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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别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：CN114330476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111287497.6，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别方法是由王赟豪;陈少华;余亭浩;张绍明;侯昊迪设计研发完成，并于2021-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别方法。该方法包括：获取媒体内容样本集合以及多维度特征集合；在对待训练决策树进行训练时，基于媒体内容样本集合确定训练样本集合，以及基于多维度特征集合确定训练特征集合；基于训练样本集合和训练特征集合确定满足预设分裂要求的最优分裂规则，以及基于最优分裂规则训练待训练决策树以得到第一决策树；重复上述确定训练样本集合至得到第一决策树的步骤，以及基于多棵第一决策树构建至少两个随机森林以得到决策模型。本申请在判断媒体内容是否属于异常分类内容的场景上，构建包括随机森林的决策模型以进行识别，提高了对于对应多维度特征的媒体内容的识别能力。

本发明授权用于媒体内容识别的模型训练方法及媒体内容识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于媒体内容识别的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取媒体内容样本集合以及多维度特征集合，所述多维度特征集合是基于所述媒体内容样本集合中每个媒体内容样本对应的多维度特征构建的，所述媒体内容样本携带有是否属于异常分类内容的标签； 在对待训练决策树进行训练时，基于所述媒体内容样本集合确定参与训练的训练样本集合，以及基于所述多维度特征集合确定参与训练的训练特征集合； 基于所述训练样本集合和所述训练特征集合确定满足预设分裂要求的最优分裂规则，以及基于所述最优分裂规则训练所述待训练决策树以得到第一决策树； 重复上述确定参与训练的训练样本集合至得到第一决策树的步骤，以及基于多棵所述第一决策树构建至少两个随机森林以得到决策模型： 其中，所述基于多棵所述第一决策树构建至少两个随机森林以得到决策模型，包括：基于多棵所述第一决策树构建多个第一随机森林；基于所述多个第一随机森林构建首层分类结构；在对非首层分类结构进行构建时，基于利用上一层分类结构针对目标训练样本集合的输出结果以及相关联的输入特征确定目标分裂规则，以及基于所述目标分裂规则训练得到用于构建相邻下一层分类结构的第二决策树，所述目标训练样本集合是基于所述媒体内容样本集合确定的，所述相邻下一层分类结构是基于由多棵所述第二决策树构建的多个第二随机森林构建的；融合所述首层分类结构以及至少一个所述非首层分类结构得到所述决策模型。

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