CN108810642B - 一种弹幕显示方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种弹幕显示方法、装置及电子设备，该方法包括：在视频播放过程中，监控视频对应的弹幕信息；针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息；当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，和/或基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则，预设的对应关系包括：关于视频的各问题与答案之间的对应关系；基于目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；显示答案型弹幕信息。以实现自动针对所监控到的提问型弹幕信息，生成答案型弹幕信息并显示，使得答复更及时，提高用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及视频播放技术领域，特别是涉及一种弹幕显示方法、装置及电子设备。
背景技术
现有的视频播放器在播放视频的过程中，为了更好的满足用户需求，增设有弹幕功能，即用户在观看视频的过程中，可以针对该视频发布并共享自身的观点、感想和需求，以与其他用户进行交流。
其中，用户所发送的弹幕信息中不乏包括提问型弹幕信息，该提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息。例如：表征用户获知所播放视频的主题曲、插曲以及片尾曲等歌曲信息的需求的信息；表征用户获知所播放视频的剧中人物信息、以及剧中各人物关系信息的需求的信息；表征用户获知所播放视频的相关演员信息以及工作人员信息的需求的信息，以及对所播放视频的剧情历史背景信息的需求的信息，等等。
现有的视频播放器中，当用户发出提问型弹幕信息时，往往需要其他用户针对该用户发出的提问型弹幕信息给予相应答案。因此，发明人在实现本发明的过程中发现，现有的视频播放器至少存在如下问题：该用户发出提问型弹幕信息之后的较长时间后，其他用户才针对该用户发出的提问型弹幕信息给予解答，使得解答时机不够及时，降低了用户体验；或者，当其他用户不想为该用户进行解答时，该用户不能获取到该提问型弹幕信息的相应答案，降低了用户体验。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种弹幕显示方法、装置及电子设备，以实现自动针对所监控到的提问型弹幕信息，生成答案型弹幕信息并显示，使得答复更及时，提高用户体验。具体技术方案如下：
一方面，本发明实施例提供了一种弹幕显示方法，所述方法包括：
在视频播放过程中，监控所述视频对应的弹幕信息；
针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，所述提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；
当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，和/或基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则，所述预设的对应关系包括：关于所述视频的各问题与答案之间的对应关系；
基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；
显示所述答案型弹幕信息。
可选地，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，通过自然语言处理方式，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，其中，当该弹幕信息中包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该弹幕信息中不包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
可选地，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息，其中，所述预设的类型检测模型为：预先基于正样本与负样本训练所得的模型，所述正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，所述负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息；
判断该类型信息是否为预设提问型信息，其中，当该类型信息为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该类型信息不为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
可选地，在所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤之前，所述方法还包括：
建立所述预设的类型检测模型的过程，其中，所述过程包括：
获得初始的类型检测模型；
获得多个正样本与多个负样本；
获得每一正样本对应的标定信息，作为第一标定信息，并获得每一负样本对应的标定信息，作为第二标定信息，其中，所述第一标定信息包括：表征所对应正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，所述第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息；
基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型。
可选地，所述初始的类型检测模型包括特征提取层和特征分类层；
所述基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型的步骤，包括：
将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；其中，当该样本为正样本时，所述样本特征为正样本对应的特征；当该样本为负样本时，所述样本特征为负样本对应的特征；
将所提取的样本特征，输入所述特征分类层，获得该样本对应的当前类型信息；
将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配，其中，当该样本为正样本时，该样本对应的预期类型信息为第一预期类型信息；当该样本为负样本时，该样本对应的预期类型信息为第二预期类型信息；
当匹配成功时，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型；
或者，当匹配不成功时，则分别调整所述特征提取层和所述特征分类层的参数；重新返回所述将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征的步骤；直至匹配成功，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型。
可选地，所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，所述预设的类型检测模型提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征；并基于该待检测特征，确定针对该弹幕信息输出的类型信息，并输出，其中，所述类型信息为：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，或，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息；
获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息。
可选地，当所述预设确定规则包括：基于预设的对应关系确定的规则时，
所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
可选地，当所述预设确定规则包括：基于预设搜索引擎搜索确定的规则时，
在所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤之前，所述方法还包括：
获取所述视频的视频标识信息；
所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
将该提问型弹幕信息以及所述视频标识信息输入所述预设搜索引擎，获得所述预设搜索引擎所返回的信息；
基于所述预设搜索引擎所返回的信息，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
可选地，所述基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
从该提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词，作为关键词，其中，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配；
当匹配成功时，确定所述预设的对应关系中，与所述关键词匹配成功的问题对应的答案，作为目标答案。
可选地，所述预设的对应关系包括：各预设类型对应的子对应关系，其中，所述预设类型为关键词所属的类型；
在所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配的步骤之前，所述方法还包括：
确定所述关键词所属的预设类型，作为目标类型；
所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配的步骤，包括：
将所述关键词与所述目标类型对应的子对应关系进行匹配。
可选地，在所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤之前，所述方法还包括：
确定关键词所属的预设类型，作为目标类型，其中，所述关键词为：从该提问型弹幕信息中提取出的满足预设提取条件的词，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
获取所述目标类型对应的模板；
所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤，包括：
将所述目标答案插入所述目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
