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申请/专利权人：杭州易有料科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于上下文信息增强的短视频智能理解方法，属于数据分析技术领域，具体包括：按照关键帧特征的顺序进行时间关系建模获得短视频的全局特征，以短视频的全局特征以及视频大纲为基础数据作为LLM模型的输入，利用LLM模型的输出得到视频上下文信息，以视频上下文信息和用户的指导性信息为基础，得到短视频的模块化理解结果，并以模块化理解结果作为输入，利用大模型进行所述短视频的评判结果的确定，通过短视频的评判结果以及视频上下文信息进行反思处理模式的确定，并根据反思处理结果得到模块化的短视频智能理解结果，保证了短视频的智能理解结果的准确性。
主权项：1.一种基于上下文信息增强的短视频智能理解方法，其特征在于，具体包括：将短视频在预设时长内的视频片段作为初始片段，通过所述初始片段以及封面图像抽取所述短视频的视频类别和主题词，并结合用户的指导性信息确定所述短视频的视频大纲；提取短视频的关键视频帧，并利用自动语音识别和光学字符识别进行视频信息的提取得到关键视频帧的关键帧特征，按照关键帧特征的顺序进行时间关系建模获得短视频的全局特征；以所述短视频的全局特征以及视频大纲为基础数据作为LLM模型的输入，利用所述LLM模型的输出得到视频上下文信息；以所述视频上下文信息和所述用户的指导性信息为基础，得到所述短视频的模块化理解结果，并以所述模块化理解结果作为输入，利用大模型进行所述短视频的评判结果的确定，通过所述短视频的评判结果以及视频上下文信息进行反思处理模式的确定，并根据反思处理结果得到模块化的短视频智能理解结果。
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权利要求：
百度查询： 杭州易有料科技有限公司 一种基于上下文信息增强的短视频智能理解方法
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