[發(fā)明專利]分析視頻評(píng)論真實(shí)性的方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110374043.6
• 申請(qǐng)日: 2021-04-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113065052A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬囡囡;泮曉波;陳樹(shù)華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 頂象科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/951
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/951;G06F16/9535;G06F16/955;G06F16/35;G06N20/00
• 代理公司: 北京云科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11483
• 代理人: 張飆

1.分析視頻評(píng)論真實(shí)性的方法，其特征在于，該方法具體為：

步驟1：獲取待分析目標(biāo)視頻的網(wǎng)絡(luò)地址；

步驟2：利用爬蟲(chóng)技術(shù)獲取同一類(lèi)別視頻的所有評(píng)論信息；

步驟3：對(duì)評(píng)論信息打標(biāo)簽進(jìn)行分類(lèi)，并進(jìn)行變量解析，獲得變量參數(shù)；

步驟4：獲取變量參數(shù)對(duì)應(yīng)的AI模型，AI模型為基于人工智能學(xué)習(xí)的表征變量模型；

步驟5：獲取待分析目標(biāo)視頻的第一評(píng)論信息以及與所述待分析目標(biāo)視頻相關(guān)聯(lián)的評(píng)論評(píng)分系統(tǒng)；基于第一預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則和評(píng)論評(píng)分系統(tǒng)，對(duì)第一評(píng)論信息中的每一條評(píng)論進(jìn)行評(píng)分，得到第一評(píng)分結(jié)果；

步驟6：獲取所述第一評(píng)論信息中所有的評(píng)論用戶的信息，獲取該評(píng)論用戶的歷史評(píng)論信息；基于所述歷史評(píng)論信息和第二預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則對(duì)所述第一評(píng)論信息中的每一條評(píng)論進(jìn)行評(píng)分，獲得每一個(gè)評(píng)論用戶所做的評(píng)論信息的評(píng)分，得到第二評(píng)分結(jié)果；

步驟7：基于第一評(píng)分結(jié)果、第二評(píng)分結(jié)果，當(dāng)視頻評(píng)論信息的可信度降低至設(shè)定值，觸發(fā)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行報(bào)警。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3中，在獲取同一類(lèi)別視頻的所有評(píng)論信息的基礎(chǔ)上，將評(píng)論信息按照設(shè)定的標(biāo)簽規(guī)則進(jìn)行劃分，將評(píng)論信息打標(biāo)簽來(lái)細(xì)化分類(lèi)，標(biāo)簽信息可以作為解析參數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述變量參數(shù)包括參數(shù)類(lèi)型、參數(shù)關(guān)鍵詞、參數(shù)名、關(guān)鍵詞編碼、請(qǐng)求參數(shù)值、路徑信息。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4中，獲取已知視頻的真實(shí)評(píng)論，并獲取該已知真實(shí)評(píng)論的標(biāo)簽信息，對(duì)該已知的標(biāo)簽信息進(jìn)行變量解析，得到實(shí)時(shí)變量參數(shù)；將實(shí)時(shí)變量參數(shù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型；獲取所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型基于實(shí)時(shí)變量輸出的AI模型。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述AI模型包括評(píng)論評(píng)分系統(tǒng)，該評(píng)論評(píng)分系統(tǒng)包括所述第一預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則、所述第二預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則。

6.一種分析視頻評(píng)論真實(shí)性的裝置，其特征在于，包括：

目標(biāo)視頻的網(wǎng)絡(luò)地址獲取模塊，用于獲取待分析目標(biāo)視頻的網(wǎng)絡(luò)地址；

評(píng)論信息獲取模塊，用于獲取所述網(wǎng)絡(luò)地址中的同一類(lèi)別視頻的所有評(píng)論信息；

變量解析模塊，用于對(duì)評(píng)論信息打標(biāo)簽進(jìn)行分類(lèi)解析，獲得變量參數(shù)；

AI模型單元，基于人工智能學(xué)習(xí)的表征變量模型，用于對(duì)視頻的評(píng)論信息進(jìn)行評(píng)估。

7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述AI模型單元包括評(píng)論評(píng)分系統(tǒng)，評(píng)論評(píng)分系統(tǒng)包括第一預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則模塊、第二預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則模塊、第一反饋模塊、第二反饋模塊。

8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第一預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則模塊，用于對(duì)第一評(píng)論信息中的每一條評(píng)論進(jìn)行評(píng)分，得到第一評(píng)分結(jié)果；所述第二預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則模塊，用于獲取所述第一評(píng)論信息中所有的評(píng)論用戶的信息，獲取該評(píng)論用戶的歷史評(píng)論信息；基于所述歷史評(píng)論信息和第二預(yù)設(shè)評(píng)分規(guī)則對(duì)所述第一評(píng)論信息中的每一條評(píng)論進(jìn)行評(píng)分，獲得每一個(gè)評(píng)論用戶所做的評(píng)論信息的評(píng)分，得到第二評(píng)分結(jié)果；所述第一反饋模塊，用于反饋第一評(píng)分結(jié)果；所述第二反饋模塊，用于反饋第二評(píng)分結(jié)果。

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器與處理器連接；所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)程序；所述處理器用于調(diào)用存儲(chǔ)于所述存儲(chǔ)器中的程序，以執(zhí)行如權(quán)利要求1－5任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，存儲(chǔ)有處理器可執(zhí)行的程序代碼于計(jì)算機(jī)內(nèi)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)包括多條指令，所述多條指令被配置成使所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1－5任一項(xiàng)所述的方法。