一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的技术制造技术

本发明专利技术公开了一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的系统，属于数据处理技术领域，包括自定义标签模块、检索中间件模块、检索引擎模块、AI能力适配器模块、AI能力整备模块和AI能力池与生态连接器模块；本发明专利技术解决了智能媒资和传统媒资的数据互联互通问题，使AI智能处理技术可以无障碍的赋能于传统媒体资产管理系统，从而有效盘活了原有的存量媒体资产，同时减少了人力成本投入，提高了媒资处理效率；并且本发明专利技术采用了创新性的自定义著录标签等技术，使系统可以扩展到纸媒资产管理以及档案管理领域，并进行数据的统一编目、存储和检索。检索。检索。

【技术实现步骤摘要】
一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的技术


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的技术。

技术介绍

[0002]近年来，随着AI人工智能技术在视音频处理领域的不断发展，利用图像识别技术、音频识别技术以及自然语言识别技术(NLP)对视音频素材进行识别标注的能力不断加强；目前，国家广播电视总局于2004年10月发布了《广播电视节目资料编目规范第1部分：电视资料》和《广播电视节目资料编目规范第2部分：广播资料》(以下简称编目规范)制定了统一的音像资料编目元数据的编目结构、层次及著录项目，实现音像资料编目和应用的标准化；在此规范下的各音像资料制作机构、互联网平台通过人工手段已经存储了大量节目素材，如何通过现有智能AI技术对这些资料素材进行高效编目，以降低人工处理成本，成为当下研究重点；
[0003]在现有技术下，AI智能视音频处理技术对节目素材的处理能力只能对关键图像、声音进行随机输出智能标签，无法对接广电总局颁布的《媒资编目规范》中相应自定义标签项，也无法采用统一的检索方法进行节目素材搜索，而基于《媒资编目规范》的传统媒资需要大量的人力资源投入进行人工编目，这使得采用AI人工智能技术的智能媒资和符合《媒资编目规范》的传统媒资目前无法进行互联互通，无法融合，也无法将AI智能技术赋能于媒体资产管理系统，以减少人力成本投入，提高媒资处理效率；为此，我们提出一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的技术。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的系统，包括自定义标签模块、检索中间件模块、检索引擎模块、AI能力适配器模块、AI能力整备模块和AI能力池与生态连接器模块；
[0007]所述自定义标签模块用于用户根据自身需求，在满足总局编目规范的前提下，通过标签编辑器自定义设置著录项的名称和类型，通过自定义标签模块设立层级；
[0008]所述检索中间件模块用于将自定义标签与检索引擎中的分类检索项之间进行自动转换和翻译；
[0009]所述检索引擎模块设计应用了提前内容索引和拼音索引能力，其用于根据自定义标签进行快速精确或智能模糊的实时快速媒资检索；
[0010]所述AI能力适配器模块采用继承+构造的模式，引入了抽象加多实现的工厂设计，用于连接获取多种AI能力及处理结果，并将所述多种AI能力及处理结果进行连接和组件的
重构；
[0011]所述AI能力整备模块用于将重构后的多种AI能力及处理结果进行数据处理和整备，并随后送入AI能力池与生态连接器模块；
[0012]所述AI能力池与生态连接器模块用于利用生态连接器将处理后的所述多种AI能力及处理结果与自定义标签进行双向匹配，使所述多种AI能力及处理结果应用于用户自定义标签。
[0013]进一步地，所述自定义标签包括上级菜单、编目标签、标签来源、标签类型、标签标识以及标签必填项开关。
[0014]进一步地，所述检索引擎模块采用媒体碎片化数据处理模式以及垂直检索引擎架构，将海量的视音频等媒体数据按规则写入多个数据子集，每个数据子集建立独立的索引和检索功能；所述检索功能包括全文检索、同义词处理、相关度排名和结果中检索；所述检索引擎模块还设置有缓存区，其通过数据冷热分离机制实现对高频检索资料动态调整。
[0015]进一步地，所述数据处理和整备包括缺失数据填补、重复数据移除、数据和轴标签的更换、数据离散化、异常值的检测和过滤、数组排列和取样以及特殊字符串处理。
[0016]进一步地，所述AI能力池与生态连接器模块是API的代理或包装器，允许基础服务与逻辑应用通信，用户可以通过它来连接其帐户，并利用一组预生成的操作和触发器来生成其应用和工作流；所述AI能力池与生态连接器模块包括凭据和元数据保存模块以及连接器模块，所述凭据和元数据保存模块用于存储连接器元数据以及与连接关联的凭据的服务；所述连接器模块用于托管所有元数据和API管理器。
