弹幕推荐方法、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及视频技术领域，尤其涉及一种弹幕推荐方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.弹幕是在视频播放的过程中在屏幕滚动显示观众的评论等内容。现有技术为了便于用户快速输入弹幕，通常进行弹幕推荐。但是，现有的弹幕推荐内容通常固定不变，从而导致无法满足用户的实际输入需求的问题。


技术实现要素：

3.本发明的主要目的在于提供一种弹幕推荐方法、设备及存储介质，旨在解决现有的弹幕推荐内容通常固定不变，从而导致无法满足用户的实际输入需求的问题的技术问题。
4.为实现上述目的，本发明提供一种弹幕推荐方法，所述弹幕推荐方法包括以下步骤：
5.生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕；
6.从所述当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕；
7.基于所述关联弹幕和所述关键弹幕进行弹幕推荐。
8.可选地，所述从所述当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕的步骤，包括：
9.获取所述当前播放视频的弹幕；
10.对所述弹幕进行识别，获得识别结果，所述识别结果为内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值中的至少一种；
11.基于所述识别结果确定所述弹幕的重要分值，并根据所述重要分值从所述弹幕中选取关键弹幕。
12.可选地，所述识别结果为内容相似度，所述对所述弹幕进行识别，获得识别结果的步骤，包括：
13.获取出现时间在所述弹幕后的后续弹幕；
14.将所述弹幕的文本内容与所述后续弹幕的文本内容进行比较，获得所述弹幕的内容相似度。
15.可选地，所述识别结果为内容新鲜度，所述对所述弹幕进行识别，获得识别结果的步骤，包括：
16.获取出现时间在所述弹幕前的前续弹幕；
17.将所述弹幕的文本内容与所述前续弹幕的文本内容进行比较，获得所述弹幕的内容新鲜度。
18.可选地，所述识别结果为时间有效值，所述对所述弹幕进行识别，获得识别结果的步骤，包括：
19.获取所述弹幕的出现时间与所述当前播放视频的起始时间之间的第一时间差值；
20.和/或，获取所述弹幕的发送时间与所述当前播放视频的上传时间之间的第二时间差值；
21.根据所述第一时间差值和/或所述第二时间差值确定所述弹幕的时间有效值。
22.可选地，所述生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕的步骤，包括：
23.获取当前播放视频对应的目标文本；
24.确定所述目标文本中各语句的出现概率；
25.根据所述出现概率生成与所述当前播放视频存在内容关联的关联弹幕。
26.可选地，所述确定所述目标文本中各语句的出现概率的步骤，包括：
27.对所述目标文本进行分词处理，获得文本分词；
28.对所述文本分词进行词性标注，并根据标注结果从所述文本分词中选取目标词语；
29.对所述目标词语进行同义词扩展，获得所述目标词语对应的同义词；
30.根据所述目标词语和所述同义词确定所述目标文本中各语句的出现概率。
31.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种弹幕推荐设备，所述弹幕推荐设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的弹幕推荐程序，所述弹幕推荐程序配置为实现如上文所述的弹幕推荐方法。
32.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有弹幕推荐程序，所述弹幕推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的弹幕推荐方法。
33.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种弹幕推荐装置，所述弹幕推荐装置包括：关联弹幕生成模块、关键弹幕选取模块以及弹幕综合推荐模块；
34.所述关联弹幕生成模块，用于生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕；
35.所述关键弹幕选取模块，用于从所述当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕；
36.所述弹幕综合推荐模块，用于基于所述关联弹幕和所述关键弹幕进行弹幕推荐。
