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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利获取视频数据的方法、深度学习模型的训练方法和装置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：CN115098730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210796905.9，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权获取视频数据的方法、深度学习模型的训练方法和装置是由杨虎;李国豪;冯知凡;柴春光设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本获取视频数据的方法、深度学习模型的训练方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种获取视频数据的方法、深度学习模型的训练方法、装置、设备、介质和产品，涉及知识图谱、自然语言处理、深度学习等人工智能技术领域。获取视频数据的方法包括：处理与第一类型视频数据相关联的第一文本数据，得到候选字词和与候选字词对应的字词类别；基于字词类别，从候选字词中确定目标字词；基于目标字词，从第二类型视频数据中获取与第一类型视频数据相关联的目标视频数据。

本发明授权获取视频数据的方法、深度学习模型的训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种获取视频数据的方法，包括： 处理与第一类型视频数据相关联的第一文本数据，得到候选字词和与所述候选字词对应的字词类别； 基于所述字词类别，从所述候选字词中确定目标字词；以及 基于所述目标字词，从第二类型视频数据中获取与所述第一类型视频数据相关联的目标视频数据； 所述字词类别包括第一字词类别和第二字词类别；所述处理与第一类型视频数据相关联的第一文本数据，得到候选字词和与所述候选字词对应的字词类别包括：对所述第一文本数据进行分词处理，得到所述候选字词；对所述候选字词进行分类，得到与所述候选字词对应的所述第一字词类别；以及对所述候选字词进行语义理解，得到与所述候选字词对应的所述第二字词类别；将所述第一文本数据的文本类型从第一文本类型转换为第二文本类型，得到转换后的第一文本数据；以及利用序列标注方式处理所述转换后的第一文本数据，得到所述候选字词和与所述候选字词对应的所述字词类别； 所述基于所述目标字词，从第二类型视频数据中获取与所述第一类型视频数据相关联的目标视频数据包括：获取与所述第二类型视频数据相关联的第二文本数据，其中，所述第二文本数据的文本类型为所述第二文本类型；以及基于所述目标字词和所述第二文本数据，从所述第二类型视频数据中获取所述目标视频数据，其中，与所述目标视频数据对应的第二文本数据与所述目标字词相匹配，与所述目标视频数据对应的第二文本数据包含所述目标字词或与所述目标字词相似； 所述目标字词的字词类别符合预设字词类别。

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