可选地，在所述显示所述答案型弹幕信息的步骤之前，所述方法还包括：
获得该提问型弹幕信息对应的显示时间，作为第一显示时间；
将所述第一显示时间与预设时长之和，确定为第二显示时间；
所述显示所述答案型弹幕信息的步骤，包括：
当达到所述第二显示时间时，显示所述答案型弹幕信息。
另一方面，本发明实施例提供了一种弹幕显示装置，所述装置包括：
监控模块，用于在视频播放过程中，监控所述视频对应的弹幕信息；
判断模块，用于针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，所述提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；
第一确定模块，用于当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，和/或基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则，所述预设的对应关系包括：关于所述视频的各问题与答案之间的对应关系；
生成模块，用于基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；
显示模块，用于显示所述答案型弹幕信息。
可选地，所述判断模块，具体用于
针对所监控到的每一弹幕信息，通过自然语言处理方式，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，其中，当该弹幕信息中包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该弹幕信息中不包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
可选地，所述判断模块包括：
输入获得单元，用于针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息，其中，所述预设的类型检测模型为：预先基于正样本与负样本训练所得的模型，所述正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，所述负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息；
判断单元，用于判断该类型信息是否为预设提问型信息，其中，当该类型信息为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该类型信息不为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
可选地，所述装置还包括：
模型建立模块，用于在所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息之前，建立所述预设的类型检测模型，其中，所述模型建立模块包括：
第一获得单元，用于获得初始的类型检测模型；
第二获得单元，用于获得多个正样本与多个负样本；
第三获得单元，用于获得每一正样本对应的标定信息，作为第一标定信息，并获得每一负样本对应的标定信息，作为第二标定信息，其中，所述第一标定信息包括：表征所对应正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，所述第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息；
训练得到单元，用于基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型。
可选地，所述初始的类型检测模型包括特征提取层和特征分类层；
所述训练得到单元，具体用于
将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；其中，当该样本为正样本时，所述样本特征为正样本对应的特征；当该样本为负样本时，所述样本特征为负样本对应的特征；
将所提取的样本特征，输入所述特征分类层，获得该样本对应的当前类型信息；
将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配，其中，当该样本为正样本时，该样本对应的预期类型信息为第一预期类型信息；当该样本为负样本时，该样本对应的预期类型信息为第二预期类型信息；
当匹配成功时，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型；
或者，当匹配不成功时，则分别调整所述特征提取层和所述特征分类层的参数；重新返回所述将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；直至匹配成功，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型。
可选地，所述输入获得单元，具体用于：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，所述预设的类型检测模型提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征；并基于该待检测特征，确定针对该弹幕信息输出的类型信息，并输出，其中，所述类型信息为：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，或，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息；
获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息。
可选地，当所述预设确定规则包括：基于预设的对应关系确定的规则时，
所述第一确定模块包括：
确定单元，用于基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
可选地，当所述预设确定规则包括：基于预设搜索引擎搜索确定的规则时，
所述装置还包括：
第一获取模块，用于在所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案之前，获取所述视频的视频标识信息；
所述第一确定模块，具体用于
将该提问型弹幕信息以及所述视频标识信息输入所述预设搜索引擎，获得所述预设搜索引擎所返回的信息；
基于所述预设搜索引擎所返回的信息，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
可选地，所述确定单元包括
提取子模块，用于从该提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词，作为关键词，其中，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
匹配子模块，用于将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配；
确定建立子模块，用于当匹配成功时，确定所述预设的对应关系中，与所述关键词匹配成功的问题对应的答案，作为目标答案。
可选地，所述预设的对应关系包括：各预设类型对应的子对应关系，其中，所述预设类型为关键词所属的类型；
所述确定单元还包括：
确定子模块，用于在所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配之前，确定所述关键词所属的预设类型，作为目标类型；
所述匹配子模块，具体用于
将所述关键词与所述目标类型对应的子对应关系进行匹配。
可选地，所述装置还包括：
第二确定模块，用于在所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息之前，确定关键词所属的预设类型，作为目标类型，其中，所述关键词为：从该提问型弹幕信息中提取出的满足预设提取条件的词，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
第二获取模块，用于获取所述目标类型对应的模板；
所述生成模块，具体用于
将所述目标答案插入所述目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
可选地，所述装置还包括：
获得模块，用于在所述显示所述答案型弹幕信息之前，获得该提问型弹幕信息对应的显示时间，作为第一显示时间；
第三确定模块，用于将所述第一显示时间与预设时长之和，确定为第二显示时间；
所述显示模块，具体用于
当达到所述第二显示时间时，显示所述答案型弹幕信息。
另一方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现本发明实施例所提供的任一所述的弹幕显示方法步骤。
在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的弹幕显示方法。
在本发明实施的又一方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的弹幕显示方法。
本发明实施例中，在视频播放过程中，监控视频对应的弹幕信息；针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定的规则，和/或基于预设搜索引擎搜索确定的规则，该预设的对应关系包括：关于视频的各问题与答案之间的对应关系；基于目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；显示答案型弹幕信息。
本发明实施例中，在视频播放过程中，监控视频对应的弹幕信息，并当确定出所监控到的一弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息，并显示，以实现自动针对所监控到的提问型弹幕信息，生成答案型弹幕信息并显示，使得答复更及时，提高用户体验。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例所提供的一种弹幕显示方法的流程示意图；
图2为本发明实施例所提供的一种建立预设的类型检测模型的流程示意图；
图3A和图3B均为视频播放过程中，弹幕信息显示的一种示意图；
图4为本发明实施例所提供的一种弹幕显示装置的结构示意图；
图5为本发明实施例所提供的模型建立模块的结构示意图；
图6为本发明实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行描述。
