一种基于词义词性基座模型的视频脚本分类方法

本申请提供了一种基于词义词性基座模型的视频脚本分类方法，涉及短视频、人工智能领域，方法包括：通过ERNIE 模型，提取音视频脚本的输入文本的上下文语义特征，得到文本级的嵌入向量；使用StructBERT模型提取词性向量及词性统计特征；通过预设个数的自编码器，对文本级的嵌入向量、和词性向量及词性统计特征进行编码，得到特征张量；通过特征张量，对构建全连接层模型进行训练，得到最优视频脚本分类评价模型；获取待分类的音视频脚本文本的特征张量；将待分类的特征张量，输入最优视频脚本分类评价模型，输出待分类的音视频脚本文本的文本分类及评价结果。本申请能有效地对视频脚本的输入文本进行分类和评价。