[發明專利]基于在線問答活動的彈幕答案分發方法、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 202010035547.0
• 申請日: 2020-01-14
• 公開（公告）號: CN111274370A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 李乾群
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/335;G06K9/00;G10L15/06;G10L15/26;H04N21/475;H04N21/488
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于在線問答活動的彈幕答案分發方法，應用于服務器，其特征在于，該方法包括：

獲取步驟：獲取客戶端上傳的多條彈幕文本數據、多條第一語音數據及對應的語音上傳時間，利用預設的語音轉換算法將所有所述第一語音數據轉化成第一文本數據，從所述第一文本數據中篩選出疑問句及陳述句，將各個所述疑問句與預先創建的問答庫中各個預設問題之間進行相似度值計算，篩選出相似度值最大者對應的預設問題作為目標問題，同時根據所述目標問題對應的目標答案從第一文本數據中找到匹配一致的陳述句作為目標答案；

處理步驟：將所述目標問題及目標答案對應的語音上傳時間分別記為起始時間及結束時間，從所述起始時間到結束時間之間產生的所有彈幕文本數據中剔除非答案彈幕得到疑似答案彈幕，將每個所述疑似答案彈幕分別與目標答案進行相似度值計算，篩選出相似度值最大者對應的疑似答案彈幕作為正確答案彈幕，將除所述正確答案彈幕的其他疑似答案彈幕作為錯誤答案彈幕；

建立步驟：根據所述非答案彈幕、正確答案彈幕及錯誤答案彈幕分別創建多種類型的答案彈幕展示方式；及

展示步驟：接收所述客戶端上傳的彈幕展示請求，對所述彈幕展示請求進行解析得到用戶屬性信息及輸入答案，將所述用戶屬性信息輸入預先訓練的彈幕展示方式識別模型，輸出對應的彈幕展示方式，根據所述彈幕展示方式向所述客戶端展示答案彈幕；或

接收所述客戶端上傳的彈幕展示請求，對所述彈幕展示請求進行解析得到彈幕展示方式及輸入答案，根據所述彈幕展示方式向所述客戶端展示答案彈幕。

2.如權利要求1所述的基于在線問答活動的彈幕答案分發方法，其特征在于，所述彈幕展示方式識別模型為卷積神經網絡模型，所述彈幕展示方式識別模型的訓練過程如下：

獲取預設數量的用戶屬性信息樣本，為每一個用戶屬性信息樣本分配唯一的彈幕展示方式；

將所述用戶屬性信息樣本按照預設比例分成訓練集和驗證集，所述訓練集中的圖像樣本數量大于所述驗證集中的圖像樣本數量；

將所述訓練集中的用戶屬性信息樣本輸入所述卷積神經網絡模型進行訓練，每隔預設周期使用所述驗證集對所述卷積神經網絡模型進行驗證，利用所述驗證集中各個用戶屬性信息和對應的彈幕展示方式對該彈幕展示方式識別模型的準確率進行驗證；及

當驗證的準確率大于預設閾值時，結束訓練，得到所述彈幕展示方式識別模型。

3.如權利要求1所述的基于在線問答活動的彈幕答案分發方法，其特征在于，在所述展示步驟之后，該方法還包括判斷步驟：

利用安裝于所述客戶端上的桌面式眼動儀分別獲取用戶各個預設時間點對應的瞳孔中心坐標，并判斷每個所述瞳孔中心坐標是否存在有坐標數據匹配一致的答案彈幕，若存在，則獲取該預設時間點對應的用戶人臉圖像，將所述用戶人臉圖像輸入預先訓練的情緒識別模型，輸出對應的情緒類別，若所述情緒類別為預設類別，則停止向所述客戶端展示答案彈幕。

4.如權利要求1所述的基于在線問答活動的彈幕答案分發方法，其特征在于，該方法還包括分配步驟：

為所述非答案彈幕、正確答案彈幕及錯誤答案彈幕各自對應的彈幕展示框分別分配唯一的預設展示顏色。

5.如權利要求1所述的基于在線問答活動的彈幕答案分發方法，其特征在于，該方法還包括設置步驟：

實時計算每個用戶對應的所述輸入答案在相同預設時長內的答案準確率，并設置用戶對應的所述彈幕展示框的大小隨著答案準確率的提升而變大。

6.如權利要求1-5任一項所述的基于在線問答活動的彈幕答案分發方法，其特征在于，所述設置步驟還包括：

通過瀏覽器監測用戶是否通過搜索引擎搜索所述目標問題對應的目標答案，并將該目標答案作為輸入答案，若是，則不將本次的輸入答案作為計算所述答案準確率的計算依據。