一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法
授权
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。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度神经网络影视标签自动获取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110516086A
申请号 ：
CN201910627545.8
公开（公告）日 ：
2019-11-29
申请日 ：
2019-07-12
授权号 ：
CN110516086B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
宣琦王冠华俞山青孙佳慧韩忙孙翊杰
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
代理机构 ：
杭州斯可睿专利事务所有限公司
代理人 ：
王利强
优先权 ：
CN201910627545.8
主分类号 ：
G06F16/483
IPC分类号 ：
G06F16/483 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/483
•••使用从内容中自动派生的元数据
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2019-12-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/483
申请日 : 20190712
申请日 : 20190712
2019-11-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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