【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及数据处理的，具体而言，涉及一种广告素材审核方法、装置和存储介质。
技术介绍
1、随着业务量的增长，广告业务也不断地增加，在广告业务中使用的广告素材的数量急剧增长，但是广告素材也不能任意应用，面对丰富的广告素材，需要进行审核后才可以确定广告与不同广告定向范围之间的投放关系。
2、传统的广告素材审核方法为人工审核，但由于广告素材的数量越来越多，人工审核的方法已经很难满足业务需求，随着ai(artificial intelligence，人工智能)技术的蓬勃发展，将ai应用在广告审核中已成为一种趋势。
3、利用ai能力识别如文字以及图像的技术虽然已经较为成熟，但是在广告业务中，对于广告素材的审核还需要考虑广告投放的不同位置、时间、人群以及地域的要求，因此ai的识别结果与广告素材审核结果之间仍然存在差距，如何基于ai的识别结果得到更加精确的广告素材审核结果仍是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种广告素材审核方法、装置和存储介质，旨在生成更加准确的广告素材审核结果。
2、第一方面，本申请实施例提供一种广告素材审核方法，所述方法包括：
3、获取待审核的素材基于ai技术识别后得到的识别结果；
4、将所述识别结果与构建的业务规则库中的业务规则进行匹配，生成匹配结果，其中，所述业务规则库中的业务规则包括所有广告素材对应的多个基础规则以及不同的广告定向范围各自针对广告素材的多个局部规则，所述广告定向范围包括
5、根据所述匹配结果，生成所述待审核的素材对应的最终审核结果，其中，所述最终审核结果用于表征所述待审核的素材与不同的广告定向范围之间的投放关系。
6、可选地，将所述识别结果与构建的业务规则库中的业务规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
7、将所述识别结果分别与所述业务规则库中的多个基础规则进行匹配；
8、当所述识别结果未满足任一基础规则时，生成类型为完全不通过的匹配结果；
9、当所述识别结果满足所有的基础规则时，将所述识别结果分别与不同的广告定向范围各自对应的多个局部规则进行匹配，生成匹配结果。
10、可选地，将所述识别结果分别与不同的广告定向范围各自对应的多个局部规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
11、当所述识别结果满足每个广告定向范围对应的所有局部规则时，生成类型为完全通过的匹配结果；
12、当所述识别结果未满足任一广告定向范围对应的一个或多个局部规则时，生成类型为部分通过的匹配结果，所述类型为部分通过的匹配结果中包括该广告定向范围对应的判定结果。
13、可选地，将所述识别结果与构建的业务规则库中的业务规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
14、为所述待审核的素材的识别结果添加完全通过的默认类型标记；
15、将所述识别结果分别与所述多个基础规则分别进行匹配；
16、当所述识别结果未满足任一基础规则时，停止匹配，并将所述识别结果携带的完全通过的默认类型标记更改为完全不通过的类型标记；
17、当所述识别结果满足所述多个基础规则时，将所述识别结果分别与不同的广告定向范围各自对应的多个局部规则进行匹配；
18、当所述识别结果未满足任一个广告定向范围对应的至少一个局部规则时，将所述识别结果携带的完全通过的默认类型标记更改为部分通过的类型标记，并生成该广告定向范围对应的判定结果，直至所有局部规则均匹配完毕时，停止匹配；
19、将停止匹配时所述识别结果携带的类型标记作为匹配结果的类型，其中，当匹配结果的类型为部分通过时，该匹配结果中还包括匹配过程中产生的所有判定结果。
20、可选地，所述方法还包括：
21、当所述识别结果与任一业务规则进行匹配时，执行该业务规则对应的匹配线程，确定所述识别结果是否满足该业务规则；
22、其中，所述匹配线程包括关键点检测部分和判断部分，所述关键点检测部分用于检测所述识别结果中是否包含该业务规则对应的关键点；所述判断部分用于根据所述关键点检测部分的检测结果确定所述识别结果是否满足该业务规则。
23、可选地，根据所述匹配结果，生成所述待审核的素材对应的最终审核结果，包括：
24、将匹配结果作为所述待审核的素材对应的最终审核结果，所述最终审核结果的类型为完全通过、完全不通过以及部分通过，类型为部分通过的最终审核结果中还包括至少一个判定结果。
25、可选地，根据所述匹配结果，生成所述待审核的素材对应的最终审核结果，包括：
26、响应于用户的修正操作，对所述待审核的素材对应的匹配结果进行修改，将修改后的匹配结果作为所述待审核的素材对应的最终审核结果。
27、可选地，将修改后的匹配结果作为所述待审核的素材对应的最终审核结果之后，所述方法还包括：
28、获取修改所述匹配结果时依据的新增业务规则，所述新增业务规则包括新增的基础规则或新增的任一广告定向范围对应的局部规则；
29、将所述待审核的素材、所述最终审核结果以及所述新增业务规则作为样本，训练机器学习模型，所述机器学习模型用于学习所述新增业务规则和所述待审核的素材之间的关系，以生成新的业务规则。
30、可选地，获取待审核的素材基于ai技术识别后得到的识别结果之前，所述方法还包括：
31、根据所述待审核的素材的类型，确定目标ai识别模型；
32、将所述待审核的素材输入所述目标ai识别模型中，所述目标ai识别模型输出所述待审核的素材的识别结果，所述识别结果包括文本内容、文本中的敏感词汇、各个图形特征各自对应的种类与名称、图形对象的运动特征、音频特征以及音频中的敏感词汇中的至少一种。
33、可选地，将所述待审核的素材输入所述目标ai识别模型中，所述目标ai识别模型输出所述待审核的素材的识别结果，包括：
34、当所述待审核的素材为文本类型时，将所述待审核的素材输入作为所述目标ai识别模型的文本类型的ai识别模型中，所述文本类型的ai识别模型输出的识别结果包括文本内容以及文本中的敏感词汇；
35、当所述待审核的素材为图像类型时，将所述待审核的素材输入目标ai识别模型的图像类型的ai识别模型中，所述图像类型的ai识别模型输出的识别结果包括所述待审核的素材中包含的所有图形特征各自对应的种类与名称，文本内容以及文本中的敏感词汇中的至少一种；
36、当所述待审核的素材为视频类型时，将所述待审核的素材输入作为所述目标ai识别模型的视频类型的ai识别模型中，所述视频类型的ai识别模型输出的识别结果包括所述待审核的素材的视频中包含的所有图形特征对应的种类与名称、视频中文本内容以及文本中的敏感词汇、视频中图形对象的运动特征、音频特征以及音频中的敏感词汇中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种广告素材审核方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述识别结果与构建的业务规则库中的业务规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述识别结果分别与不同的广告定向范围各自对应的多个局部规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述识别结果与构建的业务规则库中的业务规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，根据所述匹配结果，生成所述待审核的素材对应的最终审核结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述匹配结果，生成所述待审核的素材对应的最终审核结果，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将修改后的匹配结果作为所述待审核的素材对应的最终审核结果之后，所述方法还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待审核的素材基
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，将所述待审核的素材输入所述目标AI识别模型中，所述目标AI识别模型输出所述待审核的素材的识别结果，包括：
11.一种广告素材审核装置，其特征在于，所述装置包括：
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的广告素材审核方法。
...【技术特征摘要】
1.一种广告素材审核方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述识别结果与构建的业务规则库中的业务规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述识别结果分别与不同的广告定向范围各自对应的多个局部规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述识别结果与构建的业务规则库中的业务规则进行匹配，生成匹配结果，包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，根据所述匹配结果，生成所述待审核的素材对应的最终审核结果，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张超，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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