投票信息生成方法、投票信息显示方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种投票信息生成方法、投票信息显示方法及装置，属于计算机技术领域。该投票信息生成方法包括：获取目标视频中的视频片段关联的文本内容，文本内容包括第一文本内容或第二文本内容的至少一种，第一文本内容为视频片段包含的文本内容，第二文本内容为视频片段的弹幕包含的文本内容；基于所获取的文本内容中的关键词，生成视频片段的投票主题；基于关键词和投票主题，生成视频片段的至少两个投票候选项；基于投票主题和至少两个投票候选项，生成视频片段的投票信息。本申请实施例提供了自动生成视频片段的投票信息的方法，无需人工创建投票信息，提高了操作效率，节省了时间。节省了时间。节省了时间。

【技术实现步骤摘要】
投票信息生成方法、投票信息显示方法及装置


[0001]本申请实施例涉及计算机
，特别涉及一种投票信息生成方法、投票信息显示方法及装置。

技术介绍

[0002]投票是一种常用的互动方式，广泛应用于各种场景中。而随着视频的广泛传播，目前提供了一种在视频中进行投票的方法，由视频网站的运营人员或者视频的制作者在视频中人为创建投票信息，在播放视频的过程中通过显示该投票信息吸引观看视频的对象进行投票。但是，这种方式需要人工在视频中创建投票信息，操作效率很低，且这种方式难以覆盖大量的视频，导致视频的投票互动不够充分。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种投票信息生成方法、投票信息显示方法及装置，无需人工创建投票信息，提高了操作效率，节省了时间，且这种方法能够有效覆盖大量的视频，提高了投票互动的覆盖率。所述技术方案如下：
[0004]一方面，提供了一种投票信息生成方法，所述方法包括：
[0005]获取目标视频中的视频片段关联的文本内容，所述文本内容包括第一文本内容或第二文本内容的至少一种，所述第一文本内容为所述视频片段包含的文本内容，所述第二文本内容为所述视频片段的弹幕包含的文本内容；
[0006]基于所获取的文本内容中的关键词，生成所述视频片段的投票主题；
[0007]基于所述关键词和所述投票主题，生成所述视频片段的至少两个投票候选项；
[0008]基于所述投票主题和所述至少两个投票候选项，生成所述视频片段的投票信息。
[0009]可选地，所述第一生成模型的训练过程包括：
[0010]获取正样本视频片段关联的样本文本内容，所述正样本视频片段为包含样本投票信息且所述样本投票信息的参与率达到目标阈值的视频片段；
[0011]获取所述样本投票信息中包含的样本投票主题；
[0012]基于所述样本文本内容和所述样本投票主题，调整所述第一生成模型中的模型参数。
[0013]可选地，所述第二生成模型的训练过程包括：
[0014]获取正样本视频片段关联的样本文本内容，所述正样本视频片段为包含样本投票信息且所述样本投票信息的参与率达到目标阈值的视频片段；
[0015]获取所述样本投票信息中包含的样本投票主题和至少两个样本投票候选项；
[0016]基于每个所述样本文本内容与每个所述样本投票候选项之间的关联度，确定每个所述样本投票候选项对应的文本类别，所述文本类别包括所述样本投票候选项关联的样本文本内容；
[0017]分别从每个所述样本投票候选项对应的所述文本类别中抽取样本关键词；
[0018]基于所述样本文本内容、所述样本投票主题、所述至少两个样本投票候选项以及每个所述样本投票候选项对应的样本关键词，调整所述第二生成模型中的模型参数。
[0019]可选地，投票判定模型包括第一特征提取子模型、第一拼接层和第二分类层，所述投票判定模型还包括热度特征表，所述热度特征表包含至少一种热度参数对应的热度特征；
[0020]所述获取所述第一文本内容对应的第一文本特征和所述第二文本内容对应的第二文本特征，包括：调用所述第一特征提取子模型，获取所述第一文本内容对应的第一文本特征和所述第二文本内容对应的第二文本特征；
[0021]所述获取所述第一热度参数对应的第一热度特征和所述第二热度参数对应的第二热度特征，包括：基于所述第一热度参数和所述第二热度参数查询所述热度特征表，得到所述第一热度特征和所述第二热度特征；
[0022]所述将所述第一文本特征、所述第二文本特征、所述第一热度特征和所述第二热度特征进行拼接，得到视频片段特征，包括：调用所述第一拼接层，将所述第一文本特征、所述第二文本特征、所述第一热度特征和所述第二热度特征进行拼接，得到所述视频片段特征；
