[发明专利]一种基于多模态大数据的互联网短视频分类方法在审
| 申请号： | 202310915465.9 | 申请日： | 2023-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN116958677A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 宋金淼;王进;王一雄 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V20/40;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及深度学习领域，具体涉及一种基于多模态大数据的互联网短视频分类方法，包括获取多模态短视频数据集，对数据集中的数据进行预处理，并针对数据存在的长尾现象进行重采样；对多模态短视频数据集中无标注的数据打上伪标签，并对打上标签后的数据转换为预训练格式；构建单流神经网络模型，使用无标注数据对单流模型进行预训练；构建双流神经网络模型，使用无标注数据对双流模型进行预训练；将预训练格式的数据输入到训练好的预训练模型进行分类，判断短视频的种类；本发明能够有效提高对短视频分类的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态大 数据 互联网 视频 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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