37.在本发明中，公开了生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕，从当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕，基于关联弹幕和关键弹幕进行弹幕推荐；由于本发明中从视频内容和关键弹幕维度进行弹幕推荐，从而实现了从多维度进行弹幕推荐，进而提高了弹幕推荐的效果，满足了用户的实际弹幕输入需求。
附图说明
38.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的弹幕推荐设备的结构示意图；
39.图2为本发明弹幕推荐方法第一实施例的流程示意图；
40.图3为本发明弹幕推荐方法一实施例的弹幕推荐示意图；
41.图4为本发明弹幕推荐方法第二实施例的流程示意图；
42.图5为本发明弹幕推荐方法第三实施例的流程示意图；
43.图6为本发明弹幕推荐装置第一实施例的结构框图。
44.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
45.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
46.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的弹幕推荐设备结构示意图。
47.如图1所示，该弹幕推荐设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口，对于用户接口1003的有线接口在本发明中可为usb接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
48.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对弹幕推荐设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
49.如图1所示，认定为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及弹幕推荐程序。
50.在图1所示的弹幕推荐设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接用户设备；所述弹幕推荐设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的弹幕推荐程序，并执行本发明实施例提供的弹幕推荐方法。
51.基于上述硬件结构，提出本发明弹幕推荐方法的实施例。
52.参照图2，图2为本发明弹幕推荐方法第一实施例的流程示意图，提出本发明弹幕推荐方法第一实施例。
53.在第一实施例中，所述弹幕推荐方法包括以下步骤：
54.步骤s10：生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕。
55.应当理解的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的弹幕推荐设备，例如，服务器等，或者是其他能够实现相同或相似功能的电子设备，本实施例对此不加限制。
56.需要说明的是，当前播放视频可以是影视视频、直播视频以及视频彩铃等、在本实施例和其他实施例中，以视频彩铃进行说明。
57.可以理解的是，在进行弹幕推荐时，可以直接对当前播放视频进行处理；也可以对当前播放视频进行分段后进行处理，以提高处理效率，本实施例对此不加以限制。
58.应当理解的是，对当前播放视频进行分段可以是基于预设算法对当前播放视频进行分段。其中，预设算法可以预先设置，例如，预设算法可以预先设置为镜头边缘检测算法。
59.可以理解的是，生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕可以是获取当前播放视频对应的目标文本，并从目标文本中选取语句作为与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕。
60.应当理解的是，获取当前播放视频对应的目标文本可以是提取当前播放视频中的字幕，将字幕作为目标文本；也可以是对当前播放视频的音频进行转化，获得音频对应的转化文本，将转化文本作为目标文本，本实施例对此不加以限制。
61.在具体实现中，例如，在视频彩铃来源于电影或电视剧时，提取电影或电视剧的整
套台词，并将整套台词作为目标文本；在视频彩铃来源于其他视频时，对视频彩铃的音频进行转化，获得音频对应的转化文本，将转化文本作为目标文本。
62.步骤s20：从所述当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕。
