弹幕信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开关于一种弹幕信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。具体方案包括：获取目标直播间的目标弹幕信息；采用与目标直播间对应的目标弹幕分类模型对目标弹幕信息进行分类，确定目标弹幕信息对应的目标类别，目标弹幕分类模型是在通用弹幕分类模型基础上增加目标直播间的弹幕信息训练得到的；当目标类别为第一类别时，从目标直播间删除目标弹幕信息，第一类别的目标弹幕信息为满足用户的负向反馈行为触发条件的弹幕信息。通过针对不同直播间的弹幕分类模型，实现了不同直播间的弹幕信息的自动屏蔽，提高了弹幕屏蔽的灵活性。了弹幕屏蔽的灵活性。了弹幕屏蔽的灵活性。

【技术实现步骤摘要】
弹幕信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种弹幕信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]弹幕是指在播放视频时，伴随视频内容而弹出的评论性信息，其不仅能够使用户表达观看节目感受，而且还能使用户观看其他用户对节目的评论内容，实现用户观看视频时的互动性。
[0003]如今，许多视频类的应用都提供弹幕功能。为了防止一些不恰当的弹幕信息影响观看视频的其他用户及主播，电子设备需要识别出这些不恰当的弹幕信息，并进行屏蔽。
[0004]相关技术中，可以预先设置屏蔽关键词。当弹幕信息中包含屏蔽关键词时，电子设备可以将该弹幕信息屏蔽。但是，这种方法灵活性较差，当用户把中文换成拼音或者谐音字时，电子设备便无法将其进行屏蔽。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种弹幕信息的处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过针对不同直播间的弹幕分类模型，实现了不同直播间的弹幕信息的自动屏蔽，提高了弹幕屏蔽的灵活性。
[0006]本公开的技术方案如下：
[0007]根据本公开的第一方面，提供一种弹幕信息的处理方法，该方法包括：
[0008]获取目标直播间的目标弹幕信息；
[0009]采用与目标直播间对应的目标弹幕分类模型对目标弹幕信息进行分类，确定目标弹幕信息对应的目标类别，目标弹幕分类模型是在通用弹幕分类模型基础上增加目标直播间中满足预设条件的弹幕信息训练得到的；
[0010]当目标类别为第一类别时，从目标直播间删除目标弹幕信息，第一类别的目标弹幕信息为满足用户的负向反馈行为触发条件的弹幕信息。
[0011]可选的，弹幕信息的处理方法还包括：
[0012]当确定目标弹幕信息为误删除的弹幕信息时，将目标弹幕信息作为正向样本加入目标弹幕样本集合中。
[0013]可选的，目标类别为第二类别，第二类别的目标弹幕信息为正常弹幕信息，弹幕信息的处理方法还包括：
[0014]响应于账户将目标弹幕信息标记为第一类别的操作，将目标弹幕信息作为负向样本加入目标弹幕样本集合中。
[0015]可选的，弹幕信息的处理方法还包括：
[0016]当目标弹幕样本集合中新加入的样本数量在加之前的总样本数量中的占比大于或等于预设百分比时，采用加入样本后的目标弹幕样本集合重新训练神经网络，得到新的
目标弹幕分类模型。
[0017]可选的，弹幕信息的处理方法还包括：
[0018]获取来自多个直播间的第一类别的弹幕样本，并获取来自多个直播间的第二类别的弹幕样本，得到弹幕样本集合；
[0019]采用弹幕样本集合对神经网络进行训练，得到通用弹幕分类模型；
[0020]当弹幕样本集合中新加入的样本数量在加之前的总样本数量中的占比大于或等于预设百分比时，采用加入样本后的弹幕样本集合重新训练神经网络，得到目标弹幕分类模型。
[0021]根据本公开的第二方面，提供一种弹幕信息的处理装置，包括：
[0022]获取模块，被配置为执行获取目标直播间的目标弹幕信息；
[0023]确定模块，被配置为执行采用与目标直播间对应的目标弹幕分类模型对获取模块获取的目标弹幕信息进行分类，确定目标弹幕信息对应的目标类别，目标弹幕分类模型是在通用弹幕分类模型基础上增加目标直播间中满足预设条件的弹幕信息训练得到的；
[0024]删除模块，被配置为执行当确定模块确定的目标类别为第一类别时，从目标直播间删除目标弹幕信息，第一类别的目标弹幕信息为满足用户的负向反馈行为触发条件的弹幕信息。
[0025]可选的，弹幕信息的处理装置还包括：增加模块，增加模块，被配置为执行：
[0026]当确定目标弹幕信息为误删除的弹幕信息时，将目标弹幕信息作为正向样本加入目标弹幕样本集合中。
[0027]可选的，目标类别为第二类别，第二类别的目标弹幕信息为正常弹幕信息，弹幕信息的处理装置还包括：增加模块，增加模块，被配置为执行：
[0028]响应于账户将目标弹幕信息标记为一类别的操作，将目标弹幕信息作为负向样本加入目标弹幕样本集合中。
[0029]可选的，弹幕信息的处理装置还包括：训练模块；