本发明实施例提供了一种弹幕显示方法、装置及电子设备，以实现自动针对所监控到的提问型弹幕信息，生成答案型弹幕信息并显示，使得答复更及时，提高用户体验。
如图1所示，本发明实施例提供了一种弹幕显示方法，可以包括如下步骤：
S101：在视频播放过程中，监控视频对应的弹幕信息；
可以理解的是，本发明实施例所提供的弹幕显示方法，可以应用于任一具有视频播放功能的电子设备，该电子设备可以为电脑、智能手机以及视频播放器等等。在一种情况中，实现本发明实施例所提供的弹幕显示方法的功能软件，可以以专门的客户端软件的形式存在，例如，专门的视频播放软件；或者，也可以以现有的视频播放软件的插件的形式存在。
在一种情况中，在视频播放过程中，电子设备可以实时地监控视频对应的弹幕信息，以能够及时地监控到弹幕信息，进而及时地执行后续的弹幕显示流程。在另一种情况中，为了减少电子设备的运行负担，在视频播放过程中，电子设备可以周期性地监控视频对应的弹幕信息，其中，上述周期性对应的周期时间不超过预设时长阈值，以能够相对及时地监控到弹幕信息，进而及时地执行后续的弹幕显示流程。
本发明实施例中，上述视频可以为任一格式的视频，本发明实施例并不对上述视频的格式类型进行限定。
S102：针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息；
其中，该提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；
本步骤中，电子设备可以针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息。一种实现方式中，电子设备本地或所连接的外部存储设备中，可以存储有预设确定条件，通过判断弹幕信息是否满足上述预设确定条件，来判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，当弹幕信息满足上述预设确定条件时，则可以表明弹幕信息为提问型弹幕信息，当弹幕信息不满足上述预设确定条件时，则可以表明弹幕信息不为提问型弹幕信息，即弹幕信息为非提问型弹幕信息。在一种情况中，上述预设确定条件可以包括：包含预设符号和/或预设词的条件。其中，上述预设符号可以包括：问号；上述预设词可以包括疑问词，例如：什么、谁、何、怎么、吗、呢、吧和啊等等。
在另一种实现方式中，电子设备本地或所连接的外部存储设备中，可以存储有预先训练的用于对弹幕信息分类的模型，该模型可以针对所监控到的每一弹幕信息，通过提取该弹幕信息的特征，进而基于所提取的该弹幕信息的特征，确定该弹幕信息是否为提问型弹幕信息。其中，上述模型可以是基于正样本以及负样本，通过机器学习算法训练所得的模型。其中，上述正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，上述负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息。
举例而言，在视频“倚天屠龙记”播放过程中，电子设备监控该视频“倚天屠龙记”对应的弹幕信息；当监控到弹幕信息，如“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”、“求片头曲”、“果然还是这版经典又好看”等，电子设备针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息。例如：通过判断弹幕信息“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”中包含“什么”以及“问”等预设词，可以确定该弹幕信息为提问型弹幕信息。又例如：通过判断弹幕信息“果然还是这版经典又好看”中不包含预设符号且不包含预设词，则可以确定该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
S103：当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案；
其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，和/或基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则，该预设的对应关系包括：关于视频的各问题与答案之间的对应关系；
本发明实施例中，当电子设备判断该弹幕信息为提问型弹幕信息时，可以预先获得预设确定规则，进而基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。在一种实现方式中，当上述预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，此时，电子设备可以预先获得预设的对应关系，将该提问型弹幕信息与所获得的预设的对应关系进行一一匹配；当匹配成功时，从该预设的对应关系中，确定与该提问型弹幕信息匹配的问题对应的答案，即与该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，进而，继续执行后续的弹幕显示流程。
一种情况中，上述预设的对应关系可以预先存储于电子设备本地，以使得电子设备可以快速地获得上述预设的对应关系，在一定程度上，可以提高本发明实施例所提供的弹幕显示的速度。另一种实现方式中，上述预设的对应关系可以预先存储于与电子设备连接的外部存储设备中，以节省电子设备本地的存储空间。
承接上述例子，电子设备确定弹幕信息“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”为提问型弹幕信息后，可以基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案；其中，上述预设的对应关系可以包含的对应关系，例如，片头曲是什么-心爱、片尾曲是什么-爱上张无忌、张无忌的扮演者是谁-苏有朋等等。又例如，片头曲-心爱、片尾曲-爱上张无忌、张无忌扮演者-苏有朋等等。
电子设备可以确定与该提问型弹幕信息“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”匹配的对应关系为：片头曲是什么-心爱或片头曲-心爱，进而，电子设备可以确定与该提问型弹幕信息对应的答案为“心爱”，将“心爱”作为目标答案。
另一种实现方式中，当上述预设确定规则包括基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则，此时，电子设备可以将该提问型弹幕信息以及所播放视频的标识信息，输入预设搜索引擎，以使该预设搜索引擎可以针对该提问型弹幕信息进行搜索，并向电子设备反馈其所搜索到的信息，电子设备基于预设搜索引擎所反馈的信息，确定该提问型弹幕信息对应的答案。其中，上述预设搜索引擎可以是相关的任一搜索引擎，本发明实施例并不对上述预设搜索引擎的具体类型进行限定。
在另一种实现方式中，当上述预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，和基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则时，电子设备可以预先获得预设的对应关系，将该提问型弹幕信息与所获得的预设的对应关系进行一一匹配；当匹配成功时，从该预设的对应关系中，确定与该提问型弹幕信息匹配的问题对应的答案，即与该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，，进而，继续执行后续的弹幕显示流程。当匹配不成功时，电子设备可以继续将该提问型弹幕信息以及所播放视频的标识信息，输入预设搜索引擎，以使该预设搜索引擎可以针对该提问型弹幕信息进行搜索，并向电子设备反馈其所搜索到的信息，电子设备基于预设搜索引擎所反馈的信息，确定该提问型弹幕信息对应的答案。
S104：基于目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；
S105：显示答案型弹幕信息。
本发明实施例中，当电子设备确定出目标答案之后，可以基于目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。在一种实现方式中，电子设备可以直接将上述目标答案，作为该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。例如，当在视频“倚天屠龙记”播放过程中，电子设备确定出提问型弹幕信息“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”，并基于该提问型弹幕信息以及预设确定规则，确定目标答案为“心爱”，电子设备可以直接将“心爱”作为该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
在另一种实现方式中，为了避免所确定的答案型弹幕信息过于生硬，电子设备可以在确定出上述目标答案后，为该目标答案添加预设的修饰词，进而，将添加预设的修饰词后的目标答案，作为该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。例如，当在视频“倚天屠龙记”播放过程中，电子设备确定出提问型弹幕信息“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”，并基于该提问型弹幕信息以及预设确定规则，确定目标答案为“心爱”；后续的，电子设备可以为“心爱”添加“是”等修饰词，此时，该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息具体可以为：“是心爱”；或者，电子设备可以为“心爱”添加“应该是”、“吧”等修饰词，此时，该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息具体可以为：“应该是心爱吧”；或者，电子设备可以为“心爱”添加“啊”等修饰词，此时，该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息具体可以为：“心爱啊”，等等。
如图3A和图3B所示，为视频播放过程中，弹幕信息显示的一种示意图。其中，图3A和图3B所示均为播放视频“倚天屠龙记”的播放页面，图3A中，包含被圈出的提问型弹幕信息“求片头曲”以及“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”，以及该视频“倚天屠龙记”对应的其他弹幕信息；图3B中，包含提问型弹幕信息“求片头曲”以及“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”对应的被圈出的答案型弹幕信息“应该是心爱吧”，以及该视频“倚天屠龙记”对应的其他弹幕信息。
