[发明专利]一种视频审核的方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种视频审核的方法，其特征在于，包括：

提取待审核视频的特征向量；

将所述待审核视频的特征向量分别输入不同视频类别的二分类模型中，得到所述待审核视频在对应视频类别下的分类得分；

如果所述待审核视频在对应视频类别下的分类得分大于等于对应的分类阈值，则该视频类别作为审核类别组成之一，直至得到所述待审核视频的审核类别组成；

其中，所述分类阈值通过执行下述操作确定：

获取历史审核周期内的历史视频和违规推送比例，并确定所述历史视频的分类标签；

根据所述历史视频的分类标签分别确定不同视频类别的比重；

根据所述违规推送比例和不同视频类别的比重，确定不同视频类别下的违规推送子比例；

提取所述历史视频的历史特征向量，并分别输入不同视频类别的二分类模型中，得到所述历史视频在对应视频类别下的分类得分；

根据对应视频类别下的分类得分以及枚举的不同预设分类阈值确定所述历史视频在对应视频类别下的不同假正类率；

选取与对应视频类别下的违规推送子比例相近的假正类率所对应的预设分类阈值，作为对应视频类别下的分类阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述该视频类别作为审核类别组成之一，进一步满足如下条件：

将待审核视频和对应的视频类别发送给人工审核平台；

如果收到所述人工审核平台对所述待审核视频的审核类别包括该视频类别的反馈，则该视频类别作为审核类别组成之一。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待审核视频的特征向量，包括：

通过单个特征提取网络提取所述待审核视频的特征向量；或者，

通过两个或两个以上特征提取网络分别提取所述待审核视频的特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类标签根据对应的人工标注信息确定。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二分类模型通过执行下述操作构建：

提取历史视频的历史特征向量，并确定所述历史视频的分类标签；

将所述历史特征向量分别输入不同视频类别的学习模型中，得到所述历史视频在对应视频类别下的分类得分；

根据所述历史视频在对应视频类别下的分类得分和对应的分类阈值，确定所述历史视频的审核类别；

根据所述历史视频的审核类别和分类标签确定不同视频类别下的分类损失，对不同视频类别的学习模型进行修正，并获取新的历史视频，直至不同视频类别下的分类损失低于预设损失阈值，则将对应视频类别的学习模型作为该视频类别的二分类模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述提取历史视频的历史特征向量，包括：

通过单个特征提取网络提取所述历史视频的历史特征向量；或者，

通过两个或两个以上特征提取网络分别提取所述历史视频的历史特征向量。