CN108376147B - 一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置 - Google Patents

一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种用于获得视频的评价结果信息的方法，其中，该方法包括以下步骤：将视频划分为多个分段；获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息；根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息。根据本发明的方案，使得对视频的评价更加准确和客观，进而能够更精确地对多个视频进行排序。

Description

一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置。
背景技术
现有技术中，用户可对其观看的视频进行评价，计算机设备可通过统计所有用户对一个视频的评价，来得到该视频所对应的总体评价。然而，现有技术中，无论是从用户角度还是从计算机设备的角度，对视频的评价均是直接以完整的视频作为评价对象。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置。
根据本发明的一个方面，提供一种用于获得视频的评价结果信息的方法，其中，该方法包括以下步骤：
将视频划分为多个分段；
获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息；
根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种用于获得视频的评价结果信息的装置，其中，该装置包括：
用于将视频划分为多个分段的装置；
用于获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的装置；
用于根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息的装置。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：通过将视频划分为多个分段，并获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息，来确定视频的评价结果信息，使得对视频的评价更加准确和客观，进而能够更精确地对多个视频进行排序。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的方法的流程示意图；
图2为本发明另一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的方法的流程示意图；
图3为本发明一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的装置的结构示意图；
图4为本发明另一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的装置的结构示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
在上下文中所称“计算机设备”，也称为“电脑”，是指可以通过运行预定程序或指令来执行数值计算和/或逻辑计算等预定处理过程的智能电子设备，其可以包括处理器与存储器，由处理器执行在存储器中预存的程序指令来执行预定处理过程，或是由ASIC、FPGA、DSP等硬件执行预定处理过程，或是由上述二者组合来实现。
所述计算机设备例如包括用户设备与网络设备。其中，所述用户设备包括但不限于PC机、平板电脑、智能手机、PDA等；所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。其中，所述计算机设备可单独运行来实现本发明，也可接入网络并通过与网络中的其他计算机设备的交互操作来实现本发明。其中，所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络等。
需要说明的是，所述用户设备、网络设备和网络等仅为举例，其他现有的或今后可能出现的计算机设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并以引用方式包含于此。
本文后面所讨论的方法(其中一些通过流程图示出)可以通过硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或者其任意组合来实施。当用软件、固件、中间件或微代码来实施时，用以实施必要任务的程序代码或代码段可以被存储在机器或计算机可读介质(比如存储介质)中。(一个或多个)处理器可以实施必要的任务。
这里所公开的具体结构和功能细节仅仅是代表性的，并且是用于描述本发明的示例性实施例的目的。但是本发明可以通过许多替换形式来具体实现，并且不应当被解释成仅仅受限于这里所阐述的实施例。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
这里所使用的术语仅仅是为了描述具体实施例而不意图限制示例性实施例。除非上下文明确地另有所指，否则这里所使用的单数形式“一个”、“一项”还意图包括复数。还应当理解的是，这里所使用的术语“包括”和/或“包含”规定所陈述的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在，而不排除存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。
还应当提到的是，在一些替换实现方式中，所提到的功能/动作可以按照不同于附图中标示的顺序发生。举例来说，取决于所涉及的功能/动作，相继示出的两幅图实际上可以基本上同时执行或者有时可以按照相反的顺序来执行。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
图1为本发明一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的方法的流程示意图。根据本实施的方法包括步骤S1、步骤S2和步骤S3。
在步骤S1中，计算机设备将视频划分为多个分段。
其中，计算机设备将视频划分为多个分段的实现方式包括但不限于：
1)计算机设备根据预定时间间隔将视频划分为多个分段。
例如，预定时间间隔为10s(秒)，计算机设备将视频从起点开始每10s作为一个分段，且当剩余片段不足10s时，将该剩余片段作为一个分段。
2)计算机设备根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息，将所述视频划分为多个分段。
其中，用户在观看所述视频期间的互动操作信息包括与用户在观看视频期间与视频之间的互动操作相关的任何信息，如各个用户执行的互动操作及每项互动操作对应的操作内容、操作时间、操作频率等。优选地，所述互动操作包括但不限于：用户针对视频执行的播放相关操作(如快进、后退、加大音量、减小音量等操作)、用户针对视频执行的实时反馈操作(如点赞操作、差评操作、分享操作等)。优选地，可预先定义特定互动操作对应的评价倾向，如用户手指在视频上向左滑动表示喜欢，向右滑动表示不喜欢，又如用户双击屏幕表示喜欢，长按屏幕超过预定值表示不喜欢。
作为一个示例，一个视频的时长为20分钟，计算机设备统计了200个用户在观看该视频期间的互动操作信息，该互动操作信息包括该200个用户执行的每次后退和快进操作所对应的操作时间，计算机设备根据该互动操作信息确定该200个用户中有20％的用户在视频的第一分钟内执行了快进操作，有10％的用户在视频的第5分钟至第10分钟之间执行了后退操作，则计算机设备根据该互动操作信息将视频划分为以下四个分段：0-1分钟，2至4分钟，5-10分钟，11-20分钟。