电子设备确定出该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息之后，可以显示该答案型弹幕信息。在一种实现方式中，可以是当电子设备确定出该答案型弹幕信息后，立即显示该答案型弹幕信息。在另一种实现方式中，可以是电子设备确定出该答案型弹幕信息后，在达到预设输出时间时，显示该答案型弹幕信息。
本发明实施例中，可以以弹幕的形式显示该答案型弹幕信息。
本发明实施例中，在视频播放过程中，监控视频对应的弹幕信息，并当确定出所监控到的一弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息，并显示，以实现自动针对所监控到的提问型弹幕信息，生成答案型弹幕信息并显示，使得答复更及时，提高用户体验。
在一种实现方式中，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，可以包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，通过自然语言处理方式，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，其中，当该弹幕信息中包含预设符号和/或预设词时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该弹幕信息中不包含预设符号和/或预设词时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
本发明实施例中，电子设备可以通过自然语言处理(NLP，Natural LanguageProcessing)方式，对弹幕信息进行句法语义分析，获得分析结果，进而，电子设备基于所获得分析结果，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，进而确定该弹幕信息是否为提问型弹幕信息。其中，上述预设符号可以为问号，上述预设词可以为疑问词。
在另一种实现方式中，为了更好的识别出所监控到的弹幕信息是否为提问型弹幕信息，提高本发明实施例所确定弹幕信息的类型的准确性，并提高确定弹幕信息的类型的速度。本发明实施例中，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，可以包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息，其中，预设的类型检测模型为：预先基于正样本与负样本训练所得的模型，该正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，该负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息；
判断该类型信息是否为预设提问型信息，其中，当该类型信息为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该类型信息不为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
可以理解的是，上述预设的类型检测模型为：用于对弹幕信息进行类型分类模型。在一种实现方式中，该预设的类型检测模型可以将弹幕信息划分为两类，分别为：提问型弹幕信息和非提问型弹幕信息。上述预设的类型检测模型可以为：基于正样本以及负样本，通过机器学习算法训练所得的模型。其中，上述机器学习算法可以为：深度学习算法、卷积神经网络算法、支持向量机算法等等。
本发明实施例，电子设备可以将弹幕信息输入上述预设的类型检测模型，上述预设的类型检测模型可以直接输出该弹幕信息的类型信息，其中，该类型信息可以包括：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息；或者，可以包括：表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息。通过判断该类型信息是否为预设提问型信息，即判断该类型信息是否包括表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，以判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息。
在一种实现方式中，电子设备需要预先建立上述预设的类型检测模型，具体的，在所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤之前，所述方法还可以包括：
建立预设的类型检测模型的过程，其中，如图2所示，所述过程可以包括：
S201：获得初始的类型检测模型；
S202：获得多个正样本与多个负样本；
S203：获得每一正样本对应的标定信息，作为第一标定信息，并获得每一负样本对应的标定信息，作为第二标定信息；
其中，第一标定信息包括：表征所对应正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息；
S204：基于多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型。
在一种情况中，电子设备获得上述多个正样本和多个负样本后，电子设备可以向工作人员展示上述多个正样本和多个负样本，工作人员可以对上述每一正样本和每一负样本进行人工标定。或者，电子设备在获得上述多个正样本和多个负样本后，也可以通过预设程序对每一正样本和每一负样本进行标定处理。
在一种实现方式中，人工标定的过程可以为：对于正样本，工作人员可以标定第一标定信息，其中，该第一标定信息可以包括：表征该正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，该第一预期类型信息可以通过第一预设标识符标识，例如“是”、“T”等。对于负样本，工作人员可以标定第二标定信息，其中，该第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息，该第二预期类型信息可以通过第二预设标识符标识，例如“否”、“F”等。
可以理解的是，上述预设的类型检测模型为：基于正样本和负样本，通过机器学习算法训练所得的模型，其可以更准确地确定出弹幕信息的类型信息。并且，上述正样本的数量以及上述负样本的数量越多，通过上述正样本和负样本，训练所得的上述预设的类型检测模型越稳定，基于该预设的类型检测模型所得出的弹幕信息的类型信息越准确。在一种实现方式中，在获取正样本和负样本时，上述正样本和负样本的数量可以尽量近似相等，即上述两者之间的数量的差值不超过一预定数值。在一种情况中，上述正样本和/或负样本可能不易获取，此时，上述正样本和/或负样本的数量满足一定数量即可。
在一种实现方式中，上述初始的类型检测模型包括特征提取层和特征分类层；
所述基于多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型的步骤，可以包括：
将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；其中，当该样本为正样本时，该样本特征为正样本对应的特征；当该样本为负样本时，该样本特征为负样本对应的特征；
将所提取的样本特征，输入特征分类层，获得该样本对应的当前类型信息；
将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配，其中，当该样本为正样本时，该样本对应的预期类型信息为第一预期类型信息；当该样本为负样本时，该样本对应的预期类型信息为第二预期类型信息；
当匹配成功时，得到包含特征提取层和特征分类层的预设的类型检测模型；
或者，当匹配不成功时，则分别调整特征提取层和特征分类层的参数；重新返回所述将每一样本输入特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征的步骤；直至匹配成功，得到包含特征提取层和特征分类层的预设的类型检测模型。
本发明实施例中，上述将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配的过程可以为：利用预设的损失函数计算所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息的差值；当所计算差值在预设允许损失范围内，则确定匹配成功，当所计算差值不在预设允许损失范围内，则确定匹配不成功，此时，可以基于将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息的差值变小的原则，调整上述特征提取层和特征分类层的参数；后续的，再重新返回执行将每一样本输入特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征的步骤。在一种实现方式中，可以利用梯度下降法调整上述特征提取层和特征分类层的参数。
在一种实现方式中，在训练上述初始的类型检测模型的过程中，可以将每一样本均输入上述初始的类型检测模型，以对上述初始的类型检测模型进行训练；也可以是首先从上述样本中，随机或顺序选取第一预定数量的正样本以及第二预定数量的负样本，将所选取的第一预定数量的正样本以及第二预定数量的负样本输入上述初始的类型检测模型，以对上述初始的类型检测模型进行训练，得到预设的类型检测模型。
在一种实现方式中，所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤，可以包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，预设的类型检测模型提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征；并基于该待检测特征，确定针对该弹幕信息输出的类型信息，并输出，其中，类型信息为：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，或，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息；
获得预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息。