[0017]一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的方法，包括：
[0018]自定义标签：用户根据自身需求，在满足总局编目规范的前提下，通过标签编辑器自定义设置著录项的名称和类型，通过自定义标签模块设立层级；
[0019]获取多种AI能力及处理结果：通过AI能力适配器模块连接获取多种AI能力及处理结果，并将所述多种AI能力及处理结果进行接口和组件的重构；
[0020]多种AI能力服务处理：通过AI能力整备模块将重构后的多种AI能力及处理结果进行清洗、归类和命名，并送入AI能力池与生态连接器模块；
[0021]应用于节目资料编目：通过AI能力池与生态连接器模块利用生态连接器将处理后的所述多种AI能力及处理结果与自定义标签进行双向匹配，使所述多种AI能力及处理结果应用于用户自定义标签；
[0022]过程转换：通过检索中间件模块将应用多种AI能力及处理结果的自定义标签与检索引擎分类检索项之间进行自动转换和翻译；
[0023]资料编目检索：将过程转换后的所述自定义标签通过检索引擎模块建立索引，以实现对资料编目多功能检索。
[0024]相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0025]本申请提出的一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的技术，其解决了智能媒资和传统媒资的数据互联互通问题，使AI智能处理技术可以无障碍的赋能于传统媒体资产管理系统，从而有效盘活了原有的存量媒体资产，同时减少了人力成本投入，提高了媒资处理效率；并且本专利技术采用了创新性的自定义著录标签等技术，使系统可以扩展到纸媒资产管理以及档案管理领域，并进行数据的统一编目、存储和检索。
附图说明
[0026]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0027]图1为本专利技术提出的一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的系统的整体结构框图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0029]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0030]在一个实施例中，参照图1，提供了一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的系统，包括自定义标签模块、检索中间件模块、检索引擎模块、AI能力适本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的系统，其特征在于，包括自定义标签模块、检索中间件模块、检索引擎模块、AI能力适配器模块、AI能力整备模块和AI能力池与生态连接器模块；所述自定义标签模块用于用户根据自身需求，在满足总局编目规范的前提下，通过标签编辑器自定义设置著录项的名称和类型，通过自定义标签模块设立层级；所述检索中间件模块用于将自定义标签与检索引擎中的分类检索项之间进行自动转换和翻译；所述检索引擎模块设计应用了提前内容索引和拼音索引能力，其用于根据自定义标签进行快速精确或智能模糊的实时快速媒资检索；所述AI能力适配器模块采用继承+构造的模式，引入了抽象加多实现的工厂设计，用于连接获取多种AI能力及处理结果，并将所述多种AI能力及处理结果进行连接和组件的重构；所述AI能力整备模块用于将重构后的多种AI能力及处理结果进行数据处理和整备，并随后送入AI能力池与生态连接器模块；所述AI能力池与生态连接器模块用于利用生态连接器将处理后的所述多种AI能力及处理结果与自定义标签进行双向匹配，使所述多种AI能力及处理结果应用于用户自定义标签。2.根据权利要求1所述的一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的系统，其特征在于，所述自定义标签包括上级菜单、编目标签、标签来源、标签类型、标签标识以及标签必填项开关。3.根据权利要求1所述的一种将AI处理能力无缝应用于节目资料编目的系统，其特征在于，所述检索引擎模块采用媒体碎片化数据处理模式以及垂直检索引擎架构，将海量的视音频等媒体数据按规则写入多个数据子集，每个数据子集建立独立的索引和检索功能；所述检索功能包括全文检索、同义词处理、相关度排名和结果中检索；所述检索引擎模块还设置有缓存区，其通过数据冷热分离机制实现对高频检索资料动态调整。4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙欣，张瑜昊，崔江宁，
申请(专利权)人：杭州朗视视频技术有限公司，
类型：发明
国别省市：