63.可以理解的是，在实际应用中，可能存在突发事件(例如：国足进球了)导致当前播放视频(播放内容为：游戏视频)出现弹幕刷屏的情况，此时，由于突发事件与当前播放视频不存在内容关联，从而导致刷屏弹幕与当前播放视频的关联度低。因此，如果只推送与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕，可能无法满足用户快速输入刷屏弹幕的需求。为了克服上述缺陷，本实施例中，还从当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕。
64.需要说明的是，关键弹幕可以是引起大多视频观众共鸣的弹幕，例如，在国足进球时，关键弹幕为“国足进球了！”。
65.应当理解的是，从当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕可以是对当前播放视频的弹幕进行识别，并根据识别结果从弹幕中选取关键弹幕。
66.步骤s30：基于所述关联弹幕和所述关键弹幕进行弹幕推荐。
67.可以理解的是，基于关联弹幕和关键弹幕进行弹幕推荐可以是按照预设规则审核关联弹幕和关键弹幕，将审核通过的弹幕作为推荐弹幕，其中，预设规则可以预先设置；也可以是直接将关联弹幕和关键弹幕作为推荐弹幕，本实施例对此不加以限制。
68.应当理解的是，确定推荐弹幕后，可以将推荐弹幕发送至客户端，客户端在接收到推荐弹幕后，按照预设顺序展示推荐弹幕，其中，预设顺序可以预先设置，用户在查看推荐弹幕后，可以点击推荐弹幕，在点击推荐弹幕后，客户端可以将被点击的推荐弹幕自动填充到弹幕输入框，用户可以直接点击弹幕输入框的发送按钮发送被点击的推荐弹幕，也可以在被点击的推荐弹幕后进行补充说明后再发送。
69.为了便于理解，参考图3进行说明，但并不对本方案进行限定。图3为弹幕推荐示意图，图中，在主叫用户呼叫被叫用户xx时，在主叫用户对应的设备终端显示视频彩铃，主叫用户可以通过操作视频彩铃中的评论按钮进入弹幕输入界面，弹幕输入界面由输入栏组件、输入键盘组件以及弹幕推荐组件组成，主叫用户可以通过操作弹幕推荐组件来查看视频彩铃对应的推荐弹幕，推荐弹幕可以包括关联弹幕1、2和关键弹幕1。
70.在第一实施例中，公开了生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕，从当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕，基于关联弹幕和关键弹幕进行弹幕推荐；由于本实施例中从视频内容和关键弹幕维度进行弹幕推荐，从而实现了从多维度进行弹幕推荐，进而提高了弹幕推荐的效果，满足了用户的实际弹幕输入需求。
71.参照图4，图4为本发明弹幕推荐方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明弹幕推荐方法的第二实施例。
72.在第二实施例中，所述步骤s20，包括：
73.步骤s201：获取所述当前播放视频的弹幕。
74.应当理解的是，为了提高关键弹幕的准确性，本实施例中，从内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值中的至少一个维度对弹幕进行打分，并基于弹幕的重要分值选取关键弹幕。
75.需要说明的是，当前播放视频的弹幕可以是当前播放视频在当前时刻播放的弹幕，也可以是当前播放视频的所有弹幕，本实施例对此不加以限制。
76.步骤s202：对所述弹幕进行识别，获得识别结果，所述识别结果为内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值中的至少一种。
77.可以理解的是，如果一条弹幕与后续弹幕的内容相似度高，则说明该条弹幕可能是引起大多视频观众共鸣的弹幕，因此，本实施例中，可以从内容相似度维度对弹幕进行识别。其中，后续弹幕的出现时间在该条弹幕后，出现时间可以是弹幕在播放视频中的出现时间。
78.应当理解的是，如果一条弹幕的内容与前续弹幕的内容相似度低，则说明该条弹幕可能是内容独特的弹幕，因此，本实施例中，还可以从内容新鲜度维度对弹幕进行识别。其中，前续弹幕的出现时间在该条弹幕前，出现时间可以是弹幕在播放视频中的出现时间。
79.可以理解的是，如果一条弹幕的曝光展示时长相较于其他弹幕长，则说明弹幕对后续观众观看视频彩铃的情绪引导作用也就越大。因此，本实施例汇总，还可以从时间有效值维度对弹幕进行识别。
80.进一步地，为了准确识别引起大多视频观众共鸣的弹幕，所述识别结果为内容相似度，所述步骤s202，包括：
81.获取出现时间在所述弹幕后的后续弹幕；
82.将所述弹幕的文本内容与所述后续弹幕的文本内容进行比较，获得所述弹幕的内容相似度。
83.应当理解的是，为了准确识别引起大多视频观众共鸣的弹幕，本实施例中，还基于弹幕的文本内容和后续弹幕的文本内容计算弹幕的内容相似度。
