一种角色分析方法及分析系统技术方案

本申请公开了一种角色分析方法及分析系统，其中角色分析方法包括：S2：在预设文本中提取第一标签词；S4：根据第一标签词及预设规则确定第一标签数值；S6：根据第一标签词数值与第二标签词所对应的第二标签数值得出计算结果；S8：根据计算结果得出第一标签数值所对应的第一信息与第二标签数值所对应的第二信息之间的相关度。与现有技术相比，本申请所提供的角色分析方法及分析系统能够通过将预设本文中提取第一标签词，并将该标签词赋值，将该标签词的赋值与第二标签词所对应的第二标签值经过计算得出二者的匹配程度。因此，导演可以通过上述方法或系统自动找出最适合这个剧本的演员，同时演员也可以通过上述系统找到最适合自己的剧本。

【技术实现步骤摘要】
一种角色分析方法及分析系统
本申请涉及信息处理领域，特别是一种角色分析方法及分析系统。
技术介绍
目前，在传媒行业市场里有许多对针对明星和剧本的数据化分析的系统，但缺少一个可以通过对剧本的评估来实现剧本中角色的演员匹配的系统，导致有的人手中有好的剧本但是无法将它拍成电影或电视剧或者是有好的剧本但是不能选择出适合的演员来拍成电影或电视剧。
技术实现思路
本申请的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓解上述问题。根据本申请的一个方面，提供了一种角色分析方法，包括如下步骤：S2：在预设文本中提取第一标签词；S4：根据所述第一标签词及预设规则确定第一标签数值；S6：根据所述第一标签词数值与第二标签词所对应的第二标签数值得出计算结果；S8：根据所述计算结果得出所述第一标签数值所对应的第一信息与所述第二标签数值所对应的第二信息之间的相关度。可选地，所述步骤S6包括：S61：根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第二标签数值的至少其中之一得出第一计算结果；S62：根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第二标签数值的至少其中之一得出第二计算结果；所述步骤S8为：根据所述第一计算结果与所述第二计算结果得出所述第一信息与所述第二信息的相关度。可选地，所述步骤S61为通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2得出所述第一计算结果，所述步骤S62为通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2得出所述第二计算结果；其中A为夹角，且A大于等于0度，小于等于90度，X1-Xn为第一标签数值，Y1-Yn为第二标签数值，A越大，则所述第一信息与所述第二信息相关度越低，夹角A越小，则所述第一信息与所述第二信息相关度越高。可选地，所述步骤S8包括：S81：将多个所述第一计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵A1；S82：将多个所述第二计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵B1；S83：根据所述矩阵A1与所述矩阵B1得出所述第一信息与所述第二信息的相关度。可选地，所述角色分析方法还包括：S10：通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2，根据所述第一标签数值中的至少其中之一与第三标签词所对应的第三标签数值的至少其中之一得出第三计算结果，通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2，根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第三标签数值的至少其中之一得出第四计算结果；其中A为夹角，且A大于等于0度，小于等于90度，X1-Xn为第一标签数值，Y1-Yn为第三标签数值，A越大，则所述第一信息与所述第三标签值所对应的第三信息的相关度越低，夹角A越小，则所述第一信息与所述第三信息相关度越高；S12：将多个所述第三计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵a1；S14：将多个所述第四计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵b1；S16：根据公式A1＝[M-a1]/M*100计算第一吻合度，其中A1为第一吻合度，M为所述第三信息的数量；根据公式B1＝[M-b1]/M*100计算第二吻合度，其中B1为第二吻合度，M为所述第三信息的数量；S18：根据公式S＝0.35A1+0.65B1计算综合吻合度，其中S为综合吻合度。可选地，所述步骤S2包括：S22：根据词频对分析所述预设文本进行分词；S24：根据所述分词建立分词数据库；S26：将所述分词数据库中的分词按照预设规则分类；S28：在分类后的分词中提取第一标签词。根据本申请的另一方面，提供了一种角色分析系统，包括：第一客户端，用于接收预设文本；服务器，连接所述第一客户端，用于接收所述第一客户端发送的所述预设文本，在所述预设文本中提取第一标签词，根据所述第一标签词及预设规则确定第一标签数值，并根据所述第一标签数值与第二标签数值得出所述第一标签数值所对应的第一信息与所述第二标签数值所对应的第二信息之间的相关度。可选地，所述角色分析系统还包括：第二客户端，连接所述服务器，用于接收第三标签；所述服务器通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2，根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第三标签所对应的第三标签数值的至少其中之一得出第三计算结果，通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2，根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第三标签数值的至少其中之一得出第四计算结果；其中A为夹角，且A大于等于0度，小于等于90度，X1-Xn为第一标签数值，Y1-Yn为第三标签数值，A越大，则所述第一信息与所述第三标签值所对应的第三信息的相关度越低，夹角A越小，则所述第一信息与所述第三信息相关度越高；所述服务器将多个所述第三计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵a1，将多个所述第四计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵b1；根据公式A1＝[M-a1]/M*100计算第一吻合度，其中A1为第一吻合度，M为所述第三信息的数量；根据公式B1＝[M-b1]/M*100计算第二吻合度，其中B1为第二吻合度，M为所述第三信息的数量，根据公式S＝0.35A1+0.65B1计算综合吻合度，其中S为综合吻合度。根据本申请的另一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求上述任一项所述的方法。根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，优选为非易失性可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时实现如权利要求上述任一项所述的方法。与现有技术相比，本申请所提供的角色分析方法及分析系统能够通过将预设本文(以剧本为例)中提取第一标签词(例如主角标签词、性格标签词，外貌标签词等等)，并将该标签词赋值，将该标签词的赋值与第二标签词(演员的性格、外貌等)所对应的第二标签值经过计算得出二者的匹配程度。因此，导演可以通过上述方法或系统自动找出最适合这个剧本的演员，同时演员也可以通过上述系统找到最适合自己的剧本。进一步地，当导演以后预定演员之后，将预定演员的性格标签词、外貌标签词等(第三标签词)输入系统之后，将剧本与预定演员通过计算得出匹配程度，进而可以直观的展示该预定演员是否符合该剧本。根据下文结合附图对本申请的具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本申请的上述以及其他目的、优点和特征。附图说明后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种角色分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S2：在预设文本中提取第一标签词；S4：根据所述第一标签词及预设规则确定第一标签数值；S6：根据所述第一标签词数值与第二标签词所对应的第二标签数值得出计算结果；S8：根据所述计算结果得出所述第一标签数值所对应的第一信息与所述第二标签数值所对应的第二信息之间的相关度。

