CN111353070A - 视频标题的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种视频标题的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及视频处理技术。具体实现方案为：获取待处理视频的视频信息和视频类型；根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板；根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息；根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题。

Description

视频标题的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
涉及计算机技术领域，具体涉及视频处理技术，尤其涉及一种视频标题的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
在互联网信息***的时代，流量资费的下降和网速的提升使得视频相关的数据量暴增，用户在获取知识时更倾向于多媒体的方式而非简单的文本方式。
然而，由于视频的标题缺失或者不够直观，可能会导致用户在搜索时很难找到自己想要的视频。因此，亟需提供一种视频标题的生成方法，用以提高视频标题的质量，从而满足用户的搜索需求。
发明内容
本申请的多个方面提供一种视频标题的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，用以提高视频标题的质量。
本申请的一方面，提供一种视频标题的处理方法，包括：
获取待处理视频的视频信息和视频类型；
根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板；
根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息；
根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取待处理视频的视频信息和视频类型之前，还包括：
将没有视频标题的当前视频，作为所述待处理视频；和/或
对当前视频的已有标题进行判别处理，以确定所述当前视频的已有标题是否需要调整；将已有标题需要调整的当前视频，作为所述待处理视频。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息，包括：
根据所述视频信息，获得符号数据；
利用所述知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述知识图谱为通用知识图谱；所述视频信息包括标题数据、字幕数据和语音数据中的至少一项；所述根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息，包括：
利用所述通用知识图谱，对所述视频信息进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述知识图谱为视频知识图谱；所述视频信息包括视频特征数据；所述根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息，包括：
利用所述视频知识图谱，对所述视频信息进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题，包括：
对所述实体信息进行组合处理，以获得实体组合；
利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题，还包括：
对所述视频信息进行句法分析，以确定代词；
根据所述实体信息的出现频次，将出现频次最高的实体信息，替换所述代词，以生成所述待处理视频的视频标题。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题，还包括：
根据所述待处理视频的已有标题，利用标题调整模型，生成所述待处理视频的视频标题。
本申请的另一方面，提供一种视频标题的处理装置，包括：
获取单元，用于获取待处理视频的视频信息和视频类型；
模板单元，用于根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板；
实体单元，用于根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息；
生成单元，用于根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，还用于
将没有视频标题的当前视频，作为所述待处理视频；和/或
对当前视频的已有标题进行判别处理，以确定所述当前视频的已有标题是否需要调整；将已有标题需要调整的当前视频，作为所述待处理视频。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述实体单元，具体用于
根据所述视频信息，获得符号数据；以及
利用所述知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述知识图谱为通用知识图谱；所述视频信息包括标题数据、字幕数据和语音数据中的至少一项；所述实体单元，具体用于
利用所述通用知识图谱，对所述视频信息进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述知识图谱为视频知识图谱；所述视频信息包括视频特征数据；所述实体单元，具体用于
利用所述视频知识图谱，对所述视频信息进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述生成单元，具体用于
对所述实体信息进行组合处理，以获得实体组合；以及
利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述生成单元，还用于
对所述视频信息进行句法分析，以确定代词；以及