84.可以理解的是，将弹幕的文本内容与后续弹幕的文本内容进行比较，获得弹幕的内容相似度可以是将弹幕的文本内容与后续弹幕的文本内容进行比较，并通过预设相似度公式计算弹幕的内容相似度，其中，预设相似度公式如下所示：
85.sim(bi，bj)＝|ti∩tj|/|ti∪tj|
[0086][0087]
式中，bj为出现时间在弹幕bi后的后续弹幕，sim(bi，bj)表示弹幕bi与后续弹幕bj的内容相似度，ti代表bi在分词之后的词汇集合，tj代表bj在分词之后的词汇集合，ni表示在当前播放视频中出现时间在弹幕bi后的弹幕总数量。
[0088]
应当理解的是，为了便于计算，可以对sim(bi，bj)做归一化处理，取值在0到1之间。
[0089]
进一步地，为了准确识别内容独特的弹幕，所述识别结果为内容新鲜度，所述步骤s202，包括：
[0090]
获取出现时间在所述弹幕前的前续弹幕；
[0091]
将所述弹幕的文本内容与所述前续弹幕的文本内容进行比较，获得所述弹幕的内容新鲜度。
[0092]
应当理解的是，为了准确识别内容独特的弹幕，本实施例中，还基于弹幕的文本内容和前续弹幕的文本内容计算弹幕的内容新鲜度。
[0093]
可以理解的是，将弹幕的文本内容与前续弹幕的文本内容进行比较，获得弹幕的内容新鲜度可以是将弹幕的文本内容与前续弹幕的文本内容进行比较，并通过预设新鲜度公式计算弹幕的内容新鲜度，其中，预设新鲜度公式如下所示：
[0094]
f(bi)＝1-max(sim(bi，bh))
[0095]
式中，bh为出现时间在弹幕bi前的前续弹幕，sim(bi，bh)表示弹幕bi与后续弹幕bh的内容相似度，f(bi)表示弹幕bi的内容新鲜度。
[0096]
进一步地，为了准确识别曝光展示时长长的弹幕，所述识别结果为时间有效值，所述步骤s202，包括：
[0097]
获取所述弹幕的出现时间与所述当前播放视频的起始时间之间的第一时间差值；
[0098]
和/或，获取所述弹幕的发送时间与所述当前播放视频的上传时间之间的第二时间差值；
[0099]
根据所述第一时间差值和/或所述第二时间差值确定所述弹幕的时间有效值。
[0100]
应当理解的是，为了准确识别发送时间更早的弹幕，本实施例中，还基于第一时间差值和/或第二时间差值计算弹幕的时间有效值。
[0101]
可以理解的是，弹幕的出现时间与当前播放视频的起始时间之间的第一时间差值越小，该条弹幕出现在当前播放视频的位置越靠前，该条弹幕会越早的被观众看到，该条弹幕为关键弹幕的可能性也就越高，因此，本实施例中，还可以获取弹幕的出现时间与当前播放视频的起始时间之间的第一时间差值。
[0102]
可以理解的是，获取弹幕的出现时间与当前播放视频的起始时间之间的第一时间差值可以是获取弹幕的出现时间和当前播放视频的起始时间，并根据出现时间和当起始时间通过预设第一差值公式计算第一时间差值，其中，预设第一差值公式如下所示：
[0103]
δt1＝video_time(bi)-start_time
[0104]
式中，δt1第一时间差值，video_time(bi)为弹幕bi的出现时间，start_time为当前播放视频的起始时间，δt1与弹幕bi是关键弹幕的概率成反比。
[0105]
应当理解的是，如果弹幕的发送时间相较于当前播放视频的上传时间越接近，则表明发送弹幕的观众比其他观众更早知道当前播放视频，发送弹幕的时间越早，这条弹幕相较于其他弹幕的曝光展示时长就越长，这条弹幕对后续观众观看当前播放视频的情绪引导作用也就越大。因此，本实施例中，还可以获取弹幕的发送时间与当前播放视频的上传时间之间的第二时间差值。
[0106]
可以理解的是，获取弹幕的发送时间与当前播放视频的上传时间之间的第二时间差值可以是获取弹幕的发送时间和当前播放视频的上传时间，并根据发送时间和上传时间通过预设第二差值公式计算第二时间差值，其中，预设第二差值公式如下所示：
[0107]
δt2＝real_time(bi)-v_upt
[0108]
式中，δt2第二时间差值，real_time(bi)为弹幕bi的发送时间，v_upt为当前播放视频的上传时间，δt2与弹幕bi是关键弹幕的概率成反比。
[0109]
应当理解的是，根据第一时间差值和第二时间差值确定弹幕的时间有效值可以是根据第一时间差值和第二时间差值通过预设时间值公式计算弹幕的时间有效值，其中，预设时间值公式如下：
[0110]
tvalue(bi)＝g(δt1)+g(δt2)/2
[0111]
式中，tvalue(bi)表示弹幕bi的时间有效值，g(δt1)为1-δt1归一化后的值，g(δt2)为1-δt2归一化后的值。
[0112]
步骤s203：基于所述识别结果确定所述弹幕的重要分值，并根据所述重要分值从
所述弹幕中选取关键弹幕。
[0113]
应当理解的是，基于识别结果确定弹幕的重要分值可以是基于内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值中的至少一种确定弹幕的重要分值。
