基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法技术

本发明专利技术公开了信息获取相关技术领域的一种基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，S1：对视频数据进行处理，转换为文本信息存储；S2：建立知识库架构；S3：使用自然语言处理技术对文本分析、信息提取、文本分类和命名实体识别；S4：对知识库中的文本数据进行预处理；S5：使用自然语言处理技术，从文本中抽取关键信息并进行标注；S6：根据用户提出的问题，从知识库中检索相关信息并找到对应短视频内容。本发明专利技术不仅可以实现对视频数据和文本信息的处理、分析和存储，并利用自然语言处理技术进行信息提取和检索，从而提高处理效率、获取有用信息并提供相关回答，还支持大规模向量数据的存储和快速检索，有效地减少搜索的时间复杂度。的时间复杂度。的时间复杂度。

【技术实现步骤摘要】
基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法


[0001]本专利技术属于信息获取相关
，具体是一种基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法。

技术介绍

[0002]目前，虽然已经建立了一些用于用户学习的知识库或数据库，但是，常规建立知识库的方法往往是对现有内容的简单分类和简单存储，实质上相当于建立了一个电子图书馆，所以常规知识库中的内容之间往往是相互独立的。用户在进行检索和学习时，往往需要不断地尝试新的关键字才能得到足够有用的信息，甚至有时即使经过多次的检索仍然没有得到想要的结果。在用户不断尝试新关键字的过程中，呈现给用户的冗杂的、无用的内容会耗费用户大量的时间，用户往往需付出大量无用的劳动才能对需要学习的知识点有所了解，导致知识获取的效率过低、耗时耗力，难以满足用户的需求，而且上述问题导致用户体验非常差。
[0003]因此，面对大量的学习材料的情况下，如何使用户尽快学习到需要的知识点、提高用户学习效率、改善用户体验，成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题和始终研究的重点。
[0004]为了解决上述问题，例如中国专利，公告号为：CN107808014B，该专利技术公开了一种基于自然语言处理的知识库建立方法，该方法包括：步骤1，将文件中的文本数据放入预设的数据集中；步骤2，发现父主题、将涉及父主题的所有语句从数据集中摘出、作为父主题内容清单；步骤3，发现子主题、将定义子主题的所有语句从父主题内容清单中摘出；步骤4，判断所有子主题是否全部被发现，如果是，则执行步骤5；如果否，则返回步骤3；步骤5，将父主题内容清单中剩下的内容作为父主题流程，将父主题和父主题流程作为知识点、纳入知识库中。本专利技术创建了符合用户学习逻辑的知识库，通过对待学习材料的提取和知识点的逻辑设计，满足用户对知识点的快速检索和深入学习，有效提高用户的检索和学习效率，增强了用户体验。
[0005]但是在实际使用时，信息数据日益在各个系统中的数据规模也逐渐变大，常见的检索技术很难在数据集中较为准确地命中待检索对象，也就难以进行快速的检索，其中信息
，数据信息繁杂，数据类型也繁杂，想要对数据进行快速检索，就必须要对数据进行高效处理，以便来实现数据信息的快速获取。所以本专利技术提出一种基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，以解决上述问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术提出了一种基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，不仅可以实现对视频数据和文本信息的处理、分析和存储，并利用自然语言处理技术进行信息提取和检索，从而提高处理效率、获取有用信息并提供相关回答，还支持大规模向量数据的存储和快速检索，有效地减少搜索的时间复杂度。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，S1：对视频数据进行处理，筛选质量较高的视频抽取视频帧信息，将帧信息识别转换为文本信息存储。
[0008]S2：建立知识库架构。
[0009]S3：使用自然语言处理技术对文本分析、信息提取、文本分类和命名实体识别。
[0010]S4：对知识库中的文本数据进行预处理。
[0011]S5：使用自然语言处理技术，从文本中抽取关键信息并进行标注。
[0012]S6：根据用户提出的问题，从知识库中检索相关信息并找到对应短视频内容。
[0013]采用上述方案后实现了以下有益效果：S1：对视频数据进行处理，筛选质量较高的视频抽取视频帧信息，将帧信息识别转换为文本信息存储。可以实现对视频数据的处理和分析，筛选质量较高的视频，并将视频帧信息转换为文本信息进行存储。
[0014]S2：建立知识库架构。在建立知识库之前，需要定义合适的架构和分类体系，将不同领域和主题的知识归类并建立相应的关联关系，以便更好地组织和管理知识库中的文本数据。