根据所述实体信息的出现频次，将出现频次最高的实体信息，替换所述代词，以生成所述待处理视频的视频标题。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述生成单元，还用于
根据所述待处理视频的已有标题，利用标题调整模型，生成所述待处理视频的视频标题。
本发明的另一方面，提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
本发明的另一方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。
由上述技术方案可知，本申请实施例通过基于待处理视频和知识图谱，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对当前视频的已有标题的分析处理，将没有视频标题的当前视频，或者已有标题需要调整的当前视频，作为待处理视频，进而，对所述待处理视频进行基于该待处理视频和知识图谱的视频标题的自动生成，而无需对所有当前视频都重新生成视频标题，从而提高了视频标题的处理效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过根据待处理视频的视频信息，获得符号数据，进而，利用通用知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息，由于结合了符号数据进行视频的实体识别，能够有效提高实体识别的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用普通知识图谱，可以对包含待处理视频的字幕数据和待处理视频的语音数据中的至少一项的视频信息，进行基于文本的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其文本相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用增加了视频特征的视频知识图谱，可以对包含待处理视频的视频特征数据的视频信息，进行基于特征的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其视频特征相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对视频相关的实体信息进行组合处理，以获得实体组合，进而，则可以利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题，由于利用不同视频类型所对应的标题模板，对组合的实体信息即实体组合进行组织处理，自动生成视频的视频标题，能够使得所生成的视频标题更加符合所属视频类型的标题模式，能够进一步提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
上述方面或可能的实现方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图仅仅用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1为本申请一实施例提供的视频标题的处理方法的流程示意图；
图2为本申请另一实施例提供的视频标题的处理装置的结构示意图；
图3是用来实现本申请实施例提供的视频标题的处理方法的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(PersonalDigitalAssistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(TabletComputer)、个人电脑(PersonalComputer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)、智能家居设备等智能设备。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在互联网信息***的时代，围绕网络数据展开的趋势性应用和产品受到广泛关注。在内容生态建设的背景下，各互联网公司需要有自己独特的内容资源，以形成自己独有的竞争力。
搜索展现的内容丰富性和观赏性和准确性等是保证网民良好体验的关键，目前，流量资费的下降和网速的提升使得视频相关数据量暴增，用户在获取知识时更倾向于多媒体的方式而非简单的文本方式，但是由于视频标题缺失或者不够直观导致，用户在搜索时很难找到自己想要的视频。
因此，本申请提供一种视频标题的生成方法，可以对缺失视频标题的视频生成相关的视频标题，对质量较差的视频标题进行调整，从而满足用户的搜索需求，提升用户搜索体验。
图1为本申请一实施例提供的视频标题的处理方法的流程示意图，如图1所示。
101、获取待处理视频的视频信息和视频类型。
102、根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板。
103、根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息。
104、根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题。
所谓的知识图谱，本身是一个具有属性的实体通过关系连接而成的网状知识库，从图的角度来看，知识图谱本质上是一种概念网络，其中的节点表示物理世界中的实体(或概念)，而实体之间的各种语义关系则构成网络中的边，并且边是具有方向性的。由此，知识图谱是对物理世界的一种符号表达。
需要说明的是，101～104的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopmentKit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式***，例如，网络侧的视频处理平台中的处理引擎或者分布式***等，本实施例对此不进行特别限定。
可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。
这样，通过基于待处理视频和知识图谱，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101之前，还可以进一步对当前视频进行预处理，以确定需要进行视频标题生成的视频。
