[發明專利]網絡視頻彈幕分類播放方法和系統在審
| 申請號: | 201910876465.6 | 申請日: | 2019-09-17 |
| 公開(公告)號: | CN110765313A | 公開(公告)日: | 2020-02-07 |
| 發明(設計)人: | 孫春華;魏琳璘;溫琴;姜元春;孫見山;方圓;劉鵬鵬 | 申請(專利權)人: | 合肥工業大學 |
| 主分類號: | G06F16/75 | 分類號: | G06F16/75;G06F16/783;G06F16/74;G06F16/35;G06F40/242;G06F40/289;G06K9/62;H04N21/435;H04N21/4788;H04N21/81 |
| 代理公司: | 11542 北京久誠知識產權代理事務所(特殊普通合伙) | 代理人: | 余罡 |
| 地址: | 230009 安*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 文本 匹配結果 匹配 數據庫 網絡視頻播放 播放 播放目標 分類類型 實時視頻 網絡視頻 文本存儲 用戶視頻 原有的 分類 細化 預設 篩選 觀看 | ||
1.一種網絡視頻彈幕分類播放方法,其特征在于,所述方法由網絡視頻播放平臺執行,包括以下步驟:
S1、獲取用戶選擇的視頻的彈幕文本和用戶選擇的目標彈幕類型;
S2、將所述彈幕文本和預設的彈幕分類類型進行匹配,得到匹配結果,將所述匹配結果和所述彈幕文本存儲到數據庫中;
S3、基于所述用戶選擇的目標彈幕類型,對所述數據庫中的彈幕文本進行篩選,得到目標彈幕文本,所述目標彈幕文本為目標彈幕類型對應的彈幕文本;
S4、播放所述目標彈幕文本。
2.如權利要求1所述的網絡視頻彈幕分類播放方法,其特征在于,步驟S1還包括:獲取用戶播放的視頻內容。
3.如權利要求2所述的網絡視頻彈幕分類播放方法,其特征在于,步驟S2具體為:
S201、基于主客觀對所述彈幕文本進行分類,得到主觀彈幕庫和客觀彈幕庫;
S202、基于情感對所述彈幕文本進行分類,得到正面情感彈幕庫和負面情感彈幕庫;
S203、基于所述視頻內容相關對所述彈幕文本進行分類,得到視頻相關彈幕庫和視頻無關彈幕庫;
S204、基于所述視頻內容相關對所述彈幕文本進行分類,得到興趣重合彈幕庫和興趣不重合彈幕庫;
S205、將主觀彈幕庫與正面情感彈幕庫重合的彈幕放入情感彈幕庫中;
S206將客觀彈幕庫與視頻相關彈幕庫重合的彈幕放入信息彈幕庫中;
S207、將興趣重合彈幕庫放入興趣彈幕庫中;
S208將情感彈幕庫、信息彈幕庫、興趣彈幕庫存儲在數據庫中。
4.如權利要求3所述的網絡視頻彈幕分類播放方法,其特征在于,步驟S201具體為:
S20101、對所述彈幕文本進行預處理,基于預處理后的彈幕文本和預設的網絡彈幕常用詞詞典獲取彈幕文本特征集,所述彈幕文本特征集包括主觀彈幕特征和客觀彈幕特征;
S20102、基于主觀彈幕特征建立主觀詞庫;基于客觀彈幕特征建立客觀詞庫;
S20103、基于主觀詞庫和客觀詞庫對彈幕文本進行標注;
S20104、通過tf-idf權值計算方法對標注后的彈幕文本進行特征選擇;
S20105、使用SVM分類器對特征選擇后的彈幕文本進行二分類,生成主觀彈幕庫和客觀彈幕庫。
5.如權利要求4所述的網絡視頻彈幕分類播放方法,其特征在于,步驟S20104具體為:
選擇預設比例的彈幕文本生成彈幕文本訓練集;將彈幕文本訓練集在步驟S20103中提取出的特征向量按照LibSVM所需的數據格式對彈幕文本進行特征轉換;輸入LibSVM進行模型訓練;得出訓練模型;利用模型對預設比例之外的彈幕文本進行分類。
6.如權利要求3所述的網絡視頻彈幕分類播放方法,其特征在于,步驟S202具體為:
S20201、對所述彈幕文本進行預處理;
S20202、建立一個情感詞庫,分為正面情感詞和負面情感詞;
S20203、基于情感詞庫對彈幕文本進行標注;
S20204、通過tf-idf權值計算方法對標注后的彈幕文本進行特征選擇;
S20205、使用SVM分類器對特征選擇后的彈幕文本進行二分類,生成正面情感彈幕庫和負面情感彈幕庫。
7.如權利要求3所述的網絡視頻彈幕分類播放方法,其特征在于,步驟S203具體為:
S20301、對所述彈幕信息進行預處理;
S20302、基于所述視頻內容建立視頻內容相關詞庫;
S20303、基于所述視頻內容相關詞庫對彈幕文本進行標注;
S20304、通過tf-idf權值計算方法對標注后的彈幕文本進行特征選擇;
S20305、使用SVM分類器對特征選擇后的彈幕文本進行二分類,生成視頻相關彈幕庫和視頻無關彈幕庫。
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