如何有效定义标签体系
我们有一个热门视频池，运营和产品会手动为一些视频打上标签。你可能会说，我们可以拿这部分标签做模型训练。如果我们将业务标签应用于算法会存在哪些问题呢？
一是业务的标签比较抽象，比如可能会制定像搞笑和幽默这样的一些标签。但一个视频是否算搞笑、幽默，无法仅从视觉或声音、语音等一些信息进行准确判定。
举个例子，一个 3 岁的小孩在哭，父母上传的可能会是一个搞笑的视频，如果是 20 多岁或者 50 多岁的人在哭，那就是一个悲伤的视频。
二是训练数据不均衡，上图是我们拿到的一部分业务标签对应的数据量，因为业务人员在定标签的时候不会考虑每个类别是什么样的，所以就会出现训练数据不均衡的问题，这个也会影响算法模型的训练。
另一个问题是类别区分度低。以上图为例，手指舞和自拍，从视觉角度来看没有任何区别，如果训练中强行将其分成两类，也会在训练过程中影响网络模型的学习，会引起一些噪声。
还有一个问题是标签的维度比较单一。通常一个视频，最多给四到五个维度的标签，再多的话，想全面衡量这个视频会变得非常复杂。
我们的解决方法是，以业务标签作为指引，拿我们的视频数据和文本数据（伴随视频的标题、评论相关信息）去提取视频特征、音频特征进行聚类，然后对聚类进行抽象定义，得出相应的视觉标签元素。这个标签元素就是我们用来训练的标签。最后训练标签输出的结果会反过来映射到业务标签，用这种方法定义的标签是多层级多维度的。
如下图所示，视频中是一个女生，视频中的姿态显示为全身，动作是在摇摆，检测到的音乐风格为摇滚，那么可以判断这个视频是一个美女在自拍，而且在跳舞，属于才艺展示，于是生成的标签就是“美女自拍”、“舞蹈”、“才艺”。这就完成一个算法标签到业务标签的映射。
如何提高线上算法模型的迭代更新效率
这里有三个核心问题：快速的数据标注、有效稳定的模型评估机制、算法运行的性能要有保障。
为了进行快速标注，我们也用了一个自动的算法标注，这个算法在无监督和半监督的深度学习的论文中被提到过。我们会预先拿一个通用的数据训练模型，对业务数据进行少量的标注，基于少量的标注数据再训练一个分类器。这个分类器会给其它未标注的进行标注。伴随标签输出会有一些置信度，会把高置信度的数据再拿去进行训练，低置信度的会继续下一次的迭代更新，这个过程会重复多次。这个过程也会根据任务的难度，加入人工的核验和标注。
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