[0015]S3：使用自然语言处理技术对文本进行分析、信息提取、文本分类和命名实体识别。自然语言处理技术可以帮助我们对文本数据进行语法分析、词性标注、实体识别等处理，从而更好地理解文本中的含义和结构，并提取其中的关键信息。
[0016]S4：对知识库中的文本数据进行预处理。预处理包括文本清洗、分词、去除停用词等操作，以提高后续处理的效果和准确性。
[0017]S5：使用自然语言处理技术，从文本中抽取关键信息并进行标注。利用文本挖掘和信息抽取技术，可以提取文本中的重要概念、关键词、短语等，并为其打上相应的标签或属性，以方便后续的检索和查询。
[0018]S6：根据用户提出的问题，从知识库中检索相关信息并给出答案。基于用户的输入，利用自然语言处理技术，可以在知识库中进行快速检索和匹配，并找到与问题相关的文本信息，然后给出对应短视频内容。
[0019]这种基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法对于大量的视频数据，通过筛选质量较高的视频，可以减少后续处理的数据量，提高处理效率；抽取视频帧信息可以将视频转换为静态图像，方便后续的图像分析和处理；将帧信息识别转换为文本信息，并进行存储，构建知识库架构，可以方便对文本信息进行检索和管理；利用自然语言处理技术对文本进行分析、信息提取、分类和命名实体识别，能够从大量文本中提取出有用的信息和关键内容；对知识库中的文本数据进行预处理，例如去除停用词、词性标注等，以提高文本的质量和可读性，使用自然语言处理技术对文本进行关键信息的抽取和标注，使得文本更易于理解和利用；根据用户提出的问题，在知识库中检索相关信息并找到对应短视频内容。这可以提供精确且相关的回答，满足用户需求，提供更好的用户体验。
[0020]综上所述，使用上述流程可以实现对视频数据和文本信息的处理、分析和存储，并利用自然语言处理技术进行信息提取和检索，从而提高处理效率、获取有用信息并提供相关回答。
[0021]进一步，S1中对视频数据进行处理，筛选质量较高的视频抽取视频帧信息，将帧信息识别转换为文本信息存储包括：视频质量评估指标的定义和筛选方法，视频帧信息提取
图像、生成帧号，将视频帧信息进行识别，将图像信息转换为文本信息。
[0022]有益效果：S1中对视频数据进行处理、筛选和转换的原理如下：视频质量评估指标可以包括图像清晰度、色彩准确性、运动流畅度等。通过使用图像处理算法和机器学习技术，可以对这些指标进行计算和评估。根据预先定义的筛选规则，如设定阈值或采用模型训练等方式，可以筛选出质量较高的视频。
[0023]视频是由一系列连续的图像帧组成的，通过提取视频中的每一帧图像，可以得到一系列静态图像。同时，为了进行后续识别和存储，可以为每一帧生成唯一的帧号作为标识。使用计算机视觉技术，如图像分类、目标检测、图像分割等算法，可以对每一帧图像进行分析和识别，提取其中的特征信息。利用自然语言处理技术，例如图像标注、目标描述等算法，可以将图像的特征信息转换为对应的文本描述。这样就将帧信息从图像领域转换为文本领域，便于后续的存储和处理。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，其特征在于具体步骤如下：S1：对视频数据进行处理，筛选质量较高的视频抽取视频帧信息，将帧信息识别转换为文本信息存储；S2：建立知识库架构；S3：使用自然语言处理技术对文本分析、信息提取、文本分类和命名实体识别；S4：对知识库中的文本数据进行预处理；S5：使用自然语言处理技术，从文本中抽取关键信息并进行标注；S6：根据用户提出的问题，从知识库中检索相关信息并找到对应短视频内容。2.根据权利要求1所述的基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，其特征在于：S1中对视频数据进行处理，筛选质量较高的视频抽取视频帧信息，将帧信息识别转换为文本信息存储包括：视频质量评估指标的定义和筛选方法，视频帧信息提取图像、生成帧号，将视频帧信息进行识别，将图像信息转换为文本信息。3.根据权利要求1所述的基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，其特征在于：S2中的知识库架构建立方法为：使用词嵌入技术将知识库内容转换为向量表示，并存入向量库中，使用与知识库文本向量化相同的方法，将查询文本转换为向量表示，以获得一致的向量表示。4.根据权利要求3所述的基于自然语言处理的短视频内容标签知识库快速检索方法，其特征在于：S2中转换为向量表示的方法为：S2
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1：构建词汇表；S2
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2：使用知识库文本数据训练词嵌入模型；S2
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3：对于知识库中的每个词语，通过查询词嵌入模型获得其对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晶，刘才果，张俊林，罗建华，
申请(专利权)人：空间视创重庆科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：