用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别方法
公开
摘要

本申请公开了一种用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别方法。该方法包括:获取媒体内容样本集合以及多维度特征集合;在对待训练决策树进行训练时,基于媒体内容样本集合确定训练样本集合,以及基于多维度特征集合确定训练特征集合;基于训练样本集合和训练特征集合确定满足预设分裂要求的最优分裂规则,以及基于最优分裂规则训练待训练决策树以得到第一决策树;重复上述确定训练样本集合至得到第一决策树的步骤,以及基于多棵第一决策树构建至少两个随机森林以得到决策模型。本申请在判断媒体内容是否属于异常分类内容的场景上,构建包括随机森林的决策模型以进行识别,提高了对于对应多维度特征的媒体内容的识别能力。

基本信息
专利标题 :
用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114330476A
申请号 :
CN202111287497.6
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-11-02
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王赟豪陈少华余亭浩张绍明侯昊迪
申请人 :
腾讯科技(深圳)有限公司
申请人地址 :
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 :
广州三环专利商标代理有限公司
代理人 :
熊永强
优先权 :
CN202111287497.6
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-12 :
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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