[0114]
可以理解的是，基于内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值确定弹幕的重要分值可以是基于内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值通过预设重要分值公式计算弹幕的重要分值，其中，预设重要分值公式如下所示：
[0115]
important(bi)＝a*sim(bi)+b*f(bi)+c*tvalue(bi)
[0116]
式中，important(bi)表示弹幕bi的重要分值，sim(bi)为弹幕bi的内容相似度，f(bi)表示弹幕bi的内容新鲜度，tvalue(bi)表示弹幕bi的时间有效值，a、b、c为预先设置的常数值，分别表示内容相似度、内容新鲜度、时间有效值的权重，取值在0到1之间，a+b+c＝1。
[0117]
在具体实现中，可以将内容相似度和内容新鲜度视为同等重要，即a＝b。
[0118]
基于内容相似度和内容新鲜度确定弹幕的重要分值可以是基于内容相似度和内容新鲜度通过公式计算弹幕的重要分值，其中，公式如下所示：
[0119]
important(bi)＝a*sim(bi)+b*f(bi)
[0120]
式中，important(bi)表示弹幕bi的重要分值，sim(bi)为弹幕bi的内容相似度，f(bi)表示弹幕bi的内容新鲜度，a、b为预先设置的常数值，分别表示内容相似度、内容新鲜度的权重，取值在0到1之间，a+b＝1。
[0121]
同理可知，还可以基于内容新鲜度和时间有效值确定弹幕的重要分值；还可以基于内容相似度和时间有效值确定弹幕的重要分值，在此不在赘述。
[0122]
可以理解的是，根据重要分值从弹幕中选取关键弹幕可以是根据重要分值从大到小对弹幕进行排序，并将排序靠前的预设第一数量的弹幕作为关键弹幕。
[0123]
需要说明的是，预设第一数量可以是根据当前播放视频的视频时长设置，视频时长越长，预设第一数量越大。
[0124]
在第二实施例中，公开了获取所述当前播放视频的弹幕，对所述弹幕进行识别，获得识别结果，所述识别结果为内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值中的至少一种，基于所述识别结果确定所述弹幕的重要分值，并根据所述重要分值从所述弹幕中选取关键弹幕；由于本实施例从内容相似度、内容新鲜度以及时间有效值中的至少一个维度对弹幕进行打分，并基于弹幕的重要分值选取关键弹幕，从而能够提高关键弹幕的准确性，进而能够进一步提高弹幕推荐的准确性。
[0125]
参照图5，图5为本发明弹幕推荐方法第三实施例的流程示意图，基于上述各实施例，提出本发明弹幕推荐方法的第三实施例。
[0126]
在第三实施例中，所述步骤s10，包括：
[0127]
步骤s101：获取当前播放视频对应的目标文本。
[0128]
应当理解的是，为了提高关联弹幕与当前播放视频的内容关联度，本实施例中，基于目标文本中各语句的出现概率来生成关联弹幕。
[0129]
可以理解的是，获取当前播放视频对应的目标文本可以是提取当前播放视频中的字幕，将字幕作为目标文本；也可以是对当前播放视频的音频进行转化，获得音频对应的转化文本，将转化文本作为目标文本，本实施例对此不加以限制。
[0130]
在具体实现中，例如，在视频彩铃来源于电影或电视剧时，提取电影或电视剧的整套台词，并将整套台词作为目标文本；在视频彩铃来源于其他视频时，对视频彩铃的音频进行转化，获得音频对应的转化文本，将转化文本作为目标文本。
[0131]
步骤s102：确定所述目标文本中各语句的出现概率。
[0132]
应当理解的是，确定目标文本中各语句的出现概率可以是先对目标文本进行分词，再计算各句子中相邻两个词在原视频中产生的概率，再根据概率确定目标文本中各语句的出现概率。
[0133]
可以理解的是，对目标文本进行分词可以是通过命名实体识别算法提取片段中的人物、地点、动作、情感趋向等词语。
[0134]
为了便于理解，以下举例说明，但并不对本方案进行限定。具体步骤如下：
[0135]
1、将目标文本进行分词处理得到词汇集合t，词汇总数为n(t)。
[0136]
2、计算句子中相邻两个词在原视频中产生的概率。
[0137]
例如：句子c1为“小明在海南度假”。
[0138]
(1)计算“小明”一词在目标文本中出现的概率为p(小明)。
[0139]
p(小明)＝n(小明)/n(t)
[0140]
式中，p(小明)表示“小明”在目标文本中出现的概率，n(小明)表示“小明”在词汇集合t中的词频，n(t)为目标文本的词汇总数。
[0141]
(2)计算“小明在海南”在目标文本中出现的概率为p(在海南|小明)，即“小明”之后跟着“在海南”一词的概率。