[0023]所述基于所述视频片段特征进行分类，得到所述投票标识，包括：调用所述第二分类层，基于所述视频片段特征进行分类，得到所述投票标识。
[0024]可选地，所述投票判定模型的训练过程包括：
[0025]获取样本视频片段、所述样本视频片段关联的样本文本内容及所述样本文本内容的热度参数，所述样本视频片段包括正样本视频片段或负样本视频片段的至少一种，所述正样本视频片段为包含样本投票信息且所述样本投票信息的参与率达到目标阈值的视频片段，所述负样本视频片段为：包含样本投票信息且所述样本投票信息的参与率未达到所述目标阈值的视频片段，或不包含样本投票信息的视频片段的至少一种；
[0026]基于所述样本视频片段、所述样本视频片段关联的样本文本内容及所述样本文本内容的热度参数，调整所述投票判定模型中的模型参数，所述模型参数包括所述热度特征表。
[0027]可选地，所述基于所述投票主题和所述至少两个投票候选项，生成所述视频片段的投票信息之后，所述方法还包括：
[0028]基于目标账号的兴趣标签和所述投票信息，确定互动参数，所述互动参数表示所述目标账号基于所述投票信息进行投票操作的可能性；
[0029]在所述互动参数满足互动条件的情况下，向所述目标账号对应的目标终端发送所述投票信息，所述投票信息用于在所述目标终端播放所述视频片段时展示。
[0030]另一方面，提供了一种投票信息显示方法，所述方法包括：
[0031]基于目标视频中的视频片段，获取所述视频片段的投票信息，所述投票信息基于投票主题和至少两个投票候选项生成，所述投票主题基于所述视频片段关联的文本内容中的关键词生成，所述至少两个投票候选项基于所述关键词和所述投票主题生成；
[0032]基于当前登录的目标账号的兴趣标签和所述投票信息，确定互动参数，所述互动参数表示所述目标账号基于所述投票信息进行投票操作的可能性；
[0033]在所述互动参数满足互动条件的情况下，在播放所述视频片段时显示所述投票信
息；
[0034]其中，所述文本内容包括第一文本内容或第二文本内容的至少一种，所述第一文本内容为所述视频片段包含的文本内容，所述第二文本内容为所述视频片段的弹幕包含的文本内容。
[0035]可选地，所述投票信息包括投票主题和至少两个投票候选项，所述基于当前登录的目标账号的兴趣标签和所述投票信息，确定互动参数，包括：
[0036]获取所述目标账号的兴趣标签对应的兴趣特征、所述投票主题对应的投票主题特征和所述至少两个投票候选项分别对应的投票候选项特征；
[0037]将所述兴趣特征、所述投票主题特征和至少两个投票候选项特征进行拼接，得到互动特征；
[0038]基于所述互动特征进行分类，得到所述互动参数。
[0039]可选地，投票互动模型包括第二特征提取子模型、第二拼接层和第三分类层；
[0040]所述获取所述目标账号的兴趣标签对应的兴趣特征、所述投票主题对应的投票主题特征和所述至少两个投票候选项分别对应的投票候选项特征，包括：调用所述第二特征提取子模型，获取所述兴趣标签对应的兴趣特征、获取所述投本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种投票信息生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标视频中的视频片段关联的文本内容，所述文本内容包括第一文本内容或第二文本内容的至少一种，所述第一文本内容为所述视频片段包含的文本内容，所述第二文本内容为所述视频片段的弹幕包含的文本内容；基于所获取的文本内容中的关键词，生成所述视频片段的投票主题；基于所述关键词和所述投票主题，生成所述视频片段的至少两个投票候选项；基于所述投票主题和所述至少两个投票候选项，生成所述视频片段的投票信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所获取的文本内容中的关键词，生成所述视频片段的投票主题，包括：对所述关键词进行编码，得到所述关键词对应的关键词特征；对所述关键词特征进行解码，得到至少两个投票主题词语，所述至少两个投票主题词语构成所述投票主题。