[发明专利]一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法有效
| 申请号： | 201910627545.8 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110516086B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;王冠华;俞山青;孙佳慧;韩忙;孙翊杰 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/483 | 分类号： | G06F16/483;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法，包括以下步骤：步骤1：收集电影的台词，构建台词数据集；步骤2：收集电影原声，构建声音数据集；步骤3：在相关影视平台收集其所生成的标签，构建电影标签数据集；步骤4：构建基于电影台词的自动打标签模型；步骤5：采用共享节点的CNN‑LSTM算法构建基于电影原声的自动打标签模型；步骤6：融合步骤4与步骤5所提及的两种模型。本发明提出一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法，采用了以卷积神经网络和循环神经网络为代表的深度学习算法，主要针对电影，利用电影在时间上的相关性从电影的台词文本、音频信号等原始信息中提取出高层抽象属性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 影视 标签 自动 获取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1：收集电影的台词，构建台词数据集；/n步骤2：收集电影原声，构建声音数据集；/n步骤3：在影视平台收集其所生成的标签，构建电影标签数据集；/n步骤4：构建基于电影台词的自动打标签模型；/n步骤5：采用共享节点CNN-LSTM算法构建基于电影原声的自动打标签模型；/n步骤6：融合步骤4与步骤5所提及的两种模型。/n
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