作为另一个示例，一个直播视频的时长为10分钟，计算机设备统计了100个用户在观看该视频期间的互动操作信息，该互动操作信息指示每个用户在观看视频期间执行的每次点赞操作，计算机设备根据该互动操作信息确定在视频的第1至2分钟有50％的用户点赞，在视频的第3至7分钟有2％的用户点赞，在视频的第8至10分钟有60％的用户点赞，则计算机设备根据该互动操作信息将视频划分为以下四个分段：0-1分钟，1至2分钟，3-7分钟，8-10分钟。
需要说明的是，本发明发现，用户在观看视频期间的互动操作能够准确地反映用户对视频中不同片段的喜好程度。例如，用户在较为喜欢一段内容时会执行后退操作以重复观看该段内容或者加大音量以能更清楚地识别视频所讲的内容，而在较为不喜欢一段内容时会执行快进操作以过滤掉该段内容或者减小音量而降低关注，若当用户的喜欢程度一般时通常不执行任何互动操作；又例如，用户可在看到自己喜欢或者不喜欢的内容时执行点赞或差评操作以实时地表达自己的当前感想。因此，基于本实现方式2)得到的多个分段能够反映用户在观看视频期间的喜好变化。
3)步骤S1进一步包括步骤S11和步骤S12。
在步骤S11中，计算机设备获得所述视频的视频场景信息。
其中，所述视频场景信息包括任何与视频中的视频场景相关的信息。其中，一个视频场景对应所述视频中的一帧或连续多帧。优选地，所述视频场景信息包括但不限于以下至少一项：视频中所包含的视频场景的数量、每个视频场景对应的视频帧、每个视频场景对应的帧数或者时间长度、每个视频场景所对应的场景类型(如美食场景、旅游场景、会议场景等)等。
其中，计算机设备可采用多种方式来获得所述视频的视频场景信息。
例如，计算机设备直接根据来自用户的指示信息，确定所述视频的视频场景信息。
又例如，计算机设备的数据库中预先存储有多个特定视觉对象及每个特定视觉对象对应的场景类型，则当判断视频的一帧中出现特定视觉对象时，计算机设备将该帧作为一个视频场景，并将该特定视觉对象对应的场景类型作为该视频场景的场景类型，由此，计算机设备可确定视频的视频场景信息，该视频场景信息用于指示包含特定视觉对象的每个视频场景及其场景类型。
作为一种优选方案，计算机设备根据所述视频的音频特征信息和/或视觉特征信息，对所述视频进行语义理解，获得所述视频的视频场景信息。
其中，所述音频特征信息包括任何与视频的音频特征相关的信息，如音调、音强、音色等。
其中，所述视觉特征信息包括任何与视频的视觉特征相关的信息，如视频的字幕、视频中呈现的对象(如人物、物品等)等。
具体地，计算机设备根据视频的音频特征信息和/或视觉特征信息，对所述视频进行语义理解，来确定视频含义(也即视频在表达什么)，进而基于视频含义，获得所述视频的视频场景信息。
作为一个示例，计算机设备对视频的音频特征信息进行语音识别获得文本识别结果，并通过对该文本识别结果进行语义分析确定该视频从头到尾讲述的是一种美食的制作方法，则计算机设备确定该视频的视频场景信息，该视频场景信息用于指示将该视频整体作为一个视频场景，且该视频场景为美食场景。
优选地，计算机设备根据视频的音频特征信息和/或视觉特征信息，分别对视频的每一帧进行语义理解，当存在含义相同或相近的连续多帧时，将该多帧作为视频中的一个视频场景，并基于该多帧的含义确定该视频场景的场景类型。
作为另一个示例，对于视频中的一帧，计算机设备获得该帧的视觉特征信息，该视觉特征信息指示该帧中呈现的对象包括：人物、背包、帐篷；则计算机设备根据该视觉特征信息进行语义理解，确定该帧中的人物正在旅游；则当判断到视频中的连续多帧的含义均是该人物正在旅游时，计算机设备将该多帧作为视频中的一个视频场景，并确定该视频场景为旅游场景。相类似地，计算机设备可确定视频中的其他视频场景以及其场景类型。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何获得所述视频的视频场景信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
在步骤S12中，计算机设备根据所述视频场景信息，将所述视频划分为多个分段。
作为一个示例，视频的视频场景信息包括视频的每一帧所对应的场景类型，则每当视频的连续多帧对应的场景类型相同时，计算机设备将该连续多帧作为一个分段，从而将视频划分为多个分段。本示例中，视频的每个分段对应一个场景类型，且相邻两个分段对应的场景类型是不同的。
作为步骤S12的一种优选方案，当根据所述视频场景信息，确定所述视频中连续的至少两个视频场景相同或者相关联时，计算机设备将该至少两个视频场景对应的视频片段确定为视频的一个分段。
优选地，计算机设备可基于视频场景对应的场景类型的关联度，来确定两个视频场景是否相关联。优选地，计算机设备中可预先存储多个场景类型之间的关联关系。
作为一个示例，视频的视频场景信息包括视频的每一帧所对应的场景类型，计算机设备根据该视频场景信息，确定视频的第0-1分钟为美食场景、第1-10分钟为旅游场景、第10至11分钟为游戏场景，由于美食场景与旅游场景相关联，因此，计算机设备将视频的第0-10分钟作为视频的一个分段，将视频的第10至11分钟作为视频的另一个分段。本示例中，视频的每个分段对应一个场景，或对应多个相关联的场景。
需要说明的是，上述实现方式2)和3)可以相结合，具体地，计算机设备根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息，以及视频的视频场景信息，将视频划分为多个分段。作为一个示例，计算机设备根据该视频场景信息，确定视频的第0-1分钟为美食场景、第1-10分钟为旅游场景、第10至11分钟为游戏场景；计算机设备根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息确定有80％的用户在视频的第0至5分钟持续点赞，则用户将视频划分为以下三个分段：第0至5分钟、第5至10分钟、第10至11分钟。作为另一个示例，视频的一个视频场景对应视频中的连续多帧，当互动操作信息指示大部分用户在该视频场景中先后执行了相反的互动操作时，计算机设备基于用户的互动操作信息作将该视频场景划分为两个分段。
需要说明的是，考虑到一个视频的开头和结尾处通常有一段内容并非视频的主要播放内容，或者，并非用户所关注的内容(如电影片头和片尾字幕)，则对该部分内容进行评价的意义不大，因此，优选地，可去除视频的开头和结尾处的部分内容，并对去除操作后剩下的视频片段执行步骤S1的操作，来将该视频片段划分为多个分段。例如，预定时长为15s，视频总时长为1小时，计算机设备去除视频的开头15s和结尾15s，并基于上述实现方式2)将视频中剩下的59分30的视频片段划分为多个分段。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何将视频划分为多个分段的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
在步骤S2中，计算机设备获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息。
具体地，对于视频中每个分段，计算机设备获得该分段所对应的分段评价信息。其中，对于多个用户中的每个用户，计算机设备可先确定与该用户对应的该分段的分段评价信息；之后，计算机设备根据每个用户对应的该分段的分段评价信息，确定与该多个用户对应的该分段的分段评价信息。
其中，所述分段评价信息包括任何用于指示针对该分段的评价的信息。优选地，所述分段评价信息可为评价分值(如评价分值为0至100中的数值，评价分值越高则评价越高)或评价等级(如等级A评价最高，等级B次之，等级C评价最低)。
具体地，计算机设备获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的实现方式包括但不限于：
1)对于所述每个分段，计算机设备根据用户在观看该分段期间的体征信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