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，第一生成模型包括第一编码子模型和第一解码子模型；所述对所述关键词进行编码，得到所述关键词对应的关键词特征，包括：调用所述第一编码子模型，对N个所述关键词进行编码，得到N个所述关键词分别对应的关键词特征，N为大于1的整数；所述对所述关键词特征进行解码，得到至少两个投票主题词语，所述至少两个投票主题词语构成所述投票主题，包括：调用所述第一解码子模型，对N个所述关键词特征进行解码，得到第1个解码特征，基于所述第1个解码特征和N个所述关键词特征，确定第一投票主题词语；调用所述第一解码子模型，对N个所述关键词特征和所述第一投票主题词语进行解码，得到第2个解码特征，基于所述第2个解码特征和N个所述关键词特征，确定当前的投票主题，所述当前的投票主题包括所述第一投票主题词语和第二投票主题词语，直至通过N次解码后确定所述视频片段的投票主题。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一生成模型还包括第一分类层和预设词语库，所述预设词语库包括至少两个词语，所述基于所述第1个解码特征和N个所述关键词特征，确定第一投票主题词语，包括：基于所述第1个解码特征和N个所述关键词特征确定N个第一复制概率，第j个所述第一复制概率为在投票主题中复制第j个所述关键词的概率，j为正整数，且j不大于N；在第j个所述第一复制概率满足复制条件的情况下，将第j个所述关键词确定为所述第一投票主题词语；在每个所述第一复制概率不满足所述复制条件的情况下，调用所述第一分类层基于所述第1个解码特征和所述预设词语库进行分类，得到所述预设词语库中的每个词语的分类概率，基于所述每个词语的分类概率，确定所述第一投票主题词语。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第2个解码特征和N个所述关键词特征，确定当前的投票主题，所述当前的投票主题包括所述第一投票主题词语和第二投票主题词语，包括：基于所述第2个解码特征和N个所述关键词特征确定N个第二复制概率，第j个所述第二
复制概率为在投票主题中复制第j个所述关键词的概率，j为正整数，且j不大于N；在第j个所述第二复制概率满足所述复制条件的情况下，将第j个所述关键词确定为所述第二投票主题词语；在每个所述第二复制概率不满足所述复制条件的情况下，调用所述第一分类层基于所述第2个解码特征和所述预设词语库进行分类，得到多个候选投票主题的分类概率，每个候选投票主题包括一个所述第一投票主题词语和一个所述第二投票主题词语；基于所述每个候选投票主题的分类概率，确定所述当前的投票主题。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本内容包括所述第一文本内容和所述第二文本内容，所述基于所述关键词和所述投票主题，生成所述视频片段的至少两个投票候选项，包括：获取所述第一文本内容中的第一关键词；对所述第二文本内容进行聚类，得到多个文本类别，每个文本类别包含至少一条所述第二文本内容；分别从每个所述文本类别中抽取第二关键词；基于所述第一关键词、所述投票主题和每个所述文本类别对应的第二关键词，分别生成与每个所述文本类别对应的投票候选项。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一关键词、所述投票主题和每个所述文本类别对应的第二关键词，分别生成与每个所述文本类别对应的投票候选项，包括：对所述第一关键词、所述投票主题和第i个所述文本类别对应的第二关键词进行编码，得到关键词特征，i为正整数，i不大于所述文本类别的数量；对所述关键词特征进行解码，得到至少两个投票候选项词语，所述至少两个投票候选项词语构成第i个投票候选项。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，第二生成模型包括第二编码子模型和第二解码子模型；所述对所述第一关键词、所述投票主题和第i个所述文本类别对应的第二关键词进行编码，得到关键词特征，包括：调用所述第二编码子模型，对所述第一关键词、所述投票主题和第i个所述文本类别对应的第二关键词进行编码，得到所述关键词特征；所述对所述关键词特征进行解码，得到至少两个投票候选项词语，所述至少两个投票候选项词语构成第i个投票候选项，包括：调用所述第二解码子...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小帅，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：