本公开涉及一种信息检索方法和装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：将用户输入的文案内容进行分句，得到多个文案子句；通过场景模型，判别所述文案子句在文案内容中所属的场景；基于该场景对应的关键词提取模型，确定各场景对应的各文案子句的关键词；基于各文案子句的关键词，检索与所述文案内容对应的视频信息和/或图像信息。本公开可以提升信息检索的效率。的效率。的效率。
【技术实现步骤摘要】
信息检索方法和装置、存储介质和电子设备
[0001]本公开涉及资源检索领域，具体地，涉及一种信息检索方法和装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
[0002]视频是一种常见的多媒体形式，通过视频可以达到艺术创作、事件记录、信息宣传等目的，极大地提高了人们生活的丰富性。但是，制作视频所需的视频素材和图片素材需要用户根据视频内容逐一检索、筛选，使得视频制作的效率较低，成本较高。
技术实现思路
[0003]提供该
技术实现思路
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该
技术实现思路
部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0004]第一方面，本公开提供一种信息检索方法，所述方法包括：将用户输入的文案内容进行分句，得到多个文案子句；通过场景模型，判别所述文案子句在文案内容中所属的场景；基于该场景对应的关键词提取模型，确定各场景对应的各文案子句的关键词；基于各文案子句的关键词，检索与所述文案内容对应的视频信息和/或图像信息。
[0005]第二方面，本公开提供一种信息检索装置，包括：分句模块，用于将用户输入的文案内容进行分句，得到多个文案子句；判别模块，用于通过场景模型，判别所述文案子句在文案内容中所属的场景；提取模块，用于通过该场景对应的关键词提取模型，提取各场景对应的各文案子句的关键词；检索模块，用于基于各文案子句的关键词，检索与所述文案内容对应的视频信息和/或图像信息。
[0006]第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0007]第四方面，本公开提供一种电子设备，包括存储装置和处理装置，存储装置上存储有计算机程序的，处理装置用于执行所述计算机程序，以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
[0008]通过上述技术方案，至少可以达到以下的技术效果：
[0009]可以通过对用户输入的文案内容进行分句，并对各子句分别进行场景提取，并基于场景对应的关键词提取模型对各子句的关键词进行提取，再针对各子句的关键词检索该子句对应的视频或图片信息，从而实现基于文案内容批量化地检索视频和图片的效果，提高视频和图片信息的检索效率，避免了手动基于视频制作需求进行信息检索的繁琐和低效。
[0010]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0011]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：
[0012]图1是根据一示例性公开实施例示出的一种信息检索方法的流程图。
[0013]图2是根据一示例性公开实施例示出的一种信息检索装置的框图。
[0014]图3是根据一示例性公开实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
[0015]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0016]应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
[0017]本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
[0018]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0019]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
[0020]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
[0021]图1是根据一示例性公开实施例示出的一种信息检索方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：
[0022]S11、将用户输入的文案内容进行分句，得到多个文案子句。
[0023]分句可以是基于文案内容的符号进行的，也可以是基于文案内容的语义进行的，例如，可以以结束符(句号、问号、叹号等)为分句点进行分句，也可以识别文本的语义，基于语义对文案内容进行分句。
[0024]S12、通过场景模型，判别所述文案子句在文案内容中所属的场景。
[0025]可以通过场景模型，判别所述文案子句在文案内容中所属的场景，文案内容的可以包括开端、发展、高光、结尾等结构性场景，还可以包括背景、生平、代表作、发展前景等内容性场景，根据不同的视频制作需要，还可以包括其他任意的场景类型。
[0026]在一种可能的实施方式中，场景模型是通过以下方式训练得到的：将标注场景分割点的第一样本文案输入所述场景模型，以使所述场景模型基于所述第一样本文案和预设的损失函数调整所述场景模型中的参数。
[0027]S13、基于该场景对应的关键词提取模型，确定各场景对应的各文案子句的关键词。
[0028]考虑到不同场景中需要提取的关键词的类型可能不同，例如，在“代表作”场景下，提取的关键词主要包括作品的名称、拍摄时间、收视等类型，而在“生平”场景下，提取的关键词主要包括人物的名称、人物的籍贯、人物的求学过程等类型，因此，在本公开中不同的场景所对应的关键词提取模型应与场景相对应。
[0029]该关键词提取模型可以通过标注有关键词的第二样本文案作为样本训练，经过预设的损失函数调整参数从而迭代得到，根据不同的场景，可以将不同类型的词语设置为与该场景对应的关键词提取模型的训练样本的关键词，例如，当训练“代表作”场景对应的关键词提取模型的情况下，可以将作品的名称、拍摄时间、收视等标注为关键词，这样，训练得到的关键词提取模型可以从任意文本中提取到该文本中包含的作品的名称、拍摄时间、收视等信息作为该文本的关键词。值得说明的是，一个文案子句可能提取出一个关键词或多个关键词，本公开对此不作限制。
[0030]在一种可能的实施方式中，所述关键词提取模型是通过以下方式训练得到的：将标注有各场景对应的关键词标签的第二样本文案输入该场景对应的关键词提取模型，以使所述关键词提取模型基于所述第二样本文案和预设的损本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息检索方法，其特征在于，所述方法包括：将用户输入的文案内容进行分句，得到多个文案子句；通过场景模型，判别所述文案子句在文案内容中所属的场景；基于该场景对应的关键词提取模型，确定各场景对应的各文案子句的关键词；基于各文案子句的关键词，检索与所述文案内容对应的视频信息和/或图像信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于各文案子句的排列顺序，将所述视频信息和/或图像信息拼接为目标视频。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各文案子句的关键词，检索与所述文案内容对应的视频信息或图像信息，包括：基于各场景对应的文案子句的关键词，检索该场景对应的视频信息和/或图像信息；所述基于各文案子句的排列顺序，将所述视频信息和/或图像信息拼接为目标视频，包括：基于所述文案内容中的各场景的排列顺序，将所述视频信息和/或图像信息拼接为目标视频。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于各文案子句在所述文案内容中的位置，确定该文案子句在所述目标视频中的位置；将各文案子句转换为语音音频，并将各语音音频插入至所述目标视频中与该语音音频对应的文案子句在所述目标视频中的位置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于情感判别模型，确定各文案子句的情感标签；所述将各文案子句转换为语音音频，包括：基于各文案子句对应的情感标签，将各文案子句转换为语音音频。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述文案内容为人物介绍；所述方法还包括：获取所述文案内容对应的目标人物名称；所述基于各文案子句的关键词，检索与所述文案内容对应的视频信息和/或图像信息，还包括：基于各文案子句的关键词和所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张同新，张昊宇，陈婉君，姚佳立，
申请(专利权)人：北京有竹居网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。