其中，所述体征信息包括任何与用户的身体特征相关的信息。优选地，所述体征信息包括但不限于：用户的体温变化、血压/心率变化、眼球移动情况、瞳孔状态、身体动作、面部变化等。优选地，所述体征变化信息包括用户观看该分段期间相比观看上一个分段时的体征变化情况。
其中，计算机设备可采用多种方式获得用户的体征信息。例如，在用户观看视频期间，计算机设备通过其内部安装的摄像头进行实时监测来获得用于的体征信息。又例如，在用户观看视频期间，计算机设备与用户佩戴的可穿戴设备相连接，并实时接收来自可穿戴设备的用户的体征信息。
其中，每个身体特征可具有相应的评价规则。例如，若用户在观看该分段期间心率升高，则该分段的评价值较高；若用户在观看该分段期间心率维持不变，则该分段的评价值较低。又例如，若用户的一直点头或大笑，则该分段的评价值较高；若用户一直摇头，则该分段的评价值较低。
2)对于所述每个分段，计算机设备根据用户在观看该分段期间的互动操作信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
其中，用户在观看该分段期间的互动操作信息包括与用户与该分段之间的互动操作相关的任何信息。用户在观看该分段期间的互动操作信息与前述用户在观看所述视频期间的互动操作信息相似，在此不再赘述。
作为一个示例，若用户在观看一个分段期间的互动操作信息指示用户在观看该分段期间执行了持续点赞操作，则该分段对应的评价等级较高，若用户在观看一个分段期间的互动操作信息指示用户在观看该分段期间执行了快进操作，则该分段对应的评价等级较低。
3)对于所述每个分段，计算机设备根据该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
其中，分段的播放记录信息包括任何与分段的历史播放记录相关的信息。优选地，分段的播放记录信息包括该分段被播放的次数、被重复播放的比例、被完整播放的比例、被放弃播放的比例。
作为一个示例，计算机设备中预先存储有分段被完整播放的比例与评价等级之间的对应关系如下：比例范围(0,40％)对应等级C，比例范围(41％，70％)对应等级B，比例范围(71％,100％)对应等级A；在步骤S1中，视频被划分为以下3个分段：section1、section2、section3；在步骤S2中，计算机设备根据上述3个分段的播放记录信息，确定section1、section2、section3被完整播放的比例分别为：60％、50％，95％，则计算机设备根据所述对象关系确定section1和section2的评价等级为B，section3的评价等级为A。
需要说明的是，上述步骤S2的实现方式1)、2)、3)可以相结合。例如，对于所述每个分段，计算机设备根据用户在观看该分段期间的体征信息及互动操作信息，确定该分段所对应的分段评价信息。又例如，对于所述每个分段，计算机设备根据用户在观看该分段期间的体征信息，以及该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。又例如，对于所述每个分段，计算机设备根据用户在观看该分段期间的互动操作信息，以及该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。再例如，计算机设备根据用户在观看该分段期间的体征信息及互动操作信息，以及该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
在步骤S3中，计算机设备根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息。
其中，所述评价结果信息包括任何用于指示针对视频的评价结果的信息。优选地，与所述分段评价信息相类似的，所述评价结果信息同样可为一个评价分值或评价等级。
其中，计算机设备可采用多种方式根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息。
例如，计算机设备根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并基于以下公式确定所述视频的评价结果信息：
P＝(T1P1+T2P2+…TnPn)/T
其中，P表示视频的评价结果信息，Ti表示第i个分段的时间长度，Pi表示第i个分段的评价分值，i＝1,2…n，n为分段的数量，T为视频的总时间长度。
又例如，预定义评价等级从高至低为A、B、C；在步骤S1中，计算机设备将视频划分为3个分段；在步骤S2中，计算机设备获得该3个分段所对应的评价等级分别为：A、C、C；在步骤S3中，计算机设备对每个分段的评价等级进行量化，确定视频所对应的评价等级为B。
优选地，计算机设备可进一步结合视频的播放记录信息，来确定所述视频的评价结果信息。
其中，视频的播放记录信息包括任何与视频的历史播放记录相关的信息。优选地，视频的播放记录信息包括该视频被播放的次数、被重复播放的比例、被完整播放的比例、被放弃播放的比例。
作为一个示例，计算机设备先根据每个分段所对应的分段评价信息，并基于上文中公式确定视频的初步评价结果信息，之后，计算机设备结合视频的播放记录信息对所述初始评价信息进行调整(如当视频被完整播放的比例大于第一预定阈值时，提升视频的评价等级或者增加视频的评价分值，当视频被完整播放的比例小于第二预定阈值时，降低视频的评价等级或者减小视频的评价分值)，来确定视频最终的评价结果信息。
作为一种优选方案，本实施例的方案还包括以下步骤：计算机设备获得所述每个分段的权重信息。所述步骤S3进一步包括：计算机设备根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息。该优选方案将在后续实施例中予以详述，在此不再赘述。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
作为一种优选方案，本实施例的方法还包括以下步骤：计算机设备根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，对所述多个视频进行排序。
优选地，若计算机设备在确定视频的评价结果信息时未考虑到视频的播放记录信息，则在本优选方案中，计算机设备可根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，并结合视频的播放记录信息，来对所述多个视频进行排序。例如，计算机设备根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，对该多个视频进行初步排序，之后，计算机设备结合视频的播放记录信息，调整该多个视频的排序。
需要说明的是，计算机设备向用户呈现视频的评价结果信息时，可同时向用户呈现视频的分段评价信息。优选地，计算机设备仅向用户呈现视频的部分分段的分段评价信息(如向用户呈现评价最高的是哪个分段以及该分段对应的评价数值)，更优选地，计算机设备还向用户呈现所述部分分段对应的场景类型，以便用户根据其喜欢的场景类型来方便且快速地寻找到其想到观看的视频及分段。
现有技术中，用户可对其观看的视频进行评价，计算机设备可通过统计所有用户对一个视频的评价，来得到该视频所对应的总体评价。然而，现有技术中，无论是从用户角度还是从计算机设备的角度，对视频的评价均是直接以完整的视频作为评价对象，例如，统计各个用户对电影“变形金刚5”的评分，来获得“变形金刚5”所对应的总体评价。
本发明意识到，用户对视频中的不同部分或内容可能具有不同的喜好程度或关注程度，这使得用户对视频的整体评价可能有所偏颇或者并不能准确地反映用户对视频的真实感想。例如，用户虽然对视频中的一个片段极为喜欢，但由于用户对另一个片段极为厌恶，因此，用户仅针对该另一个片段对该视频进行评价，也即用户对该视频的评价实际上仅表示用户对该另一个片段的评价。而现有技术在对视频评价时并未意识到上述问题。