在本发明实施例中，电子设备针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，该预设的类型检测模型可以基于其特征提取层提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征，并基于其特征分类层，根据待检测特征确定针对该弹幕信息输出的类型信息，进而输出，以使电子设备可以获得上述类型信息。
本发明实施例中，电子设备可以基于提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，在一种实现方式中，当预设确定规则包括：基于预设的对应关系确定的规则时，
所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，可以包括：
基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
其中，当上述预设的对应关系存储于电子设备本地时，电子设备可以直接从本地获取上述预设的对应关系，无需占用网络，这在一定程度上可以节省用户的网络，并且，避免占用用户观看视频所需的网络，在一定程度上可以提高用户的使用体验。
其中，上述提问型弹幕信息中可能包含大量的感叹词、形容词、疑问词以及连接词等，对确定该提问型弹幕信息的答案无用的词。本发明实施例，为了提高确定该提问型弹幕信息的答案的确定速度，并在一定程度上减少存储上述预设的对应关系所需的存储空间。在一种情况中，所述基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，可以包括：
从该提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词，作为关键词，其中，预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
将关键词与预设的对应关系进行匹配；
当匹配成功时，确定预设的对应关系中，与关键词匹配成功的问题对应的答案，作为目标答案。
在另一种情况中，为了更好的保证所提取的该提问型弹幕信息的关键词的准确性，电子设备本地或所连接的外部存储设备中，存储有该视频对应的关键词数据库，当电子设备从提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词后，将所提取的每一词，与该关键词数据库中所存储的每一关键词进行匹配，当该关键词数据库中存在与所提取的词相同的关键词时，将该词作为关键词。
可以理解的是，用户所发出的提问型弹幕信息可以对应不同类型，例如：有些提问型弹幕信息是提问关于视频的歌曲信息的问题，即表征用户获知视频的歌曲信息的需求的信息；有些提问型弹幕信息是提问关于视频的演员信息的问题，即表征用户获知视频的演员信息的需求的信息；有些提问型弹幕信息是提问关于视频的剧中人物信息的问题，即表征用户获知视频的剧中人物信息的需求的信息；有些提问型弹幕信息是提问关于视频的剧中人物之间关系信息的问题，即表征用户获知视频的剧中人物之间关系信息的需求的信息；有些提问型弹幕信息是提问关于视频的剧情的历史背景的问题，即表征用户获知视频剧情的历史背景信息的需求的信息；有些提问型弹幕信息是提问关于视频的工作人员信息的问题，即表征用户获知视频的工作人员信息的需求的信息；等等。
为了进一步提高弹幕显示的效率，本发明实施例可以针对每一提问型弹幕信息进行分类，即对提问型弹幕信息所包含的问题进行分类，例如：工作人员类、歌曲类、剧中人物类、剧中人物关系类、演员类、剧情相关的历史人物类以及剧情的历史背景类，进而，当基于预设的对应关系，确定目标答案时，可以基于问题的类型进行分类存储。
其中，所提取的关键字与提问型弹幕信息之间存在对应关系，关键词所属的预设类型可以包括：工作人员类、歌曲类、剧中人物类、剧中人物关系类、演员类、剧情相关的历史人物类以及剧情的历史背景类。
在一种实现方式中，上述预设的对应关系包括：各预设类型对应的子对应关系，其中，该预设类型为关键词所属的类型；
在所述将关键词与预设的对应关系进行匹配的步骤之前，所述方法还可以包括：
确定关键词所属的预设类型，作为目标类型；
所述将关键词与预设的对应关系进行匹配的步骤，可以包括：
将关键词与目标类型对应的子对应关系进行匹配。
在一种情况中，可以在训练上述预设的类型检测模型时，进一步的对正样本标定其所属预设类型，进而，基于标定了所属预设类型的每一正样本，训练所得的预设的类型检测模型，可以在确定出弹幕信息为提问型弹幕信息后，进一步确定出该提问型弹幕信息所属预设类型。
在另一种情况中，电子设备本地或所连接的外部存储设备中，可以预先存储有关键词与预设类型之间的对应关系，当针对所监控到的每一弹幕信息，从弹幕信息中提取出关键词之后，将该所提取出的关键词与上述预先存储的关键词与预设类型之间的对应关系进行匹配，进而，确定出所提取出的关键词所属的预设类型，作为目标类型。进而仅将所提取出的关键词与该目标类型对应的子对应关系进行匹配即可。
本发明实施例中，电子设备可以基于提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，在另一种实现方式中，当预设确定规则包括：基于预设搜索引擎搜索确定的规则时，
在所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤之前，所述方法还可以包括：
获取视频的视频标识信息；
所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，可以包括：
将该提问型弹幕信息以及视频标识信息输入预设搜索引擎，获得预设搜索引擎所返回的信息；
基于预设搜索引擎所返回的信息，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
其中，上述视频标识信息可以为视频的名称、序号以及存储地址等，可以唯一确定出视频的信息。
本发明实施例中，利用上述预设搜索引擎以及提问型弹幕信息，得到该提问型弹幕信息对应的答案，可以使得工作人员无需建立数据库，减轻了工作人员的工作负担，降低了人工成本。并且，无需建立数据库，可以在一定程度上节省电子设备的存储空间。
在一种情况中，电子设备获得预设搜索引擎所返回的信息后，可以基于所获得的预设搜索引擎所返回的信息对应的采纳率，从所获得的预设搜索引擎所返回的信息中，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
在一种实现方式中，在所述基于目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤之前，所述方法还可以包括：
确定关键词所属的预设类型，作为目标类型，其中，关键词为：从该提问型弹幕信息中提取出的满足预设提取条件的词，预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
获取目标类型对应的模板；
所述基于目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤，包括：
将目标答案插入目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
可以理解的是，为了避免所显示的答案型弹幕信息过于生硬，使得所显示的答案型弹幕信息更具人性化，本发明实施例中针对不同预设类型的关键词对应的目标答案，建立了不同的模板。本发明实施例中，电子设备本地或所连接的外部存储设备中，可以预先存储有关键词与预设类型之间的对应关系，当针对所监控到的每一弹幕信息，从弹幕信息中提取出关键词之后，将该所提取出的关键词与上述预先存储的关键词与预设类型之间的对应关系进行匹配，进而，确定出关键词所属的目标类型，在确定出关键词所属的目标类型后，电子设备获得目标类型对应的模板；进而，将所确定出的目标答案插入相应的模板，以生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。可以理解的是，目标类型对应的模板可以存在一个或多个，当上述目标类型对应的模板为多个时，可以随机选取一个模板，将目标答案插入该所选取的模板，以生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
举例而言，当播放视频“倚天屠龙记”的过程中，电子设备确定出提问型弹幕信息“可以问一下朋友们这电视剧的开头歌曲是什么歌”的关键字为“开头歌曲”，所确定的目标答案为“心爱”；
电子设备确定该关键字“开头歌曲”所属预设类型为歌曲类，即目标类型为歌曲类；电子设备获取歌曲类对应的模板包括：“是x”、“应该是x吧”等，其中，“x”标识插入目标答案的位置；电子设备将目标答案插入目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息，可以为“是心爱”或“应该是心爱吧”等。
本发明实施例中，在确定出答案型弹幕信息后，可以立即显示上述答案型弹幕信息，也可以在确定达到一定的显示时间后，再显示答案型弹幕信息，以为用户带来不同的使用体验。在一种实现方式中，在所述显示答案型弹幕信息的步骤之前，所述方法还可以包括：
获得该提问型弹幕信息对应的显示时间，作为第一显示时间；
将第一显示时间与预设时长之和，确定为第二显示时间；
所述显示答案型弹幕信息的步骤，可以包括：
当达到第二显示时间时，显示答案型弹幕信息。
其中，为了保证所显示答案型弹幕信息的及时性，提高用户使用体验，本发明实施例可以基于提问型弹幕信息对应的显示时间，设置答案型弹幕信息的显示的时间。一种情况中，上述预设时长可以不超过预设时间阈值，以避免出现显示答案型弹幕信息不及时的情况。举例而言，上述预设时长可以取2秒。
相应于上述方法实施例，本发明实施例提供了一种弹幕显示装置，如图4所示，所述装置可以包括：
监控模块410，用于在视频播放过程中，监控所述视频对应的弹幕信息；
判断模块420，用于针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，所述提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；
第一确定模块430，用于当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，和/或基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则，所述预设的对应关系包括：关于所述视频的各问题与答案之间的对应关系；
生成模块440，用于基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；
显示模块450，用于显示所述答案型弹幕信息。