在一个具体的实现过程中，具体可以将没有视频标题的当前视频，直接作为所述待处理视频。
在另一个具体的实现过程中，具体可以对当前视频的已有标题进行判别处理，以确定所述当前视频的已有标题是否需要调整；将已有标题需要调整的当前视频，作为所述待处理视频。
在该实现过程中，首先可以获取当前视频的已有标题的总字符数，将总字符数小于或等于最短阈值的已有标题，或者总字符数大于或等于最长阈值的已有标题，确定为需要调整的已有标题。否则，将总字符数大于最短阈值的已有标题，且小于最长阈值的已有标题，输入通用的语言处理模型，以对这些已有标题进行进一步判别处理。
然后，再进一步获取当前视频的已有标题中指定语言类型的字符数，将指定语言类型的字符数小于或等于总字符数的一半的已有标题，确定为需要调整的已有标题。否则，将指定语言类型的字符数大于总字符数的一半的已有标题，输入通用的语言处理模型，以对这些已有标题进行进一步判别处理。
在该实现过程中，所述语言表示模型，可以采用现有的各种语言表示模型，获得视频标题的向量表达，具体可以为单向语言表示模型，例如，生成式预训练(GenerativePre-Training，GPT)模型或GPT2模型等，或者还可以为双向语言表示模型，例如，语言表示模型嵌入(Embeddingsfrom LanguageModels，ELMo)模型或来自Transformer的双向编码器表示(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，BERT)模型等，本实施例对此不进行特别限定。
以BERT模型为例，具体可以根据视频标题的语言类型，选择BERT模型所对应的预训练参数作为底层基础。例如，考虑到应用需求主要是在中文的视频标题生成中，因此，可以使用中文预训练参数作为底层基础。
该实现过程中，在将已有标题输入语言表示模型之前，还可以进一步对已有标题进行分词处理，例如以字符为单位，用分隔符号分开等，以获得已有标题的分词结果。进而，将已有标题的分词结果，输入BERT模型，以获得已有标题的向量表达。
在获得当前视频的已有标题的向量表达之后，则可以根据当前视频的已有标题的向量表达，确定当前视频的已有标题是否需要调整。例如，在BERT模型的顶层输出之后添加Softmax层，该Softmax层输出时二分类，即需要调整的概率和不需要调整的概率。然后，利用预先设置的概率阈值如0.5，则可以确定大于或等于该概率阈值的已有标题需要调整，小于该该概率阈值的已有标题不需要调整。
该实现方式中，可以通过对当前视频的已有标题的分析处理，将没有视频标题的当前视频，或者已有标题需要调整的当前视频，作为待处理视频，进而，对所述待处理视频进行基于该待处理视频和知识图谱的视频标题的自动生成，而无需对所有当前视频都重新生成视频标题，从而提高了视频标题的处理效率。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，所获取的待处理视频的视频信息可以包括但不限于待处理视频的标题数据、字幕数据、语音数据和视频特征数据中的至少一项，本实施例对此不进行特别限定。
在一个具体的实现过程中，具体可以对待处理视频的已有标题进行文本识别处理，以获得该待处理视频的标题数据。
在另一个具体的实现过程中，具体可以对待处理视频的字幕进行文本识别处理，以获得该待处理视频的字幕数据，或者还可以直接从待处理视频的字幕文件中，获得该待处理视频的字幕数据。
在另一个具体的实现过程中，具体可以对待处理视频进行语音识别处理，以获得该待处理视频的语音数据。
在另一个具体的实现过程中，具体可以对待处理视频进行特征提取处理，以获得该待处理视频的视频特征数据，例如图像特征数据、时序特征数据、音频特征数据等，本实施例对此不进行特别限定。
其中，所述待处理视频的视频特征数据，可以为静态特征数据，例如人脸、汽车等物体的图像特征数据，或者还可以为动态特征数据，例如跑步、骑车等动作的时序特征数据，本实施例对此不进行特别限定。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，所获取的待处理视频的视频类型可以包括但不限于音乐、美食、游戏、影视、体育、动漫、社会、汽车、娱乐、科技、生活、历史、休闲、军事和亲子中的至少一项，本实施例对此不进行特别限定。
在一个具体的实现过程中，具体可以根据所述待处理视频的分类信息，获取所述待处理视频的视频类型。
在另一个具体的实现过程中，若所述待处理视频的分类信息不存在，则可以根据所述待处理视频的视频信息，获取所述待处理视频的视频类型。
例如，具体可以根据待处理视频的标题数据，获取所述待处理视频的视频类型，如对待处理视频的视频标题进行关键词匹配处理。
或者，再例如，具体可以根据待处理视频的字幕数据，获取所述待处理视频的视频类型，如对待处理视频的字幕数据进行关键词匹配处理。
或者，再例如，具体可以根据待处理视频的视频特征数据，例如图像特征数据、音频特征数据等，利用视频分类模型如Softmax模型，获取所述待处理视频的视频类型。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102之前，还可以进一步根据各视频类型的标题需求，配置各视频类型的标题模板。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以根据所述视频信息，获得符号数据，进而，则可以利用所述知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
所谓的实体信息，是指基于知识图谱所获得的实体的实体名称、实体类型及实体属性等相关信息。
在一个具体的实现过程中，具体可以根据所述视频信息，获取所述视频信息中的符号数据，例如书名号《》、方括号[]、引号“”、冒号：、以及空格等具有特殊含义的符号数据，可以根据所述待处理视频的视频类型，将视频信息中所述符号数据所对应的内容，直接识别为该符号数据所对应的实体信息，以作为所述待处理视频相关的实体信息。
