一种基于深度学习的跨媒体节目特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的跨媒体节目特征提取方法，其包括以下步骤：收集并标注训练样本的节目数据；建立并训练以节目所对应的图片为输入以节目类别为输出的卷积神经网络模型；建立并训练音频深度信任网络模型；建立并训练文本深度信任网络模型；建立并训练双层全连接神经网络模型；卷积神经网络模型、音频深度信任网络模型、文本深度信任网络模型和双层全连接神经网络模型组成整体神经网络模型；将需要提取特征的节目输入到整体神经网络模型，得到的输出即为节目所对应的特征。本方案准确度高，适用于节目分类、推荐等需要使用到节目特征的场合。