[发明专利]图像筛选方法、装置电子设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了图像筛选方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于通信技术领域，所述方法包括：提取目标文件中包含的各图像和目标文本信息，其中，所述目标文本信息包括：文件标题、文件正文首段以及文件正文末段中的至少一个；分别确定各所述图像的图像特征向量和所述目标文本信息的文本特征向量；针对每个所述图像，依据所述图像的图像特征向量和所述文本特征向量，确定所述图像被筛选为目标图像的概率值；依据各所述图像对应的概率值，从各所述图像中筛选出目标图像。

技术领域

本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种图像筛选方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

目前行业内资讯封面图像大多由人工从资讯的图像集中筛选得到，该种人工筛选资讯封面图像的方法虽然封面图像与资讯内容匹配度高，但是会消耗大量的人力资源、效率低。

为解决人力筛选资讯封面图像存在的上述问题，少数业内人士借助深度学习模型对资讯包含的图像集的图像信息进行分析，筛选出封面图像。该种资讯封面图像筛选方法虽然可节省人力资源、效率高，但是所筛选出的封面图像与资讯内容相关性弱。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种图像筛选方法、装置、电子设备及可读存储介质，能够解决现有技术中存在的咨询封面与内容相关性弱问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种图像筛选方法，其中，所述方法包括：提取目标文件中包含的各图像和目标文本信息，其中，所述目标文本信息包括：文件标题、文件正文首段以及文件正文末段中的至少之一；基于预先训练的多模态模型，分别确定各所述图像的图像特征向量和所述目标文本信息的文本特征向量；针对每个所述图像，依据所述图像的图像特征向量和所述文本特征向量，确定所述图像被筛选为目标图像的概率值；依据各所述图像对应的概率值，从各所述图像中筛选出目标图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像筛选装置，其中，所述装置包括：提取模块，用于提取目标文件中包含的各图像和目标文本信息，其中，所述目标文本信息包括：文件标题、文件正文首段以及文件正文末段中的至少一个；特征向量确定模块，用于分别确定各所述图像的图像特征向量和所述目标文本信息的文本特征向量；概率确定模块，用于针对每个所述图像，依据所述图像的图像特征向量和所述文本特征向量，确定所述图像被筛选为目标图像的概率值；筛选模块，用于依据各所述图像对应的概率值，从各所述图像中筛选出目标图像。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

本申请实施例中，通过提取目标文件中包含的各图像和目标文本信息；分别确定各图像的图像特征向量和目标文本信息的文本特征向量；针对每个图像，依据图像的图像特征向量和文本特征向量，确定图像被筛选为目标图像的概率值；依据各图像对应的概率值，从各图像中筛选出目标图像，所筛选出的目标图像与文本信息相关性强。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是表示本申请实施例的一种图像筛选方法的步骤流程图；