[0142]
p(在海南|小明)＝p(小明&在海南)/p(小明)
[0143]
式中，p(小明&在海南)表示“小明”，“在海南”同时出现的概率。
[0144]
p(小明&在海南)＝p(小明)*p(在海南)
[0145]
p(在海南)＝n(在海南)/n(t)
[0146]
式中，p(在海南)表示“在海南”在目标文本中出现的概率，n(在海南)表示“在海南”在词汇集合t中的词频，n(t)为目标文本的词汇总数。
[0147]
同理得出“在海南度假”在目标文本中出现的概率为p(度假|在海南)，即p(度假|在海南)代表“去海南”一词后出现“度假”的概率。
[0148]
3、计算句子c1在目标文本中出现的概率p(c1)。
[0149]
p(c1)＝p(小明)*p(在海南|小明)*p(度假|在海南)
[0150]
式中，p(c1)表示句子c1在目标文本中出现的概率。
[0151]
进一步地，为了提高出现概率的准确性，所述步骤s102，包括：
[0152]
对所述目标文本进行分词处理，获得文本分词；
[0153]
对所述文本分词进行词性标注，并根据标注结果从所述文本分词中选取目标词语；
[0154]
对所述目标词语进行同义词扩展，获得所述目标词语对应的同义词；
[0155]
根据所述目标词语和所述同义词确定所述目标文本中各语句的出现概率。
[0156]
应当理解的是，为了提高出现概率的准确性，本实施例中，还考虑到同义词的情况。因此，本实施例中，在计算各语句的出现概率之前，还进行同义词扩展，并基于同义词来计算目标文本中各语句的出现概率。
[0157]
为了便于理解，以下举例说明，但并不对本方案进行限定。具体步骤如下：
[0158]
1、对词汇集合t进行词性标注，对于词性为“动词”和“地点介词”的词语，进行同义词扩展。
[0159]
例如：
[0160]
动词：“修炼”＝》“磨炼”＝》“练习”[0161]
地点介词：“在”＝》“于”＝》“位于”[0162]
2、根据同义词更新各词语在目标文本中出现的概率。
[0163]
例如：
[0164]
p(在海南
′
)＝p(在海南)+p(于海南)+p(位于海南)
[0165]
p(于海南)＝n(于海南)/n(t)
[0166]
p(位于海南)＝n(位于海南)/n(t)
[0167]
式中，p(在海南
′
)表示“在海南”及其同义词在目标文本中出现的概率，p(于海南)表示“于海南”在目标文本中出现的概率，p(位于海南)表示“位于海南”在目标文本中出现的概率，n(于海南)表示“于海南”在词汇集合t中的词频，n(t)为目标文本的词汇总数，n(位于海南)表示“位于海南”在词汇集合t中的词频。
[0168]
3、根据更新后的各词语在目标文本中出现的概率计算句子c1在目标文本中出现的概率p(c1)。
[0169]
具体计算公式如上所示，只需将p(在海南)替换为p(在海南
′
)，本实施例中不再赘述。
[0170]
步骤s103：根据所述出现概率生成与所述当前播放视频存在内容关联的关联弹幕。
[0171]
应当理解的是，根据出现概率生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕可以是根据出现概率从大到小对各语句进行排序，并将排序靠前的预设第二数量的语句作为与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕。
[0172]
需要说明的是，预设第二数量可以根据当前播放视频的视频时长设置，视频时长越长，预设第二数量越大。
[0173]
在第三实施例中，公开了获取当前播放视频对应的目标文本，确定目标文本中各语句的出现概率，根据出现概率生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕；由于本实施例中基于目标文本中各语句的出现概率来生成关联弹幕，从而能够提高关联弹幕与当前播放视频的内容关联度，进而能够提高弹幕推荐与当前播放视频的内容关联度。
[0174]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有弹幕推荐程序，所述弹幕推荐程序被处理器执行时实现如上文所述的弹幕推荐方法。
[0175]
此外，参照图6，本发明实施例还提出一种弹幕推荐装置，所述弹幕推荐装置包括：关联弹幕生成模块10、关键弹幕选取模块20以及弹幕综合推荐模块30；
[0176]
所述关联弹幕生成模块10，用于生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕。
[0177]
需要说明的是，当前播放视频可以是影视视频、直播视频以及视频彩铃等、在本实施例和其他实施例中，以视频彩铃进行说明。
[0178]
可以理解的是，在进行弹幕推荐时，可以直接对当前播放视频进行处理；也可以对当前播放视频进行分段后进行处理，以提高处理效率，本实施例对此不加以限制。