根据本实施例的方案，考虑到了用户对视频中的不同部分或内容可能具有不同的喜好程度或关注程度，通过将视频划分为多个分段，并获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息，来确定视频的评价结果信息，使得对视频的评价更加准确和客观，进而能够更精确地对多个视频进行排序。
图2为本发明另一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的方法的流程示意图。根据本实施例的方法包括步骤S1、步骤S2、步骤S3和步骤S4，其中，所述步骤S3进一步包括步骤S31。其中，所述步骤S1和所述步骤S2的实现方式已在参照图1所示实施例中予以详述，在此不再赘述。
在步骤S4中，计算机设备获得所述每个分段的权重信息。
其中，分段的权重信息包括任何用于指示分段的权重的信息，如分段的权重值或权重等级(优选地，权重等级也可被量化为一个数值)等。
具体地，计算机设备获得所述每个分段的权重信息的实现方式包括但不限于：
1)计算机设备根据每个分段所对应的场景类型，确定所述每个分段的权重信息。
例如，预先设定不同的场景类型所对应的权重信息，对于视频的每个分段，计算机设备根据视频的视频场景信息获得该分段所对应的场景类型，并将该场景类型对应的权重信息作为该分段的权重信息。
又例如，对于视频的每个分段，计算机设备根据视频的视频场景信息获得该分段所对应的场景类型，并根据该场景类型与视频主题之间的相关程度，确定该分段的权重信息，其中，分段所对应的相关程度越高，该分段的权重越大。
2)对于所述每个分段，计算机设备根据所述视频的特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息。
需要说明的是，所述特定视觉对象优选地为与视频主题相关程度较高的视觉对象，如将视频中的多个主角人物作为特定视觉对象。
其中，所述呈现特征信息包括与特定视觉对象在分段中的呈现特征相关的任何信息。优选地，所述呈现特征信息包括但不限于：特定视觉对象在分段中的呈现次数、呈现的时间长度等，其中，特定视觉对象在分段中的呈现次数越多，该分段的权重越高，特定视觉对象在分段中的呈现的时间长度越长，该分段的权重越高。
作为一个示例，预定条件如下：当特定视觉对象在分段中呈现的时间长度与该分段时长之间的比例超过1/2时，该分段的权重等级为A；当所述比例低于1/2高于1/5时，该分段的权重等级为B；当所述比例低于1/5时，该分段的权重等级为C；一个电影对应的特定视觉对象为人物A；在步骤S1中，计算机设备将该电影划分为3个分段；在步骤S4中，计算机设备根据该3个分段中人物A的呈现特征信息确定，人物A在该3个分段中呈现的时间长度与该分段时长之间的比例分别为：4/40、10/40、25/40，则计算机设备根据所述预定条件确定该3个分段的权重等级分别为：C、B、A。
优选地，对于所述每个分段，计算机设备根据所述视频的特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，并结合特定视觉对象在其他分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息。
作为一个示例，一个电影对应的特定视觉对象为人物A；在步骤S1中，计算机设备将该电影划分为3个分段；在步骤S4中，计算机设备分别获得该3个分段中人物A呈现的时间长度：4分钟、6分钟、10分钟，则计算机设备基于该3个分段中人物A呈现的时间长度的比例(即4:6:10)，确定该3个分段的权重值分别为：0.2、0.3、0.5。
需要说明的是，上述实现方式1)和2)可以相结合，例如，对于视频的每个分段，计算机设备根据该分段所对应的场景类型以及特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何获得所述每个分段的权重信息的实现方式(例如，基于分段讲述的含义与视频主题之间的相关程度，确定分段的权重信息)，均应包含在本发明的范围内。
在步骤S31中，计算机设备根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息。
例如，计算机设备根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并基于以下公式确定所述视频的评价结果信息：
P＝(T1P1W1+T2P2W2+…TnPnWn)/T(W1+W2+…Wn)
其中，P表示视频的评价结果信息，Ti表示第i个分段的时间长度，Pi表示第i个分段的评价分值，Wi表示第i个分段的权重值，i＝1,2…n，n为分段的数量，T为视频的总时间长度。
优选地，计算机设备根据所述每个分段所对应的分段评价信息，和权重信息，可进一步结合视频的播放记录信息，来确定所述视频的评价结果信息。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
根据本实施例的方案，根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息，从而进一步提高视频的评价结果信息的准确性。
图3为本发明一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的装置的结构示意图。根据本实施的用于获得视频的评价结果信息的装置(以下简称为“评价装置”)包括第一划分装置1、第一获得装置2和第一确定装置3。
第一划分装置1用于将视频划分为多个分段。
其中，第一划分装置1将视频划分为多个分段的实现方式包括但不限于：
1)第一划分装置1根据预定时间间隔将视频划分为多个分段。
例如，预定时间间隔为10s(秒)，第一划分装置1将视频从起点开始每10s作为一个分段，且当剩余片段不足10s时，将该剩余片段作为一个分段。
2)第一划分装置1进一步包括第二划分装置(图未示)。该第二划分装置用于根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息，将所述视频划分为多个分段。
其中，用户在观看所述视频期间的互动操作信息包括与用户在观看视频期间与视频之间的互动操作相关的任何信息，如各个用户执行的互动操作及每项互动操作对应的操作内容、操作时间、操作频率等。优选地，所述互动操作包括但不限于：用户针对视频执行的播放相关操作(如快进、后退、加大音量、减小音量等操作)、用户针对视频执行的实时反馈操作(如点赞操作、差评操作、分享操作等)。优选地，可预先定义特定互动操作对应的评价倾向，如用户手指在视频上向左滑动表示喜欢，向右滑动表示不喜欢，又如用户双击屏幕表示喜欢，长按屏幕超过预定值表示不喜欢。
作为一个示例，一个视频的时长为20分钟，第二划分装置统计了200个用户在观看该视频期间的互动操作信息，该互动操作信息包括该200个用户执行的每次后退和快进操作所对应的操作时间，第二划分装置根据该互动操作信息确定该200个用户中有20％的用户在视频的第一分钟内执行了快进操作，有10％的用户在视频的第5分钟至第10分钟之间执行了后退操作，则第二划分装置根据该互动操作信息将视频划分为以下四个分段：0-1分钟，2至4分钟，5-10分钟，11-20分钟。
作为另一个示例，一个直播视频的时长为10分钟，第二划分装置统计了100个用户在观看该视频期间的互动操作信息，该互动操作信息指示每个用户在观看视频期间执行的每次点赞操作，第二划分装置根据该互动操作信息确定在视频的第1至2分钟有50％的用户点赞，在视频的第3至7分钟有2％的用户点赞，在视频的第8至10分钟有60％的用户点赞，则第二划分装置根据该互动操作信息将视频划分为以下四个分段：0-1分钟，1至2分钟，3-7分钟，8-10分钟。
需要说明的是，本发明发现，用户在观看视频期间的互动操作能够准确地反映用户对视频中不同片段的喜好程度。例如，用户在较为喜欢一段内容时会执行后退操作以重复观看该段内容或者加大音量以能更清楚地识别视频所讲的内容，而在较为不喜欢一段内容时会执行快进操作以过滤掉该段内容或者减小音量而降低关注，若当用户的喜欢程度一般时通常不执行任何互动操作；又例如，用户可在看到自己喜欢或者不喜欢的内容时执行点赞或差评操作以实时地表达自己的当前感想。因此，基于本实现方式2)得到的多个分段能够反映用户在观看视频期间的喜好变化。
