用于声音排序的多模态模型训练方法、系统及相关设备
公开
摘要
本发明适用于人工智能技术应用领域，提供了一种用于声音排序的多模态模型训练方法、系统及相关设备，所述方法包括：获取用于声音排序的声音平台数据，所述声音平台数据包括播放序列数据，所述播放序列数据中包括声音的声音点击时间信息、声音时长信息；根据所述播放队列数据抽取数据节；对所述数据节进行扩充，得到频繁子图，并根据所述频繁子图构建包含所述平台数据的数据样本；将所述数据样本输入word2vec模型，得到所述数据样本对应的映射数据；构建多模态声音排序模型，并对所述多模态声音排序模型进行训练，将完成训练的所述多模态声音排序模型输出。本发明通过多模态排序模型实时地捕捉用户的兴趣变化，从而提高推送内容的准确度。
基本信息
专利标题 ：
用于声音排序的多模态模型训练方法、系统及相关设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114567811A
申请号 ：
CN202210192960.7
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
谭又伟丁宁
申请人 ：
广州欢聊网络科技有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市天河区黄埔大道中311号自编2-25、26
代理机构 ：
广州佳睿知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
李健富
优先权 ：
CN202210192960.7
主分类号 ：
H04N21/439
IPC分类号 ：
H04N21/439 H04N21/45 H04N21/466 G06F16/638 G06F16/68
法律状态
2022-05-31 ：
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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