本发明实施例中，在视频播放过程中，监控视频对应的弹幕信息，并当确定出所监控到的一弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息，并显示，以实现自动针对所监控到的提问型弹幕信息，生成答案型弹幕信息并显示，使得答复更及时，提高用户体验。
在一种实现方式中，所述判断模块420，具体用于
针对所监控到的每一弹幕信息，通过自然语言处理方式，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，其中，当该弹幕信息中包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该弹幕信息中不包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
在一种实现方式中，所述判断模块420包括：
输入获得单元，用于针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息，其中，所述预设的类型检测模型为：预先基于正样本与负样本训练所得的模型，所述正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，所述负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息；
判断单元，用于判断该类型信息是否为预设提问型信息，其中，当该类型信息为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该类型信息不为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
在一种实现方式中，如图5所示，所述装置还可以包括：
模型建立模块510，用于在所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息之前，建立所述预设的类型检测模型，其中，所述模型建立模块可以包括：
第一获得单元511，用于获得初始的类型检测模型；
第二获得单元512，用于获得多个正样本与多个负样本；
第三获得单元513，用于获得每一正样本对应的标定信息，作为第一标定信息，并获得每一负样本对应的标定信息，作为第二标定信息，其中，所述第一标定信息包括：表征所对应正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，所述第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息；
训练得到单元514，用于基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型。
在一种实现方式中，所述初始的类型检测模型包括特征提取层和特征分类层；
所述训练得到单元514，具体用于
将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；其中，当该样本为正样本时，所述样本特征为正样本对应的特征；当该样本为负样本时，所述样本特征为负样本对应的特征；
将所提取的样本特征，输入所述特征分类层，获得该样本对应的当前类型信息；
将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配，其中，当该样本为正样本时，该样本对应的预期类型信息为第一预期类型信息；当该样本为负样本时，该样本对应的预期类型信息为第二预期类型信息；
当匹配成功时，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型；
或者，当匹配不成功时，则分别调整所述特征提取层和所述特征分类层的参数；重新返回所述将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；直至匹配成功，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型。
在一种实现方式中，所述输入获得单元，具体用于：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，所述预设的类型检测模型提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征；并基于该待检测特征，确定针对该弹幕信息输出的类型信息，并输出，其中，所述类型信息为：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，或，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息；
获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息。
在一种实现方式中，当所述预设确定规则包括：基于预设的对应关系确定的规则时，
所述第一确定模块430包括：
确定单元，用于基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
在一种实现方式中，当所述预设确定规则包括：基于预设搜索引擎搜索确定的规则时，
所述装置还包括：
第一获取模块，用于在所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案之前，获取所述视频的视频标识信息；
所述第一确定模块430，具体用于
将该提问型弹幕信息以及所述视频标识信息输入所述预设搜索引擎，获得所述预设搜索引擎所返回的信息；
基于所述预设搜索引擎所返回的信息，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
在一种实现方式中，所述确定单元包括
提取子模块，用于从该提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词，作为关键词，其中，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
匹配子模块，用于将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配；
确定建立子模块，用于当匹配成功时，确定所述预设的对应关系中，与所述关键词匹配成功的问题对应的答案，作为目标答案。
在一种实现方式中，所述预设的对应关系包括：各预设类型对应的子对应关系，其中，所述预设类型为关键词所属的类型；
所述确定单元还包括：
确定子模块，用于在所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配之前，确定关键词所属的预设类型，作为目标类型，其中，所述关键词为：从该提问型弹幕信息中提取出的满足预设提取条件的词，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
所述匹配子模块，具体用于
将所述关键词与所述目标类型对应的子对应关系进行匹配。
在一种实现方式中，所述装置还包括：
第二确定模块，用于在所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息之前，确定所述关键词所属的预设类型，作为目标类型；
第二获取模块，用于获取所述目标类型对应的模板；
所述生成模块440，具体用于
将所述目标答案插入所述目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
在一种实现方式中，所述装置还包括：
获得模块，用于在所述显示所述答案型弹幕信息之前，获得该提问型弹幕信息对应的显示时间，作为第一显示时间；
第三确定模块，用于将所述第一显示时间与预设时长之和，确定为第二显示时间；
所述显示模块450，具体用于
当达到所述第二显示时间时，显示所述答案型弹幕信息。
相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，包括处理器610、通信接口620、存储器630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信，
存储器630，用于存放计算机程序；
处理器610，用于执行存储器630上所存放的程序时，实现本发明实施例所提供的弹幕信息方法，可以包括步骤：
在视频播放过程中，监控所述视频对应的弹幕信息；
针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，所述提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；
当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，和/或基于预设搜索引擎搜索确定答案的规则，所述预设的对应关系包括：关于所述视频的各问题与答案之间的对应关系；
基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；
显示所述答案型弹幕信息。
本发明实施例中，在视频播放过程中，监控视频对应的弹幕信息，并当确定出所监控到的一弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息，并显示，以实现自动针对所监控到的提问型弹幕信息，生成答案型弹幕信息并显示，使得答复更及时，提高用户体验。
在一种实现方式中，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，通过自然语言处理方式，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，其中，当该弹幕信息中包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该弹幕信息中不包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
在一种实现方式中，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息，其中，所述预设的类型检测模型为：预先基于正样本与负样本训练所得的模型，所述正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，所述负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息；
判断该类型信息是否为预设提问型信息，其中，当该类型信息为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该类型信息不为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