3)第一划分装置1进一步包括第三获得装置(图未示)和第三划分装置(图未示)。
第三获得装置用于获得所述视频的视频场景信息。
其中，所述视频场景信息包括任何与视频中的视频场景相关的信息。其中，一个视频场景对应所述视频中的一帧或连续多帧。优选地，所述视频场景信息包括但不限于以下至少一项：视频中所包含的视频场景的数量、每个视频场景对应的视频帧、每个视频场景对应的帧数或者时间长度、每个视频场景所对应的场景类型(如美食场景、旅游场景、会议场景等)等。
其中，第三获得装置可采用多种方式来获得所述视频的视频场景信息。
例如，第三获得装置直接根据来自用户的指示信息，确定所述视频的视频场景信息。
又例如，计算机设备的数据库中预先存储有多个特定视觉对象及每个特定视觉对象对应的场景类型，则当判断视频的一帧中出现特定视觉对象时，第三获得装置将该帧作为一个视频场景，并将该特定视觉对象对应的场景类型作为该视频场景的场景类型，由此，第三获得装置可确定视频的视频场景信息，该视频场景信息用于指示包含特定视觉对象的每个视频场景及其场景类型。
作为一种优选方案，第三获得装置根据所述视频的音频特征信息和/或视觉特征信息，对所述视频进行语义理解，获得所述视频的视频场景信息。
其中，所述音频特征信息包括任何与视频的音频特征相关的信息，如音调、音强、音色等。
其中，所述视觉特征信息包括任何与视频的视觉特征相关的信息，如视频的字幕、视频中呈现的对象(如人物、物品等)等。
具体地，第三获得装置根据视频的音频特征信息和/或视觉特征信息，对所述视频进行语义理解，来确定视频含义(也即视频在表达什么)，进而基于视频含义，获得所述视频的视频场景信息。
作为一个示例，第三获得装置对视频的音频特征信息进行语音识别获得文本识别结果，并通过对该文本识别结果进行语义分析确定该视频从头到尾讲述的是一种美食的制作方法，则第三获得装置确定该视频的视频场景信息，该视频场景信息用于指示将该视频整体作为一个视频场景，且该视频场景为美食场景。
优选地，第三获得装置根据视频的音频特征信息和/或视觉特征信息，分别对视频的每一帧进行语义理解，当存在含义相同或相近的连续多帧时，将该多帧作为视频中的一个视频场景，并基于该多帧的含义确定该视频场景的场景类型。
作为另一个示例，对于视频中的一帧，第三获得装置获得该帧的视觉特征信息，该视觉特征信息指示该帧中呈现的对象包括：人物、背包、帐篷；则第三获得装置根据该视觉特征信息进行语义理解，确定该帧中的人物正在旅游；则当判断到视频中的连续多帧的含义均是该人物正在旅游时，第三获得装置将该多帧作为视频中的一个视频场景，并确定该视频场景为旅游场景。相类似地，第三获得装置可确定视频中的其他视频场景以及其场景类型。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何获得所述视频的视频场景信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
第三划分装置用于根据所述视频场景信息，将所述视频划分为多个分段。
作为一个示例，视频的视频场景信息包括视频的每一帧所对应的场景类型，则每当视频的连续多帧对应的场景类型相同时，第三划分装置将该连续多帧作为一个分段，从而将视频划分为多个分段。本示例中，视频的每个分段对应一个场景类型，且相邻两个分段对应的场景类型是不同的。
作为一种优选方案，第三划分装置进一步包括第四划分装置(图未示)。第四划分装置用于当根据所述视频场景信息，确定所述视频中连续的至少两个视频场景相同或者相关联时，将该至少两个视频场景对应的视频片段确定为视频的一个分段。
优选地，第四划分装置可基于视频场景对应的场景类型的关联度，来确定两个视频场景是否相关联。优选地，计算机设备中可预先存储多个场景类型之间的关联关系。
作为一个示例，视频的视频场景信息包括视频的每一帧所对应的场景类型，第四划分装置根据该视频场景信息，确定视频的第0-1分钟为美食场景、第1-10分钟为旅游场景、第10至11分钟为游戏场景，由于美食场景与旅游场景相关联，因此，第四划分装置将视频的第0-10分钟作为视频的一个分段，将视频的第10至11分钟作为视频的另一个分段。本示例中，视频的每个分段对应一个场景，或对应多个相关联的场景。
需要说明的是，上述实现方式2)和3)可以相结合，具体地，第一划分装置1根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息，以及视频的视频场景信息，将视频划分为多个分段。作为一个示例，第一划分装置1根据该视频场景信息，确定视频的第0-1分钟为美食场景、第1-10分钟为旅游场景、第10至11分钟为游戏场景；第一划分装置1根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息确定有80％的用户在视频的第0至5分钟持续点赞，则用户将视频划分为以下三个分段：第0至5分钟、第5至10分钟、第10至11分钟。作为另一个示例，视频的一个视频场景对应视频中的连续多帧，当互动操作信息指示大部分用户在该视频场景中先后执行了相反的互动操作时，第一划分装置1基于用户的互动操作信息作将该视频场景划分为两个分段。
需要说明的是，考虑到一个视频的开头和结尾处通常有一段内容并非视频的主要播放内容，或者，并非用户所关注的内容(如电影片头和片尾字幕)，则对该部分内容进行评价的意义不大，因此，优选地，第一划分装置1可去除视频的开头和结尾处的部分内容，并对去除操作后剩下的视频片段执行操作，来将该视频片段划分为多个分段。例如，预定时长为15s，视频总时长为1小时，第一划分装置1去除视频的开头15s和结尾15s，并基于上述实现方式2)将视频中剩下的59分30的视频片段划分为多个分段。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何将视频划分为多个分段的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
第一获得装置2获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息。
具体地，对于视频中每个分段，第一获得装置2获得该分段所对应的分段评价信息。其中，对于多个用户中的每个用户，第一获得装置2可先确定与该用户对应的该分段的分段评价信息；之后，第一获得装置2根据每个用户对应的该分段的分段评价信息，确定与该多个用户对应的该分段的分段评价信息。
其中，所述分段评价信息包括任何用于指示针对该分段的评价的信息。优选地，所述分段评价信息可为评价分值(如评价分值为0至100中的数值，评价分值越高则评价越高)或评价等级(如等级A评价最高，等级B次之，等级C评价最低)。
具体地，第一获得装置2获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的实现方式包括但不限于：
1)第一获得装置2包括第三确定装置(图未示)。第三确定装置用于对于所述每个分段，根据用户在观看该分段期间的体征信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
其中，所述体征信息包括任何与用户的身体特征相关的信息。优选地，所述体征信息包括但不限于：用户的体温变化、血压/心率变化、眼球移动情况、瞳孔状态、身体动作、面部变化等。优选地，所述体征变化信息包括用户观看该分段期间相比观看上一个分段时的体征变化情况。
其中，第三确定装置可采用多种方式获得用户的体征信息。例如，在用户观看视频期间，第三确定装置通过计算机设备内部安装的摄像头进行实时监测来获得用于的体征信息。又例如，在用户观看视频期间，计算机设备与用户佩戴的可穿戴设备相连接，第三确定装置实时接收来自可穿戴设备的用户的体征信息。