例如，视频类型为音乐，视频信息“[CCTV音乐厅]《梁祝》小提琴:吕思清黄滨宁峰黄蒙拉陈曦刘霄”，那么，则可以直接根据书名号《》、冒号：和空格，将书名号《》所对应的内容“梁祝”识别为实体名称“梁祝”和实体类型“音乐”，将冒号：和空格所对应的内容“吕思清”、“黄滨”、“宁峰”、“黄蒙拉”、“陈曦”和“刘霄”识别为实体名称“吕思清”、“黄滨”、“宁峰”、“黄蒙拉”、“陈曦”和“刘霄”，以及实体类型“人物”。
然后，将视频信息中的其他内容，则可以再进一步利用知识图谱进行实体识别处理，以获得所述待处理视频其他相关的实体信息。
本申请中的知识图谱，可以为针对物理世界中的通用概念的知识图谱，本申请中可以称为通用知识图谱，或者还可以为针对视频领域中视频特征的视频知识图谱，即在通用知识图谱中增加实体的视频特征，本申请中可以称为视频知识图谱。
在一个具体的实现过程中，所述视频信息可以包括但不限于标题数据、字幕数据和语音数据中的至少一项，本实施例对此不进行特别限定。那么，则可以利用通用知识图谱，对所述视频信息进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
例如，具体可以对待处理视频的已有标题进行文本识别处理，以获得该待处理视频的标题数据。
或者，再例如，具体可以对待处理视频的字幕进行文本识别处理，以获得该待处理视频的字幕数据，或者还可以直接从待处理视频的字幕文件中，获得该待处理视频的字幕数据。在获得该待处理视频的字幕数据之后，则可以利用所述通用知识图谱，对该待处理视频的字幕数据进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
或者，再例如，可以对待处理视频进行语音识别处理，将待处理视频的语音识别为文本，以作为该待处理视频的语音数据。在获得该待处理视频的语音数据之后，则可以利用所述通用知识图谱，对该待处理视频的语音数据进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
在另一个具体的实现过程中，所述视频信息可以包括但不限于视频特征数据，例如图像特征数据、时序特征数据、音频特征数据等，本实施例对此不进行特别限定。
其中，所述待处理视频的视频特征数据，可以为静态特征数据，例如人脸、汽车等物体的图像特征数据，或者还可以为动态特征数据，例如跑步、骑车等动作的时序特征数据，本实施例对此不进行特别限定。
那么，在获得待处理视频的视频特征数据之后，则可以利用增加了实体的视频特征的通用知识图谱即视频知识图谱，对所述视频信息进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
例如，具体可以从待处理视频中，抽取待处理视频的视频帧图像，进而，则可以利用残差网络(residualnetwork，RESNET)特征提取器，对各待处理视频的视频帧图像进行特征提取处理，以获得待处理视频的静态特征数据。在获得待处理视频的静态特征数据之后，则可以利用增加了实体的视频特征的通用知识图谱即视频知识图谱，对所述静态特征数据进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
或者，再例如，具体可以从待处理视频中，抽取待处理视频的视频帧图像，进而，则可以利用三维卷积(Convolutional3D，C3D)网络特征提取器，对多个连续的待处理视频的视频帧图像进行特征提取处理，以获得待处理视频的动态特征数据。在获得待处理视频的动态特征数据之后，则可以利用增加了实体的视频特征的通用知识图谱即视频知识图谱，对所述动态特征数据进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在104中，具体可以利用所述标题模板，对所述实体信息进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
在一个具体的实现过程中，若所述实体信息的数量是一个，那么，则可以直接利用所述标题模板，对所述实体信息进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
在另一个具体的实现过程中，若所述实体信息的数量是多个，那么，则可以根据实体信息之间的关联关系，将实体信息进行组合处理，以获得实体组合。
例如，针对实体信息“哈雷尔”和“加里纳利”，由于“哈雷尔”和“加里纳利”都是快船队的主力队员，因此，可以将“哈雷尔”和“加里纳利”进行组合处理，以获得实体组合“哈雷尔_加里纳利”。
在获得组合实体之后，则可以进一步再利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
在另一个具体的实现过程中，还可以进一步对所述视频信息进行句法分析，以确定所述视频信息中的代词，进而，则可以根据所述实体信息的出现频次，将出现频次最高的实体信息，替换所述代词，以生成所述待处理视频的视频标题。
例如，对待处理视频的标题数据“她是中国首位女首富”进行句法分析，以确定所述标题数据中的代词“她”。然后，根据该待处理视频的实体信息中各实体信息的出现频次，将出现频次最高的实体信息“XXX”，替换该代词“她”，以生成该待处理视频的视频标题“XXX是中国首位女首富”。
在另一个具体的实现过程中，还可以进一步根据所述待处理视频的已有标题，利用标题调整模型，生成所述待处理视频的视频标题。
其中，所述标题调整模型，可以采用现有的各种深度学习模型，例如，基于编码解码(Encoder-Decoder)的深度学习模型等，本实施例对此不进行特别限定。
至此，采用本申请所提供的技术方案，自动生成了待处理视频的视频标题，无需人工参与，操作简单，不容易出错，能够有效提高视频标题生成的效率和可靠性。
采用本申请所提供的技术方案生成待处理视频的视频标题之后，还可以进一步对所生成的视频标题进行判别处理，以确定所生成的视频标题是否仍然需要进一步调整。如果确定所生成的视频标题还需要进一步调整，那么，则说明本次调整处理失败，可以进一步进行上报处理，以供人工进行核实与调整。
