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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請的專利視頻聚合方法及裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116257655B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310124871.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/783；該發(fā)明授權(quán)視頻聚合方法及裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)是由王藝鵬設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-02-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本視頻聚合方法及裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供了一種視頻聚合方法、裝置、電子設(shè)備、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)和計算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域。實現(xiàn)方案為：獲取待聚合的多個視頻；確定該多個視頻中的每個視頻各自對應(yīng)的視頻信息，該視頻信息包括視頻標(biāo)題、包括文字信息的圖像以及描述文本中的至少一個；對視頻信息進(jìn)行文字識別，以確定各自對應(yīng)的一個或多個視頻標(biāo)簽；對于至少一個視頻標(biāo)簽，分別確定該至少一個視頻標(biāo)簽中的每個視頻標(biāo)簽各自對應(yīng)的第一視頻合集，第一視頻合集中的每個視頻均對應(yīng)于相應(yīng)的視頻標(biāo)簽；響應(yīng)于確定至少兩個第一視頻合集中的視頻內(nèi)容相同，進(jìn)行去重操作；以及確定去重操作后剩余的視頻合集的合集標(biāo)題。

本發(fā)明授權(quán)視頻聚合方法及裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種視頻聚合方法，包括： 獲取待聚合的多個視頻； 確定所述多個視頻中的每個視頻各自對應(yīng)的視頻信息，其中所述視頻信息包括視頻標(biāo)題、圖像以及描述文本中的至少一個，其中所述圖像包括文字信息； 對所述視頻信息進(jìn)行文字識別，以確定所述每個視頻所對應(yīng)的一個或多個視頻標(biāo)簽； 對于所述多個視頻所對應(yīng)的多個視頻標(biāo)簽中的至少一個視頻標(biāo)簽，分別確定所述至少一個視頻標(biāo)簽中的每個視頻標(biāo)簽各自對應(yīng)的第一視頻合集，其中，所述第一視頻合集中的每個視頻均對應(yīng)于相應(yīng)的視頻標(biāo)簽； 響應(yīng)于確定至少兩個第一視頻合集中的視頻內(nèi)容相同，對所述至少兩個第一視頻合集進(jìn)行去重操作；以及 確定去重操作后剩余的一個或多個視頻合集各自的合集標(biāo)題，其中包括： 對于剩余的一個或多個視頻合集中的每一個視頻合集，確定該視頻合集內(nèi)所有視頻對應(yīng)的視頻標(biāo)題的最長公共子序列，以基于所述最長公共子序列確定該視頻合集的合集標(biāo)題；或者， 基于經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定所述合集標(biāo)題，其中所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于以下操作訓(xùn)練得到： 獲取樣本視頻所對應(yīng)的視頻標(biāo)題； 對所述樣本視頻所對應(yīng)的視頻標(biāo)題進(jìn)行掩碼操作，以屏蔽相應(yīng)文本信息； 將掩碼操作后的所述視頻標(biāo)題輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以獲得預(yù)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，在預(yù)訓(xùn)練過程中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于預(yù)測所輸入的視頻標(biāo)題中所屏蔽的文本信息； 獲取樣本視頻合集中的一個或多個視頻對應(yīng)的視頻標(biāo)題、以及所述樣本視頻合集對應(yīng)的合集標(biāo)題； 將所述樣本視頻合集中的一個或多個視頻對應(yīng)的視頻標(biāo)題進(jìn)行拼接； 將所述拼接后的所述視頻標(biāo)題輸入所述預(yù)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以獲得預(yù)測得到的合集標(biāo)題；以及 基于所述預(yù)測得到的合集標(biāo)題以及所述樣本視頻合集對應(yīng)的合集標(biāo)題對所述預(yù)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，以獲得所述經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

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