其中，每个身体特征可具有相应的评价规则。例如，若用户在观看该分段期间心率升高，则该分段的评价值较高；若用户在观看该分段期间心率维持不变，则该分段的评价值较低。又例如，若用户的一直点头或大笑，则该分段的评价值较高；若用户一直摇头，则该分段的评价值较低。
2)第一获得装置2包括第四确定装置(图未示)。第四确定装置用于对于所述每个分段，根据用户在观看该分段期间的互动操作信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
其中，用户在观看该分段期间的互动操作信息包括与用户与该分段之间的互动操作相关的任何信息。用户在观看该分段期间的互动操作信息与前述用户在观看所述视频期间的互动操作信息相似，在此不再赘述。
作为一个示例，若用户在观看一个分段期间的互动操作信息指示用户在观看该分段期间执行了持续点赞操作，则该分段对应的评价等级较高，若用户在观看一个分段期间的互动操作信息指示用户在观看该分段期间执行了快进操作，则该分段对应的评价等级较低。
3)第一获得装置2包括第五确定装置(图未示)。第五确定装置用于对于所述每个分段，计算机设备根据该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
其中，分段的播放记录信息包括任何与分段的历史播放记录相关的信息。优选地，分段的播放记录信息包括该分段被播放的次数、被重复播放的比例、被完整播放的比例、被放弃播放的比例。
作为一个示例，计算机设备中预先存储有分段被完整播放的比例与评价等级之间的对应关系如下：比例范围(0,40％)对应等级C，比例范围(41％，70％)对应等级B，比例范围(71％,100％)对应等级A；第一划分装置1将视频划分为以下3个分段：section1、section2、section3；第五确定装置根据上述3个分段的播放记录信息，确定section1、section2、section3被完整播放的比例分别为：60％、50％，95％，则第五确定装置根据所述对象关系确定section1和section2的评价等级为B，section3的评价等级为A。
需要说明的是，上述第一获得装置2的实现方式1)、2)、3)可以相结合。例如，对于所述每个分段，第一获得装置2根据用户在观看该分段期间的体征信息及互动操作信息，确定该分段所对应的分段评价信息。又例如，对于所述每个分段，第一获得装置2根据用户在观看该分段期间的体征信息，以及该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。又例如，对于所述每个分段，第一获得装置2根据用户在观看该分段期间的互动操作信息，以及该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。再例如，第一获得装置2根据用户在观看该分段期间的体征信息及互动操作信息，以及该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
第一确定装置3根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息。
其中，所述评价结果信息包括任何用于指示针对视频的评价结果的信息。优选地，与所述分段评价信息相类似的，所述评价结果信息同样可为一个评价分值或评价等级。
其中，第一确定装置3可采用多种方式根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息。
例如，第一确定装置3根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并基于以下公式确定所述视频的评价结果信息：
P＝(T1P1+T2P2+…TnPn)/T
其中，P表示视频的评价结果信息，Ti表示第i个分段的时间长度，Pi表示第i个分段的评价分值，i＝1,2…n，n为分段的数量，T为视频的总时间长度。
又例如，预定义评价等级从高至低为A、B、C；第一划分装置1将视频划分为3个分段；第一获得装置2获得该3个分段所对应的评价等级分别为：A、C、C；第一确定装置3对每个分段的评价等级进行量化，确定视频所对应的评价等级为B。
优选地，第一确定装置3可进一步结合视频的播放记录信息，来确定所述视频的评价结果信息。
其中，视频的播放记录信息包括任何与视频的历史播放记录相关的信息。优选地，视频的播放记录信息包括该视频被播放的次数、被重复播放的比例、被完整播放的比例、被放弃播放的比例。
作为一个示例，第一确定装置3先根据每个分段所对应的分段评价信息，并基于上文中公式确定视频的初步评价结果信息，之后，第一确定装置3结合视频的播放记录信息对所述初始评价信息进行调整(如当视频被完整播放的比例大于第一预定阈值时，提升视频的评价等级或者增加视频的评价分值，当视频被完整播放的比例小于第二预定阈值时，降低视频的评价等级或者减小视频的评价分值)，来确定视频最终的评价结果信息。
作为一种优选方案，本实施例的评价装置还用于获得所述每个分段的权重信息，所述第一确定装置3进一步用于根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息。该优选方案将在后续实施例中予以详述，在此不再赘述。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
作为一种优选方案，本实施例的评价装置还包括排序装置(图未示)。排序装置用于根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，对所述多个视频进行排序。
优选地，若评价装置在确定视频的评价结果信息时未考虑到视频的播放记录信息，则在本优选方案中，排序装置可根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，并结合视频的播放记录信息，来对所述多个视频进行排序。例如，排序装置根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，对该多个视频进行初步排序，之后，排序装置结合视频的播放记录信息，调整该多个视频的排序。
需要说明的是，计算机设备向用户呈现视频的评价结果信息时，可同时向用户呈现视频的分段评价信息。优选地，计算机设备仅向用户呈现视频的部分分段的分段评价信息(如向用户呈现评价最高的是哪个分段以及该分段对应的评价数值)，更优选地，计算机设备还向用户呈现所述部分分段对应的场景类型，以便用户根据其喜欢的场景类型来方便且快速地寻找到其想到观看的视频及分段。
现有技术中，用户可对其观看的视频进行评价，计算机设备可通过统计所有用户对一个视频的评价，来得到该视频所对应的总体评价。然而，现有技术中，无论是从用户角度还是从计算机设备的角度，对视频的评价均是直接以完整的视频作为评价对象，例如，统计各个用户对电影“变形金刚5”的评分，来获得“变形金刚5”所对应的总体评价。
本发明意识到，用户对视频中的不同部分或内容可能具有不同的喜好程度或关注程度，这使得用户对视频的整体评价可能有所偏颇或者并不能准确地反映用户对视频的真实感想。例如，用户虽然对视频中的一个片段极为喜欢，但由于用户对另一个片段极为厌恶，因此，用户仅针对该另一个片段对该视频进行评价，也即用户对该视频的评价实际上仅表示用户对该另一个片段的评价。而现有技术在对视频评价时并未意识到上述问题。
根据本实施例的方案，考虑到了用户对视频中的不同部分或内容可能具有不同的喜好程度或关注程度，通过将视频划分为多个分段，并获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息，来确定视频的评价结果信息，使得对视频的评价更加准确和客观，进而能够更精确地对多个视频进行排序。
图4本发明另一个实施例的用于获得视频的评价结果信息的装置的结构示意图。根据本实施例的评价装置包括第一划分装置1、第一获得装置2、第一确定装置3和第二获得装置4，其中，所述第一确定装置3进一步包括第二确定装置31。其中，所述第一获得装置2和第一确定装置3的实现方式已在参照图3所示实施例中予以详述，在此不再赘述。
