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龙图腾网获悉央视国际网络无锡有限公司申请的专利基于知识图谱的视频标签提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114005057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111260121.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于知识图谱的视频标签提取方法是由孙伟芳;朱立松;黄建杰设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的视频标签提取方法在说明书摘要公布了：本发明是基于知识图谱的视频标签提取方法，包括：一，根据专业知识整理基础知识包，将包内词组按层级关系整理到excel并导入知识图谱；二，根据基础知识包特征词组合特征整理应用知识包，整理知识到excel并导入知识图谱；三，利用深度学习语音识别技术识别视频字幕信息，结合标题形成文档并预处理；四，利用自然语言处理关键词匹配技术，按基础知识包类别分别查找文档中基础知识包内末端节点关键词及其基础知识包类别；五，利用关键词反向搜索应用知识包标签，定制化微调输出标签。本发明的优点：知识图谱数据更丰富；简化了工作复杂度，标签工作具有更好的继承性和系统性；对于行业和企业发展提供大数据分析平台，数据更全面，关系更清晰。

本发明授权基于知识图谱的视频标签提取方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的视频标签提取方法，其特征是该方法基于深度学习自然语言处理技术和知识图谱技术，应用于视频媒体领域，包括： 第一步，根据专业知识整理若干个基础知识包，并将这些基础知识包内的词组按照层级关系整理到excel并导入到知识图谱中,基础知识包是指某一个特定领域的基础知识的所有层级类别以及其对应的实体关键词； 第二步，根据第一步得到的基础知识包的特征词的组合特征整理应用知识包，整理这些知识到excel并导入知识图谱中，应用知识包是指视频分类或者应用需要设定的某一些特定规则下的分类标签以及其对应的特征关键词； 第三步，利用深度学习的语音识别技术，将视频的字幕信息识别出来，结合标题形成文档并进行预处理； 第四步，利用自然语言处理中的关键词匹配技术，按第一步得到的基础知识包的类别分别查找第三步中得到的文档中的基础知识包内的末端节点的关键词及其基础知识包类别； 第五步，利用第四步查找的关键词，反向搜索应用知识包标签，最后进行定制化微调，输出标签； 所述的第一步中，利用Cypher的loadcsv命令导入到neo4j知识图谱中，设所有基础知识包的末端节点集合为baselist，baselist中包含了所有关键词； 所述的第二步中，设所有应用知识包的末端节点集合为applylist,applylist包含了所有的应用知识包对应的基础知识包列表及其关键词集合； 所述的第三步中，语音识别技术采用深度学习基于注意力机制和Transformer新型神经网络结构的语音识别技术，将视频的音频识别为文本，掐头去尾进行处理，同时将语音识别的文本进行数字、网页符号和特殊符号的预处理，并与标题合并为待测文档； 所述的第四步中，采用开源关键词匹配技术flashtext，根据baselist查找到文档对应的基础知识包名称和关键词集合； 所述的第五步中,搜索应用知识包标签，假设该文档的查找结果集合为set={A:[x1,x2,x3];B:[y1,y2,y3];C:[z1,z2,z3]}，A:[x1,x2,x3]、B:[y1,y2,y3]、C:[z1,z2,z3]分别为关键词集合，A、B、C为关键词集合的编号，x1,x2,x3、y1,y2,y、z1,z2,z3则为各关键词集合中的关键词,则该文档包含的基础知识包为list=[A,B,C]，首先通过list和applylist的反向对查，找到applylist的元素是list子集的列表partlist，然后验证partlist中每个元素中基础知识包的具体关键词集合与set中对应的关键词集合是否有重合，如有重合，则反向查询partlist该元素对应的应用知识包标签链并输出。

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