本实施例中，通过基于待处理视频和知识图谱，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对当前视频的已有标题的分析处理，将没有视频标题的当前视频，或者已有标题需要调整的当前视频，作为待处理视频，进而，对所述待处理视频进行基于该待处理视频和知识图谱的视频标题的自动生成，而无需对所有当前视频都重新生成视频标题，从而提高了视频标题的处理效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过根据待处理视频的视频信息，获得符号数据，进而，利用通用知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息，由于结合了符号数据进行视频的实体识别，能够有效提高实体识别的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用普通知识图谱，可以对包含待处理视频的字幕数据和待处理视频的语音数据中的至少一项的视频信息，进行基于文本的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其文本相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用增加了视频特征的视频知识图谱，可以对包含待处理视频的视频特征数据的视频信息，进行基于特征的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其视频特征相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对视频相关的实体信息进行组合处理，以获得实体组合，进而，则可以利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题，由于利用不同视频类型所对应的标题模板，对组合的实体信息即实体组合进行组织处理，自动生成视频的视频标题，能够使得所生成的视频标题更加符合所属视频类型的标题模式，能够进一步提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
图2为本申请另一实施例提供的视频标题的处理装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的视频标题的处理装置200可以包括获取单元201、模板单元202、实体单元203和生成单元204。其中，获取单元201，用于获取待处理视频的视频信息和视频类型；模板单元202，用于根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板；实体单元203，用于根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息；以及生成单元204，用于根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题。
需要说明的是，本实施例所提供的视频标题的处理装置的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopmentKit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式***，例如，网络侧的视频处理平台中的处理引擎或者分布式***等，本实施例对此不进行特别限定。
可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述获取单元201，还可以进一步用于将没有视频标题的当前视频，作为所述待处理视频；和/或对当前视频的已有标题进行判别处理，以确定所述当前视频的已有标题是否需要调整；将已有标题需要调整的当前视频，作为所述待处理视频。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述实体单元203，具体可以用于根据所述视频信息，获得符号数据；以及利用所述知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述知识图谱为通用知识图谱；所述视频信息包括标题数据、字幕数据和语音数据中的至少一项；那么，所述实体单元203，则具体可以用于利用所述通用知识图谱，对所述视频信息进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述知识图谱为视频知识图谱；所述视频信息包括视频特征数据；那么，所述实体单元203，则具体可以用于利用所述视频知识图谱，对所述视频信息进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述生成单元204，具体可以用于对所述实体信息进行组合处理，以获得实体组合；以及利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
在一个具体的实现过程中，所述生成单元204，还还可以进一步用于对所述视频信息进行句法分析，以确定代词；以及根据所述实体信息的出现频次，将出现频次最高的实体信息，替换所述代词，以生成所述待处理视频的视频标题。
在另一个具体的实现过程中，所述生成单元204，还还可以进一步用于根据所述待处理视频的已有标题，利用标题调整模型，生成所述待处理视频的视频标题。
需要说明的是，图1对应的实施例中的方法可以由本实施例提供的视频标题的处理装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。