第二获得装置4用于获得所述每个分段的权重信息。
其中，分段的权重信息包括任何用于指示分段的权重的信息，如分段的权重值或权重等级(优选地，权重等级也可被量化为一个数值)等。
具体地，第二获得装置4获得所述每个分段的权重信息的实现方式包括但不限于：
1)第二获得装置4根据每个分段所对应的场景类型，确定所述每个分段的权重信息。
例如，预先设定不同的场景类型所对应的权重信息，对于视频的每个分段，第二获得装置4根据视频的视频场景信息获得该分段所对应的场景类型，并将该场景类型对应的权重信息作为该分段的权重信息。
又例如，对于视频的每个分段，第二获得装置4根据视频的视频场景信息获得该分段所对应的场景类型，并根据该场景类型与视频主题之间的相关程度，确定该分段的权重信息，其中，分段所对应的相关程度越高，该分段的权重越大。
2)第二获得装置4进一步包括第六确定装置(图未示)。第六确定装置用于对于所述每个分段，根据所述视频的特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息。
需要说明的是，所述特定视觉对象优选地为与视频主题相关程度较高的视觉对象，如将视频中的多个主角人物作为特定视觉对象。
其中，所述呈现特征信息包括与特定视觉对象在分段中的呈现特征相关的任何信息。优选地，所述呈现特征信息包括但不限于：特定视觉对象在分段中的呈现次数、呈现的时间长度等，其中，特定视觉对象在分段中的呈现次数越多，该分段的权重越高，特定视觉对象在分段中的呈现的时间长度越长，该分段的权重越高。
作为一个示例，预定条件如下：当特定视觉对象在分段中呈现的时间长度与该分段时长之间的比例超过1/2时，该分段的权重等级为A；当所述比例低于1/2高于1/5时，该分段的权重等级为B；当所述比例低于1/5时，该分段的权重等级为C；一个电影对应的特定视觉对象为人物A；第一划分装置1将该电影划分为3个分段；第六确定装置根据该3个分段中人物A的呈现特征信息确定，人物A在该3个分段中呈现的时间长度与该分段时长之间的比例分别为：4/40、10/40、25/40，则第六确定装置根据所述预定条件确定该3个分段的权重等级分别为：C、B、A。
优选地，对于所述每个分段，第六确定装置根据所述视频的特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，并结合特定视觉对象在其他分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息。
作为一个示例，一个电影对应的特定视觉对象为人物A；第一划分装置1将该电影划分为3个分段；第六确定装置分别获得该3个分段中人物A呈现的时间长度：4分钟、6分钟、10分钟，则第六确定装置基于该3个分段中人物A呈现的时间长度的比例(即4:6:10)，确定该3个分段的权重值分别为：0.2、0.3、0.5。
需要说明的是，上述实现方式1)和2)可以相结合，例如，对于视频的每个分段，第二获得装置4根据该分段所对应的场景类型以及特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何获得所述每个分段的权重信息的实现方式(例如，基于分段讲述的含义与视频主题之间的相关程度，确定分段的权重信息)，均应包含在本发明的范围内。
第二确定装置31根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息。
例如，第二确定装置31根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并基于以下公式确定所述视频的评价结果信息：
P＝(T1P1W1+T2P2W2+…TnPnWn)/T(W1+W2+…Wn)
其中，P表示视频的评价结果信息，Ti表示第i个分段的时间长度，Pi表示第i个分段的评价分值，Wi表示第i个分段的权重值，i＝1,2…n，n为分段的数量，T为视频的总时间长度。
优选地，第二确定装置31根据所述每个分段所对应的分段评价信息，和权重信息，可进一步结合视频的播放记录信息，来确定所述视频的评价结果信息。
需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
根据本实施例的方案，根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息，从而进一步提高视频的评价结果信息的准确性。
本发明提出了一种用户设备，包括：存储器，用于存储一个或多个程序；一个或多个处理器，与所述存储器相连，当所述一个或多个程序被所述一个或者多个处理器执行时，执行本发明的用于获得视频的评价结果信息的方法。
本发明提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，本发明的用于获得视频的评价结果信息的方法被执行。
需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (14)

1.一种用于获得视频的评价结果信息的方法，其中，该方法包括以下步骤：
将视频划分为多个分段；
获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息；
根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息；
其中，所述将视频划分为多个分段的步骤包括：
根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息以及视频的视频场景信息，将所述视频划分为多个分段，其中，所述互动操作信息所指示的互动操作包括用户针对视频执行的播放相关操作和/或用户针对视频执行的实时反馈操作，所述互动操作信息包括每项互动操作对应的操作时间和/或操作频率，其中，预先定义特定的互动操作对应的评价倾向；
其中，一个视频场景对应所述视频中的连续多帧，当所述互动操作信息指示大部分用户在该视频场景中先后执行了相反的互动操作时，基于所述互动操作信息作将该视频场景划分为两个分段；
其中，该方法还包括：
对于所述每个分段，根据所述视频的特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息；
其中，所述根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息的步骤包括：
根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将视频划分为多个分段的步骤包括：
获得所述视频的视频场景信息；
根据所述视频场景信息，将所述视频划分为多个分段。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述视频场景信息，将所述视频划分为多个分段的步骤包括：
当根据所述视频场景信息，确定所述视频中连续的至少两个视频场景相同或者相关联时，将该至少两个视频场景对应的视频片段确定为视频的一个分段。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的步骤包括：
对于所述每个分段，根据用户在观看该分段期间的体征信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的步骤包括：
对于所述每个分段，根据用户在观看该分段期间的互动操作信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的步骤包括：
对于所述每个分段，根据该分段的播放记录信息，确定该分段所对应的分段评价信息。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，该方法还包括：
