目标短视频对应的语音内容进行识别，得到目标短视频对应的语音文字内容，并进行敏感词汇识别统计；
语音文字内容对比分析模块用于对目标短视频对应的语音文字内容进行分句，得到目标短视频中各句语音文字内容，并分析目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数；
健康度权重指数分析处理模块用于根据目标短视频对应语音文字内容的健康度权重指数，分析目标短视频对应语音文字内容的健康度检测结果，并进行对应的处理；
短视频平台数据库用于存储各标准组成要素对应的属性类型、各预设非法物品的标准图片和各预设不雅行为动作的标准图片，并存储各预设敏感词汇、各预设禁忌语句对应文字内容和各预设禁忌语句对应健康度影响比例系数。
8.一种计算机存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述权利要求1-6任一项所述的一种短视频分析处理方法。
CN202210268732.3A 2022-03-18 2022-03-18 一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质 Active CN114612839B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210268732.3A CN114612839B (zh) 2022-03-18 2022-03-18 一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210268732.3A CN114612839B (zh) 2022-03-18 2022-03-18 一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114612839A CN114612839A (zh) 2022-06-10
CN114612839B true CN114612839B (zh) 2023-10-31

Family

ID=81864520

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210268732.3A Active CN114612839B (zh) 2022-03-18 2022-03-18 一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114612839B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116796017B (zh) * 2022-11-16 2024-05-28 北京全科在线科技有限责任公司 音视频数据共享方法、系统及存储介质
CN116109990B (zh) * 2023-04-14 2023-06-27 南京锦云智开软件有限公司 一种视频的敏感违规内容检测系统
CN116887010B (zh) * 2023-05-08 2024-02-02 杭州元媒科技有限公司 一种自媒体短视频素材加工控制系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110278449A (zh) * 2019-06-26 2019-09-24 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频检测方法、装置、设备及介质
CN112672184A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 创盛视联数码科技（北京）有限公司 一种视频审核及发布方法
CN112860943A (zh) * 2021-01-04 2021-05-28 浙江诺诺网络科技有限公司 一种教学视频审核方法、装置、设备及介质
WO2021156159A1 (en) * 2020-02-03 2021-08-12 Cosmo Artificial Intelligence - AI Limited Systems and methods for contextual image analysis
CN113660484A (zh) * 2021-06-29 2021-11-16 新疆朝阳商用数据传输有限公司 基于音视频内容的音视频属性比对方法、系统、终端及介质
WO2021237570A1 (zh) * 2020-05-28 2021-12-02 深圳市欢太科技有限公司 影像审核方法及装置、设备、存储介质
CN113779308A (zh) * 2021-11-12 2021-12-10 冠传网络科技(南京)有限公司 一种短视频检测和多分类方法、装置及存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110278449A (zh) * 2019-06-26 2019-09-24 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频检测方法、装置、设备及介质
WO2021156159A1 (en) * 2020-02-03 2021-08-12 Cosmo Artificial Intelligence - AI Limited Systems and methods for contextual image analysis
WO2021237570A1 (zh) * 2020-05-28 2021-12-02 深圳市欢太科技有限公司 影像审核方法及装置、设备、存储介质
CN112672184A (zh) * 2020-12-15 2021-04-16 创盛视联数码科技（北京）有限公司 一种视频审核及发布方法
CN112860943A (zh) * 2021-01-04 2021-05-28 浙江诺诺网络科技有限公司 一种教学视频审核方法、装置、设备及介质
CN113660484A (zh) * 2021-06-29 2021-11-16 新疆朝阳商用数据传输有限公司 基于音视频内容的音视频属性比对方法、系统、终端及介质
CN113779308A (zh) * 2021-11-12 2021-12-10 冠传网络科技(南京)有限公司 一种短视频检测和多分类方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于深度学习的图片识别技术在互联网;何江丽;《广播电视信息》;20190630(第06期);第36-38页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114612839A (zh) 2022-06-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114612839B (zh) 一种短视频分析处理方法、系统及计算机存储介质
CN108648746A (zh) 一种基于多模态特征融合的开放域视频自然语言描述生成方法
CN109933664B (zh) 一种基于情感词嵌入的细粒度情绪分析改进方法
CN113435203B (zh) 多模态命名实体识别方法、装置以及电子设备
CN110347787B (zh) 一种基于ai辅助面试场景的面试方法、装置及终端设备
CN110457432A (zh) 面试评分方法、装置、设备及存储介质
CN113628627B (zh) 一种基于结构化语音分析的电力行业客户服务质检系统
CN112989802B (zh) 一种弹幕关键词提取方法、装置、设备及介质
WO2021114841A1 (zh) 一种用户报告的生成方法及终端设备
CN112468659A (zh) 应用于电话客服的质量评价方法、装置、设备及存储介质
CN112562736B (zh) 一种语音数据集质量评估方法和装置
CN111897953B (zh) 一种网络媒体平台评论文本分类标注数据纠正方法
CN111428466B (zh) 法律文书解析方法及装置
CN111144112A (zh) 文本相似度分析方法、装置和存储介质
CN110807517A (zh) 用于多任务识别的神经网络系统
CN114416969A (zh) 一种基于背景增强的lstm-cnn在线评论情感分类方法及系统
CN114547435B (zh) 内容质量的识别方法、装置、设备及可读存储介质
CN112052994A (zh) 客诉升级预测方法、装置及电子设备
CN116629250B (zh) 一种暴力词汇的分析方法、系统、装置及介质
CN118094021B (zh) 一种基于多模态的跨社交平台托攻击识别方法
CN117350283B (zh) 文本缺陷检测方法、装置、设备和存储介质
CN118377909B (zh) 基于通话内容的客户标签确定方法、装置及存储介质
CN118228818B (zh) 一种伤害类犯罪讯问笔录中的知识抽取方法及系统
Inyaem et al. Ontology-based terrorism event extraction
CN113378542B (zh) 一种裁判文书质量评测的方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231125

Address after: No. 60, Group 17, Laowei Village, Liji Township, Guannan County, Lianyungang, Jiangsu Province, 223500

Patentee after: Song Dangjian

Address before: 430070 No. 378, Wuluo Road, Hongshan District, Wuhan City, Hubei Province

Patentee before: Yijia Art (Wuhan) culture Co.,Ltd.

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240506

Address after: 518000, Building 101-1, TCL Science Park, No. 1001 Zhongshan Garden Road, Shuguang Community, Xili Street, Nanshan District, Shenzhen, Guangdong Province

Patentee after: Shenzhen Yunshang Cultural Communication Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: No. 60, Group 17, Laowei Village, Liji Township, Guannan County, Lianyungang, Jiangsu Province, 223500

Patentee before: Song Dangjian

Country or region before: China

TR01 Transfer of patent right