[0179]
应当理解的是，对当前播放视频进行分段可以是基于预设算法对当前播放视频进行分段。其中，预设算法可以预先设置，例如，预设算法可以预先设置为镜头边缘检测算法。
[0180]
可以理解的是，生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕可以是获取当前播放视频对应的目标文本，并从目标文本中选取语句作为与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕。
[0181]
应当理解的是，获取当前播放视频对应的目标文本可以是提取当前播放视频中的字幕，将字幕作为目标文本；也可以是对当前播放视频的音频进行转化，获得音频对应的转化文本，将转化文本作为目标文本，本实施例对此不加以限制。
[0182]
在具体实现中，例如，在视频彩铃来源于电影或电视剧时，提取电影或电视剧的整套台词，并将整套台词作为目标文本；在视频彩铃来源于其他视频时，对视频彩铃的音频进行转化，获得音频对应的转化文本，将转化文本作为目标文本。
[0183]
所述关键弹幕选取模块20，用于从所述当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕。
[0184]
可以理解的是，在实际应用中，可能存在突发事件导致弹幕刷屏的情况(例如：国足进球了)，此时，由于突发事件与当前播放视频不存在内容关联，从而导致刷屏弹幕与当前播放视频的关联度低。因此，如果只推送与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕，可能无法满足用户快速输入刷屏弹幕的需求。为了克服上述缺陷，本实施例中，还从当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕。
[0185]
需要说明的是，关键弹幕可以是引起大多视频观众共鸣的弹幕，例如，在国足进球时，关键弹幕为“国足进球了！”。
[0186]
应当理解的是，从当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕可以是对当前播放视频的弹幕进行识别，并根据识别结果从弹幕中选取关键弹幕。
[0187]
所述弹幕综合推荐模块30，用于基于所述关联弹幕和所述关键弹幕进行弹幕推荐。
[0188]
可以理解的是，基于关联弹幕和关键弹幕进行弹幕推荐可以是按照预设规则审核关联弹幕和关键弹幕，将审核通过的弹幕作为推荐弹幕，其中，预设规则可以预先设置；也可以是直接将关联弹幕和关键弹幕作为推荐弹幕，本实施例对此不加以限制。
[0189]
应当理解的是，确定推荐弹幕后，可以将推荐弹幕发送至客户端，客户端在接收到推荐弹幕后，按照预设顺序展示推荐弹幕，其中，预设顺序可以预先设置，用户在查看推荐弹幕后，可以点击推荐弹幕，在点击推荐弹幕后，客户端可以将被点击的推荐弹幕自动填充到弹幕输入框，用户可以直接点击弹幕输入框的发送按钮发送被点击的推荐弹幕，也可以在被点击的推荐弹幕后进行补充说明后再发送。
[0190]
为了便于理解，参考图3进行说明，但并不对本方案进行限定。图3为弹幕推荐示意图，图中，在主叫用户呼叫被叫用户xx时，在主叫用户对应的设备终端显示视频彩铃，主叫用户可以通过操作视频彩铃中的评论按钮进入弹幕输入界面，弹幕输入界面由输入栏组件、输入键盘组件以及弹幕推荐组件组成，主叫用户可以通过操作弹幕推荐组件来查看视频彩铃对应的推荐弹幕，推荐弹幕可以包括关联弹幕1、2和关键弹幕1。
[0191]
在本实施例中，公开了生成与当前播放视频存在内容关联的关联弹幕，从当前播放视频的弹幕中选取关键弹幕，基于关联弹幕和关键弹幕进行弹幕推荐；由于本实施例中从视频内容和关键弹幕维度进行弹幕推荐，从而实现了从多维度进行弹幕推荐，进而提高
了弹幕推荐的效果，满足了用户的实际弹幕输入需求。
[0192]
本发明所述弹幕推荐装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
[0193]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0194]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0195]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器镜像(read only memory image，rom)/随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0196]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。