根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，对所述多个视频进行排序。
8.一种用于获得视频的评价结果信息的装置，其中，该装置包括：
用于将视频划分为多个分段的装置；
用于获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的装置；
用于根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息的装置；
其中，所述用于将视频划分为多个分段的装置包括：
用于根据用户在观看所述视频期间的互动操作信息以及视频的视频场景信息，将所述视频划分为多个分段的装置，其中，所述互动操作信息所指示的互动操作包括用户针对视频执行的播放相关操作和/或用户针对视频执行的实时反馈操作，所述互动操作信息包括每项互动操作对应的操作时间和/或操作频率，其中，预先定义特定的互动操作对应的评价倾向；
其中，一个视频场景对应所述视频中的连续多帧，当所述互动操作信息指示大部分用户在该视频场景中先后执行了相反的互动操作时，基于所述互动操作信息作将该视频场景划分为两个分段；
其中，该装置还包括：
用于对于所述每个分段，根据所述视频的特定视觉对象在该分段中的呈现特征信息，确定该分段的权重信息的装置；
其中，所述用于根据所述每个分段所对应的分段评价信息，确定所述视频的评价结果信息的装置包括：
用于根据所述每个分段所对应的分段评价信息，并结合所述每个分段的权重信息，确定所述视频的评价结果信息的装置。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述用于将视频划分为多个分段的装置包括：
用于获得所述视频的视频场景信息的装置；
用于根据所述视频场景信息，将所述视频划分为多个分段的装置。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述用于根据所述视频场景信息，将所述视频划分为多个分段的装置包括：
用于当根据所述视频场景信息，确定所述视频中连续的至少两个视频场景相同或者相关联时，将该至少两个视频场景对应的视频片段确定为视频的一个分段的装置。
11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述用于获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的装置包括：
用于对于所述每个分段，根据用户在观看该分段期间的体征信息，确定该分段所对应的分段评价信息的装置。
12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述用于获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的装置包括：
用于对于所述每个分段，根据用户在观看该分段期间的互动操作信息，确定该分段所对应的分段评价信息的装置。
13.根据权利要求8所述的装置，其中，所述用于获得所述多个分段中的每个分段所对应的分段评价信息的装置包括：
用于对于所述每个分段，根据该分段的播放记录信息，确定该分段的所对应的分段评价信息的装置。
14.根据权利要求8至13中任一项所述的装置，其中，该装置还包括：
用于根据多个视频中的每个视频的评价结果信息，对所述多个视频进行排序的装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108376147B (zh) * 2018-01-24 2021-09-28 北京一览科技有限公司 一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置
CN110213670B (zh) * 2019-05-31 2022-01-07 北京奇艺世纪科技有限公司 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN110460874B (zh) * 2019-08-09 2020-07-03 腾讯科技（深圳）有限公司 视频播放参数生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN111479130B (zh) * 2020-04-02 2023-09-26 腾讯科技（深圳）有限公司 一种视频定位方法、装置、电子设备和存储介质
CN112465596B (zh) * 2020-12-01 2021-07-23 山西易通天下网络科技有限公司 一种基于电子商务直播的图像信息处理云计算平台
CN113781384A (zh) * 2021-01-21 2021-12-10 北京沃东天骏信息技术有限公司 视频质量评估方法和装置
CN112887771A (zh) * 2021-01-28 2021-06-01 Oppo广东移动通信有限公司 视频评价方法及装置、计算机可读介质和电子设备
CN113938712B (zh) * 2021-10-13 2023-10-10 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频播放方法、装置及电子设备
CN116992076B (zh) * 2023-09-27 2023-12-01 成都华栖云科技有限公司 基于学习行为的视频抽取方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102332001A (zh) * 2011-07-26 2012-01-25 深圳市万兴软件有限公司 一种视频缩略图生成方法及装置
CN103458264A (zh) * 2012-05-28 2013-12-18 华为技术有限公司 一种媒体质量的评估方法及装置
CN104410920A (zh) * 2014-12-31 2015-03-11 合一网络技术(北京)有限公司 基于视频分段播放量进行精彩片段标注的方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8600979B2 (en) * 2010-06-28 2013-12-03 Yahoo! Inc. Infinite browse
CN103530788A (zh) * 2012-07-02 2014-01-22 纬创资通股份有限公司 多媒体评价系统、多媒体评价装置以及多媒体评价方法
CN103501434A (zh) * 2013-09-17 2014-01-08 北京奇艺世纪科技有限公司 一种视频的质量分析方法及装置
CN104965874B (zh) * 2015-06-11 2019-09-13 腾讯科技（北京）有限公司 信息处理方法及装置
CN105373600B (zh) * 2015-10-30 2019-02-22 北京奇艺世纪科技有限公司 视频播单排序方法及装置
CN105721899B (zh) * 2016-03-21 2018-09-18 传线网络科技（上海）有限公司 一种视频质量评分的方法及系统
CN108376147B (zh) * 2018-01-24 2021-09-28 北京一览科技有限公司 一种用于获得视频的评价结果信息的方法和装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102332001A (zh) * 2011-07-26 2012-01-25 深圳市万兴软件有限公司 一种视频缩略图生成方法及装置
CN103458264A (zh) * 2012-05-28 2013-12-18 华为技术有限公司 一种媒体质量的评估方法及装置
CN104410920A (zh) * 2014-12-31 2015-03-11 合一网络技术(北京)有限公司 基于视频分段播放量进行精彩片段标注的方法

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