在一种实现方式中，在所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤之前，还包括：
建立所述预设的类型检测模型的过程，其中，所述过程包括：
获得初始的类型检测模型；
获得多个正样本与多个负样本；
获得每一正样本对应的标定信息，作为第一标定信息，并获得每一负样本对应的标定信息，作为第二标定信息，其中，所述第一标定信息包括：表征所对应正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，所述第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息；
基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型。
在一种实现方式中，所述初始的类型检测模型包括特征提取层和特征分类层；
所述基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型的步骤，包括：
将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；其中，当该样本为正样本时，所述样本特征为正样本对应的特征；当该样本为负样本时，所述样本特征为负样本对应的特征；
将所提取的样本特征，输入所述特征分类层，获得该样本对应的当前类型信息；
将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配，其中，当该样本为正样本时，该样本对应的预期类型信息为第一预期类型信息；当该样本为负样本时，该样本对应的预期类型信息为第二预期类型信息；
当匹配成功时，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型；
或者，当匹配不成功时，则分别调整所述特征提取层和所述特征分类层的参数；重新返回所述将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征的步骤；直至匹配成功，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型。
在一种实现方式中，所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，所述预设的类型检测模型提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征；并基于该待检测特征，确定针对该弹幕信息输出的类型信息，并输出，其中，所述类型信息为：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，或，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息；
获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息。
在一种实现方式中，当所述预设确定规则包括：基于预设的对应关系确定的规则时，
所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
在一种实现方式中，当所述预设确定规则包括：基于预设搜索引擎搜索确定的规则时，
在所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤之前，还包括：
获取所述视频的视频标识信息；
所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
将该提问型弹幕信息以及所述视频标识信息输入所述预设搜索引擎，获得所述预设搜索引擎所返回的信息；
基于所述预设搜索引擎所返回的信息，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
在一种实现方式中，所述基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
从该提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词，作为关键词，其中，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配；
当匹配成功时，确定所述预设的对应关系中，与所述关键词匹配成功的问题对应的答案，作为目标答案。
在一种实现方式中，所述预设的对应关系包括：各预设类型对应的子对应关系，其中，所述预设类型为关键词所属的类型；
在所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配的步骤之前，还包括：
确定关键词所属的预设类型，作为目标类型，其中，所述关键词为：从该提问型弹幕信息中提取出的满足预设提取条件的词，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配的步骤，包括：
将所述关键词与所述目标类型对应的子对应关系进行匹配。
在一种实现方式中，在所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤之前，还包括：
确定所述关键词所属的预设类型，作为目标类型；
获取所述目标类型对应的模板；
所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤，包括：
将所述目标答案插入所述目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
在一种实现方式中，在所述显示所述答案型弹幕信息的步骤之前，还包括：
获得该提问型弹幕信息对应的显示时间，作为第一显示时间；
将所述第一显示时间与预设时长之和，确定为第二显示时间；
所述显示所述答案型弹幕信息的步骤，包括：
当达到所述第二显示时间时，显示所述答案型弹幕信息。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的弹幕显示方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的弹幕显示方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (21)
1.一种弹幕显示方法，其特征在于，所述方法包括：
在视频播放过程中，监控所述视频对应的弹幕信息；
针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，所述提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；
当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，所述预设的对应关系包括：关于所述视频的各问题与答案之间的对应关系；所述预设的对应关系预先存储于本地；
基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；
显示所述答案型弹幕信息；
在所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤之前，所述方法还包括：
确定关键词所属的预设类型，作为目标类型，其中，所述关键词为：从该提问型弹幕信息中提取出的满足预设提取条件的词，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
获取所述目标类型对应的模板；
所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息的步骤，包括：
将所述目标答案插入所述目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，通过自然语言处理方式，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，其中，当该弹幕信息中包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该弹幕信息中不包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息，其中，所述预设的类型检测模型为：预先基于正样本与负样本训练所得的模型，所述正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，所述负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息；
判断该类型信息是否为预设提问型信息，其中，当该类型信息为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该类型信息不为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤之前，所述方法还包括：
建立所述预设的类型检测模型的过程，其中，所述过程包括：
获得初始的类型检测模型；
获得多个正样本与多个负样本；
获得每一正样本对应的标定信息，作为第一标定信息，并获得每一负样本对应的标定信息，作为第二标定信息，其中，所述第一标定信息包括：表征所对应正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，所述第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息；
基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始的类型检测模型包括特征提取层和特征分类层；
所述基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型的步骤，包括：
将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；其中，当该样本为正样本时，所述样本特征为正样本对应的特征；当该样本为负样本时，所述样本特征为负样本对应的特征；
将所提取的样本特征，输入所述特征分类层，获得该样本对应的当前类型信息；
将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配，其中，当该样本为正样本时，该样本对应的预期类型信息为第一预期类型信息；当该样本为负样本时，该样本对应的预期类型信息为第二预期类型信息；
