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申请/专利权人：腾讯美国有限责任公司
摘要：本申请的实施例提供一种训练字幕模型的方法，所述字幕模型用于对输入视频执行自动视频字幕，所述方法包括：使用交叉熵损失初始化包括在所述字幕模型中的多个长短期记忆LSTM单元；使用强化学习训练所述LSTM单元；使用多任务训练对包括在所述字幕模型中的LSTM单元和多个卷积神经网络CNN进行训练；以及使用所述字幕模型生成对应于所述输入视频的视频字幕。
主权项：1.一种训练字幕模型的方法，所述字幕模型用于对输入视频执行自动视频字幕，其特征在于，所述方法包括：使用交叉熵损失初始化包括在所述字幕模型中的多个长短期记忆LSTM单元；使用强化学习训练所述LSTM单元；确定所述LSTM单元的训练是否完成，如果是，使用多任务训练对包括在所述字幕模型中的所述LSTM单元和多个卷积神经网络CNN进行训练；以及使用所述字幕模型生成与所述输入视频对应的视频字幕；在所述LSTM单元的所述初始化和所述强化学习期间冻结所述CNN的权重；在所述多任务训练期间释放所述CNN的权重；其中，对包括在所述字幕模型中的所述CNN进行训练包括：通过所述字幕模型中的属性预测分支挖掘输出的属性，基于所述属性训练多个所述CNN，对所述CNN的权重进行更新，所述属性包括输出中包括的名词、动词或形容词中的至少一个。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯美国有限责任公司 训练字幕模型的方法和装置、计算机设备及存储介质
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