本实施例中，由获取单元获取待处理视频的视频信息和视频类型，进而由模板单元根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板，以及实体单元根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息，使得生成单元能够根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题，通过基于待处理视频和知识图谱，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对当前视频的已有标题的分析处理，将没有视频标题的当前视频，或者已有标题需要调整的当前视频，作为待处理视频，进而，对所述待处理视频进行基于该待处理视频和知识图谱的视频标题的自动生成，而无需对所有当前视频都重新生成视频标题，从而提高了视频标题的处理效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过根据待处理视频的视频信息，获得符号数据，进而，利用通用知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息，由于结合了符号数据进行视频的实体识别，能够有效提高实体识别的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用普通知识图谱，可以对包含待处理视频的字幕数据和待处理视频的语音数据中的至少一项的视频信息，进行基于文本的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其文本相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用增加了视频特征的视频知识图谱，可以对包含待处理视频的视频特征数据的视频信息，进行基于特征的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其视频特征相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对视频相关的实体信息进行组合处理，以获得实体组合，进而，则可以利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题，由于利用不同视频类型所对应的标题模板，对组合的实体信息即实体组合进行组织处理，自动生成视频的视频标题，能够使得所生成的视频标题更加符合所属视频类型的标题模式，能够进一步提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。
如图3所示，是用来实现本申请实施例提供的视频标题的处理方法的电子设备的示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图3所示，该电子设备包括：一个或多个处理器301、存储器302，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示图形用户界面(GUI)的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***)。图3中以一个处理器301为例。
存储器302即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的视频标题的处理方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的视频标题的处理方法。
存储器302作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及单元，如本申请实施例中的视频标题的处理方法对应的程序指令/单元(例如，附图2所示的获取单元201、模板单元202、实体单元203和生成单元204)。处理器301通过运行存储在存储器302中的非瞬时软件程序、指令以及单元，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的视频标题的处理方法。
存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据实现本申请实施例提供的视频标题的处理方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至实现本申请实施例提供的视频标题的处理方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
视频标题的处理方法的电子设备还可以包括：输入装置303和输出装置304。处理器301、存储器302、输入装置303和输出装置304可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
输入装置303可接收输入的数字或字符信息，以及产生与实现本申请实施例提供的视频标题的处理方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置304可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、专用专用集成电路(ASIC)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，阴极射线管(CRT)或者液晶显示器(LCD)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，通过基于待处理视频和知识图谱，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对当前视频的已有标题的分析处理，将没有视频标题的当前视频，或者已有标题需要调整的当前视频，作为待处理视频，进而，对所述待处理视频进行基于该待处理视频和知识图谱的视频标题的自动生成，而无需对所有当前视频都重新生成视频标题，从而提高了视频标题的处理效率。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过根据待处理视频的视频信息，获得符号数据，进而，利用通用知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息，由于结合了符号数据进行视频的实体识别，能够有效提高实体识别的可靠性。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用普通知识图谱，可以对包含待处理视频的字幕数据和待处理视频的语音数据中的至少一项的视频信息，进行基于文本的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其文本相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，采用增加了视频特征的视频知识图谱，可以对包含待处理视频的视频特征数据的视频信息，进行基于特征的实体识别处理，以获得该待处理视频相关的实体信息，进而，基于该待处理视频相关的实体信息，自动生成视频的视频标题，由于同时考虑该待处理视频的视频信息及其视频特征相关的实体信息，使得所生成的视频标题能够有针对性地描述待处理视频的主要特征，从而提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，通过对视频相关的实体信息进行组合处理，以获得实体组合，进而，则可以利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题，由于利用不同视频类型所对应的标题模板，对组合的实体信息即实体组合进行组织处理，自动生成视频的视频标题，能够使得所生成的视频标题更加符合所属视频类型的标题模式，能够进一步提高了视频标题的质量。