【技术特征摘要】
1.一种角色分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S2：在预设文本中提取第一标签词；S4：根据所述第一标签词及预设规则确定第一标签数值；S6：根据所述第一标签词数值与第二标签词所对应的第二标签数值得出计算结果；S8：根据所述计算结果得出所述第一标签数值所对应的第一信息与所述第二标签数值所对应的第二信息之间的相关度。2.根据权利要求1所述的角色分析方法，其特征在于，所述步骤S6包括：S61：根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第二标签数值的至少其中之一得出第一计算结果；S62：根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第二标签数值的至少其中之一得出第二计算结果；所述步骤S8为：根据所述第一计算结果与所述第二计算结果得出所述第一信息与所述第二信息的相关度。3.根据权利要求2所述的角色分析方法，其特征在于，所述步骤S61为通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2得出所述第一计算结果，所述步骤S62为通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2得出所述第二计算结果；其中A为夹角，且A大于等于0度，小于等于90度，X1-Xn为第一标签数值，Y1-Yn为第二标签数值，A越大，则所述第一信息与所述第二信息相关度越低，夹角A越小，则所述第一信息与所述第二信息相关度越高。4.根据权利要求3所述的角色分析方法，其特征在于，所述步骤S8包括：S81：将多个所述第一计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵A1；S82：将多个所述第二计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵B1；S83：根据所述矩阵A1与所述矩阵B1得出所述第一信息与所述第二信息的相关度。5.根据权利要求4所述的角色分析方法，其特征在于，所述角色分析方法还包括：S10：通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2，根据所述第一标签数值中的至少其中之一与第三标签词所对应的第三标签数值的至少其中之一得出第三计算结果，通过公式：COSA＝(X1*Y1+X2*Y2+…+Xn*Yn)/((X1^2+X2^2+…+Xn^2)^1/2)*(y1^2+Y2^2+…+Yn^2)^1/2，根据所述第一标签数值中的至少其中之一与所述第三标签数值的至少其中之一得出第四计算结果；其中A为夹角，且A大于等于0度，小于等于90度，X1-Xn为第一标签数值，Y1-Yn为第三标签数值，A越大，则所述第一信息与所述第三标签值所对应的第三信息的相关度越低，夹角A越小，则所述第一信息与所述第三信息相关度越高；S12：将多个所述第三计算结果按照预设规则排序，并得到矩阵a1；S14：将多个所述第四计算结果按照预...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杉，彭驿玲，
申请(专利权)人：中国传媒大学，
类型：发明
国别省市：北京,11