[0030]训练模块，被配置为执行当目标弹幕样本集合中新加入的样本数量在加之前的总样本数量中的占比大于或等于预设百分比时，采用加入样本后的目标弹幕样本集合重新训练神经网络，得到新的目标弹幕分类模型。
[0031]可选的，弹幕信息的处理装置还包括：训练模块；
[0032]获取模块，还被配置为执行获取来自多个直播间的第一类别的弹幕样本，并获取来自多个直播间的第二类别的弹幕样本，得到弹幕样本集合；
[0033]训练模块，被配置为执行采用获取模块获取的弹幕样本集合对神经网络进行训练，得到通用弹幕分类模型；当弹幕样本集合中新加入的样本数量在加之前的总样本数量中的占比大于或等于预设百分比时，采用加入样本后的弹幕样本集合重新训练神经网络，得到目标弹幕分类模型。
[0034]根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，电子设备包括：
[0035]处理器；
[0036]用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现上述第一方面中任一种可选地弹幕信息的处理方法。
[0037]根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上
存储有指令，当计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述第一方面中任一种可选地弹幕信息的处理方法。
[0038]根据本公开的第五方面，提供一种计算机程序产品，包含指令，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行如第一方面中任一种可选地弹幕信息的处理方法。
[0039]本公开提供的技术方案至少带来以下有益效果：弹幕信息的处理装置获取目标直播间的目标弹幕信息，并采用与目标直播间对应的目标弹幕分类模型对目标弹幕信息进行分类，确定目标弹幕信息对应的目标类别，当目标类别为第一类别时，从目标直播间删除目标弹幕信息，第一类别的目标弹幕信息为满足用户的负向反馈行为触发条件的弹幕信息。由于目标弹幕分类模型是在通用弹幕分类模型基础上增加目标直播间中满足预设条件的弹幕信息训练得到的，不同直播间的弹幕信息不同，使得不同直播间对应的目标弹幕分类模型不同。通过利用针对每个直播间的弹幕分类模型来对弹幕信息进行分类，若是第一类别，则删除该弹幕信息，实现了各个直播间的弹幕信息的智能屏蔽，提高了弹幕屏蔽的灵活性。
[0040]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0041]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理，并不构成对本公开的不当限定。
[0042]图1是根据一示例性实施例示出的一种弹幕信息的处理方法的流程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种弹幕信息的处理方法，其特征在于，包括：获取目标直播间的目标弹幕信息；采用与所述目标直播间对应的目标弹幕分类模型对所述目标弹幕信息进行分类，确定所述目标弹幕信息对应的目标类别，所述目标弹幕分类模型是在通用弹幕分类模型基础上增加所述目标直播间中满足预设条件的弹幕信息训练得到的；当所述目标类别为第一类别时，从所述目标直播间删除所述目标弹幕信息，所述第一类别的所述目标弹幕信息为满足用户的负向反馈行为触发条件的弹幕信息。2.根据权利要求1所述的弹幕信息的处理方法，其特征在于，所述弹幕信息的处理方法还包括：当确定所述目标弹幕信息为误删除的弹幕信息时，将所述目标弹幕信息作为正向样本加入目标弹幕样本集合中。3.根据权利要求1所述的弹幕信息的处理方法，其特征在于，所述目标类别为第二类别，所述第二类别的目标弹幕信息为正常弹幕信息，所述弹幕信息的处理方法还包括：响应于账户将所述目标弹幕信息标记为所述第一类别的操作，将所述目标弹幕信息作为负向样本加入目标弹幕样本集合中。4.根据权利要求2或3所述的弹幕信息的处理方法，其特征在于，所述弹幕信息的处理方法还包括：当所述目标弹幕样本集合中新加入的样本数量在加之前的总样本数量中的占比大于或等于预设百分比时，采用加入样本后的目标弹幕样本集合重新训练神经网络，得到新的目标弹幕分类模型。5.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的弹幕信息的处理方法，其特征在于，所述弹幕信息的处理方法还包括：获取来自多个直播间的所述第一类别的弹幕样本，并获取来自所述多个直播间的第二类别的弹幕样本，得到弹幕样本集合；采用所述弹幕样本集合对神经网络进行训练，得到所述通用弹幕分类模型；当所述弹幕样本集合中新加入的样本数量在加之前的总样本数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宜坚，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：