另外，采用本申请所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (18)

1.一种视频标题的处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理视频的视频信息和视频类型；
根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板；
根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息；
根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理视频的视频信息和视频类型之前，还包括：
将没有视频标题的当前视频，作为所述待处理视频；和/或
对当前视频的已有标题进行判别处理，以确定所述当前视频的已有标题是否需要调整；将已有标题需要调整的当前视频，作为所述待处理视频。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息，包括：
根据所述视频信息，获得符号数据；
利用所述知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识图谱为通用知识图谱；所述视频信息包括标题数据、字幕数据和语音数据中的至少一项；所述根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息，包括：
利用所述通用知识图谱，对所述视频信息进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识图谱为视频知识图谱；所述视频信息包括视频特征数据；所述根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息，包括：
利用所述视频知识图谱，对所述视频信息进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题，包括：
对所述实体信息进行组合处理，以获得实体组合；
利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题，还包括：
对所述视频信息进行句法分析，以确定代词；
根据所述实体信息的出现频次，将出现频次最高的实体信息，替换所述代词，以生成所述待处理视频的视频标题。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题，还包括：
根据所述待处理视频的已有标题，利用标题调整模型，生成所述待处理视频的视频标题。
9.一种视频标题的处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取待处理视频的视频信息和视频类型；
模板单元，用于根据所述视频类型，获得所述视频类型的标题模板；
实体单元，用于根据知识图谱和所述视频信息，获得所述待处理视频相关的实体信息；
生成单元，用于根据所述标题模板和所述实体信息，生成所述待处理视频的视频标题。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取单元，还用于
将没有视频标题的当前视频，作为所述待处理视频；和/或
对当前视频的已有标题进行判别处理，以确定所述当前视频的已有标题是否需要调整；将已有标题需要调整的当前视频，作为所述待处理视频。
11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述实体单元，具体用于
根据所述视频信息，获得符号数据；以及
利用所述知识图谱和所述符号数据，对所述视频信息进行实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述知识图谱为通用知识图谱；所述视频信息包括标题数据、字幕数据和语音数据中的至少一项；所述实体单元，具体用于
利用所述通用知识图谱，对所述视频信息进行基于文本的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述知识图谱为视频知识图谱；所述视频信息包括视频特征数据；所述实体单元，具体用于
利用所述视频知识图谱，对所述视频信息进行基于特征的实体识别处理，以获得所述待处理视频相关的实体信息。
14.根据权利要求9-13中任一项所述的装置，其特征在于，所述生成单元，具体用于
对所述实体信息进行组合处理，以获得实体组合；以及
利用所述标题模板，对所述实体组合进行组织处理，以生成所述待处理视频的视频标题。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述生成单元，还用于
对所述视频信息进行句法分析，以确定代词；以及
根据所述实体信息的出现频次，将出现频次最高的实体信息，替换所述代词，以生成所述待处理视频的视频标题。
16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述生成单元，还用于
根据所述待处理视频的已有标题，利用标题调整模型，生成所述待处理视频的视频标题。
17.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
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