[发明专利]视频分类方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种视频分类方法，其特征在于，包括：

获取待检测视频、和所述待检测视频的非内容属性信息；

对所述待检测视频进行特征提取，生成与所述待检测视频内容匹配的多种模态的特征数据；以及基于分类任务的任务内容，对所述非内容属性信息进行编码，生成属性特征数据；

基于所述多种模态的特征数据和所述属性特征数据，确定所述待检测视频在所述分类任务下的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非内容属性信息包括以下至少一种：点赞数、点踩数、评论数、转发数、收藏数、分享数、视频时长、播放次数、完播率。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于分类任务的任务内容，对所述非内容属性信息进行编码，生成属性特征数据，包括：

基于所述分类任务的任务内容，确定所述非内容属性信息中各种属性信息的权重；

基于所述非内容属性信息中各种属性信息的权重，对所述非内容属性信息进行编码，生成属性特征数据。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于分类任务的任务内容，对所述非内容属性信息进行编码，生成属性特征数据，包括：

基于所述分类任务的任务内容，从所述非内容属性信息包括的各种属性信息中，选取目标属性信息；

对选取的所述目标属性信息进行编码，生成属性特征数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多种模态的特征数据和所述属性特征数据，确定所述待检测视频在所述分类任务下的分类结果，包括：

将所述多种模态的特征数据和所述属性特征数据进行拼接，生成第一拼接特征数据；

利用第一全连接处理层和第二全连接处理层，依次对所述第一拼接特征数据进行处理，生成所述待检测视频在所述分类任务下的分类结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多种模态的特征数据和所述属性特征数据，确定所述待检测视频在所述分类任务下的分类结果，包括：

利用第一全连接处理层，分别对所述多种模态的特征数据、和所述属性特征数据进行处理，生成处理后的多种模态的特征数据、和处理后的属性特征数据；

将所述处理后的多种模态的特征数据、和所述处理后的属性特征数据进行拼接，生成第二拼接特征数据；

利用第二全连接处理层，对所述第二拼接特征数据进行处理，生成所述待检测视频在所述分类任务下的分类结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多种模态的特征数据和所述属性特征数据，确定所述待检测视频在所述分类任务下的分类结果，包括：

利用第一全连接处理层，分别对所述多种模态的特征数据、和所述属性特征数据进行处理，生成处理后的多种模态的特征数据、和处理后的属性特征数据；

利用第二全连接处理层，分别对所述处理后的多种模态的特征数据、和处理后的属性特征数据进行处理，生成每种模态的特征数据对应的中间分类结果、和所述属性特征数据对应的中间分类结果；

将所述多种模态的特征数据分别对应的所述中间分类结果、和所述属性特征数据对应的所述中间分类结果进行加权融合，生成所述待检测视频在所述分类任务下的分类结果。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类结果为利用训练得到的目标分类模型生成的，所述多种模态的特征数据包括视频特征数据、文本特征数据、音频特征数据；所述方法还包括：

获取已训练的特征提取子模型，所述特征提取子模型包括：视频特征提取子模型、文本特征提取子模型、音频特征提取子模型；

基于所述特征提取子模型、和构建的融合分类子模型，生成初始分类模型；

获取与所述分类任务匹配的样本数据，利用所述样本数据对所述初始分类模型进行调整，生成所述目标分类模型。