当匹配成功时，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型；
或者，当匹配不成功时，则分别调整所述特征提取层和所述特征分类层的参数；重新返回所述将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征的步骤；直至匹配成功，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息的步骤，包括：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，所述预设的类型检测模型提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征；并基于该待检测特征，确定针对该弹幕信息输出的类型信息，并输出，其中，所述类型信息为：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，或，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息；
获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，当所述预设确定规则包括：基于预设的对应关系确定的规则时，
所述基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案的步骤，包括：
从该提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词，作为关键词，其中，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配；
当匹配成功时，确定所述预设的对应关系中，与所述关键词匹配成功的问题对应的答案，作为目标答案。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设的对应关系包括：各预设类型对应的子对应关系，其中，所述预设类型为关键词所属的类型；
在所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配的步骤之前，所述方法还包括：
确定所述关键词所属的预设类型，作为目标类型；
所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配的步骤，包括：
将所述关键词与所述目标类型对应的子对应关系进行匹配。
10.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在所述显示所述答案型弹幕信息的步骤之前，所述方法还包括：
获得该提问型弹幕信息对应的显示时间，作为第一显示时间；
将所述第一显示时间与预设时长之和，确定为第二显示时间；
所述显示所述答案型弹幕信息的步骤，包括：
当达到所述第二显示时间时，显示所述答案型弹幕信息。
11.一种弹幕显示装置，其特征在于，所述装置包括：
监控模块，用于在视频播放过程中，监控所述视频对应的弹幕信息；
判断模块，用于针对所监控到的每一弹幕信息，判断该弹幕信息是否为提问型弹幕信息，其中，所述提问型弹幕信息为：表征用户获知目标问题的答案的需求的信息；
第一确定模块，用于当该弹幕信息为提问型弹幕信息时，基于该提问型弹幕信息与预设确定规则，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案，其中，该预设确定规则包括基于预设的对应关系确定答案的规则，所述预设的对应关系包括：关于所述视频的各问题与答案之间的对应关系；所述预设的对应关系预先存储于本地；
生成模块，用于基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息；
显示模块，用于显示所述答案型弹幕信息；
所述装置还包括：
第二确定模块，用于在所述基于所述目标答案，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息之前，确定关键词所属的预设类型，作为目标类型，其中，所述关键词为：从该提问型弹幕信息中提取出的满足预设提取条件的词，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
第二获取模块，用于获取所述目标类型对应的模板；
所述生成模块，具体用于
将所述目标答案插入所述目标类型对应的模板，生成该提问型弹幕信息对应的答案型弹幕信息。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述判断模块，具体用于
针对所监控到的每一弹幕信息，通过自然语言处理方式，判断该弹幕信息中是否包含预设符号和/或预设词，其中，当该弹幕信息中包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该弹幕信息中不包含所述预设符号和/或所述预设词时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述判断模块包括：
输入获得单元，用于针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息，其中，所述预设的类型检测模型为：预先基于正样本与负样本训练所得的模型，所述正样本为：被标定为提问型弹幕信息的弹幕信息，所述负样本为：被标定为非提问型弹幕信息的弹幕信息；
判断单元，用于判断该类型信息是否为预设提问型信息，其中，当该类型信息为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为提问型弹幕信息；当该类型信息不为预设提问型信息时，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
模型建立模块，用于在所述针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息之前，建立所述预设的类型检测模型，其中，所述模型建立模块包括：
第一获得单元，用于获得初始的类型检测模型；
第二获得单元，用于获得多个正样本与多个负样本；
第三获得单元，用于获得每一正样本对应的标定信息，作为第一标定信息，并获得每一负样本对应的标定信息，作为第二标定信息，其中，所述第一标定信息包括：表征所对应正样本为提问型弹幕信息的第一预期类型信息，所述第二标定信息包括：表征所对应负样本为非提问型弹幕信息的第二预期类型信息；
训练得到单元，用于基于所述多个正样本和每一正样本对应的包括第一预期类型信息的第一标定信息，以及所述多个负样本和每一负样本对应的包括第二预期类型信息的第二标定信息，训练所述初始的类型检测模型，得到预设的类型检测模型。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述初始的类型检测模型包括特征提取层和特征分类层；
所述训练得到单元，具体用于
将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；其中，当该样本为正样本时，所述样本特征为正样本对应的特征；当该样本为负样本时，所述样本特征为负样本对应的特征；
将所提取的样本特征，输入所述特征分类层，获得该样本对应的当前类型信息；
将所获得的当前类型信息与该样本对应的预期类型信息进行匹配，其中，当该样本为正样本时，该样本对应的预期类型信息为第一预期类型信息；当该样本为负样本时，该样本对应的预期类型信息为第二预期类型信息；
当匹配成功时，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型；
或者，当匹配不成功时，则分别调整所述特征提取层和所述特征分类层的参数；重新返回所述将每一样本输入所述特征提取层，提取出该样本对应的特征，作为样本特征；直至匹配成功，得到包含所述特征提取层和所述特征分类层的预设的类型检测模型。
16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述输入获得单元，具体用于：
针对所监控到的每一弹幕信息，将该弹幕信息输入预设的类型检测模型，所述预设的类型检测模型提取该弹幕信息对应的特征，作为待检测特征；并基于该待检测特征，确定针对该弹幕信息输出的类型信息，并输出，其中，所述类型信息为：表征该弹幕信息为提问型弹幕信息的信息，或，表征该弹幕信息为非提问型弹幕信息的信息；
获得所述预设的类型检测模型针对该弹幕信息输出的类型信息。
17.根据权利要求11-16任一项所述的装置，其特征在于，当所述预设确定规则包括：基于预设的对应关系确定的规则时，
所述第一确定模块包括：
确定单元，用于基于该提问型弹幕信息与预设的对应关系，确定该提问型弹幕信息对应的答案，作为目标答案。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述确定单元包括
提取子模块，用于从该提问型弹幕信息中提取出满足预设提取条件的词，作为关键词，其中，所述预设提取条件包括：所对应词性为名词的条件；
匹配子模块，用于将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配；
确定建立子模块，用于当匹配成功时，确定所述预设的对应关系中，与所述关键词匹配成功的问题对应的答案，作为目标答案。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述预设的对应关系包括：各预设类型对应的子对应关系，其中，所述预设类型为关键词所属的类型；
所述确定单元还包括：
确定子模块，用于在所述将所述关键词与所述预设的对应关系进行匹配之前，确定所述关键词所属的预设类型，作为目标类型；
所述匹配子模块，具体用于
将所述关键词与所述目标类型对应的子对应关系进行匹配。
20.根据权利要求11-16任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
获得模块，用于在所述显示所述答案型弹幕信息之前，获得该提问型弹幕信息对应的显示时间，作为第一显示时间；
第三确定模块，用于将所述第一显示时间与预设时长之和，确定为第二显示时间；
所述显示模块，具体用于
当达到所述第二显示时间时，显示所述答案型弹幕信息。
21.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-10任一所述的弹幕显示方法步骤。
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