CN110602483A

CN110602483A - 视频故障确定方法、装置及计算机可读存储介质

Info

Publication number: CN110602483A
Application number: CN201910786127.3A
Authority: CN
Inventors: 李阳幸子; 宋忠良; 张骏杰; 齐雪婷
Original assignee: Beijing QIYI Century Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing QIYI Century Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2019-08-23
Filing date: 2019-08-23
Publication date: 2019-12-20
Anticipated expiration: 2039-08-23
Also published as: CN110602483B

Abstract

本发明提供了一种视频故障确定方法、装置及计算机可读存储介质，属于计算机技术领域。该方法可以获取用户发送的评论文本，该评论文本可以是对目标视频进行评论的文本，然后根据评论文本的内容信息，提取故障相关信息，最后基于故障相关信息，确定该目标视频存在的故障，这样，无需用户专门反馈问题，通过评论文本即可自动确定目标视频存在的故障，一定程度上可以降低人工成本，提高确定故障的效率。

Description

视频故障确定方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明属于计算机技术领域，特别是涉及一种视频故障确定方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网的不断发展，网络中的视频资源越来越多，用户经常会观看视频，以丰富个人生活。受到网络状态或者视频文件本身错误率的影响，视频播放过程中，经常会出现一些故障。

现有技术中，视频平台方往往是依靠用户通过预设的反馈途径主动反馈故障，例如，接收用户向视频平台方的客服反馈的故障，这种人工主动反馈的确定方式，耗费的成本较高，确定故障的效率较低。

发明内容

本发明提供一种视频故障确定方法、装置及计算机可读存储介质，以便解决确定故障的效率较低的问题。

依据本发明的第一方面，提供了一种视频故障确定方法，该方法包括：

获取用户发送的评论文本；所述评论文本是对目标视频进行评论的文本；

根据所述评论文本的内容信息，提取故障相关信息；所述内容信息为所述评论文本中的故障标签和/或所述评论文本中包含的词语；

基于所述故障相关信息，确定所述目标视频存在的故障。

依据本发明的第二方面，提供了一种视频故障确定装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户发送的评论文本；所述评论文本是对目标视频进行评论的文本；

提取模块，用于根据所述评论文本的内容信息，提取故障相关信息；所述内容信息为所述评论文本中的故障标签和/或所述评论文本中包含的词语；

确定模块，用于基于所述故障相关信息，确定所述目标视频存在的故障。

依据本发明的第三方面，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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一所述的视频故障确定方法。

针对在先技术，本发明具备如下优点：

可以获取用户发送的评论文本，该评论文本可以是对目标视频进行评论的文本，然后根据评论文本的内容信息，提取故障相关信息，最后基于故障相关信息，确定该目标视频存在的故障，这样，无需用户专门反馈问题，通过评论文本即可自动确定目标视频存在的故障，一定程度上可以降低人工成本，提高确定故障的效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种视频故障确定方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例提供的另一种视频故障确定方法的步骤流程图；

图3是本发明实施例提供的一种视频故障确定装置的框图；

图4是本发明实施例提供的另一种视频故障确定装置的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1是本发明实施例提供的一种视频故障确定方法的步骤流程图，如图1所示，该方法可以包括：

步骤101、获取用户发送的评论文本；所述评论文本是对目标视频进行评论的文本。

本步骤中，该目标视频可以是用户当前正在观看的视频，也可以是之前观看过的视频，该评论文本的内容可以体现用户观看该目标视频时的感受、想法，等等。进一步地，该评论文本可以是在播放该目标视频的过程中获取的，也可以是在该目标视频未被播放时获取的，本发明实施例对此不作限定。该评论文本可以是静态评论文本，例如，用户在视频播放页面的评论区域输入的文本，该评论文本可以是动态评论文本，例如，动态显示在视频播放画面上的视频弹幕，本发明实施例对此不作限定。进一步地，在获取评论文本时，可以实时获取用户发送的评论文本，也可以按照预设时长间隔，定期获取一次用户发送的评论文本。

步骤102、根据所述评论文本的内容信息，提取故障相关信息；所述内容信息为所述评论文本中的故障标签和/或所述评论文本中包含的词语。

实际应用场景中，用户在观看视频的过程中，往往会进行评论，用户进行评论时，输入的评论文本，往往能代表用户对所观看的视频的感受，而在遇到故障时，用户可能会在评论文本中对相关故障进行“吐槽”，因此，评论文本的内容中可能会包括对故障的描述内容，因此，本发明实施例中，可以根据评论文本的内容信息，提取故障相关信息，以确定视频存在的故障，其中，该故障相关信息可以是用于确定具体故障的信息。

步骤103、基于所述故障相关信息，确定所述目标视频存在的故障。

本发明实施例中，可以根据故障相关信息的内容，确定该故障相关信息指示的具体故障，由于故障相关信息是从评论文本中确定的，而该评论文本是对目标视频进行评论的文本，因此，该具体故障即为目标视频存在的故障。这样，通过该故障相关信息，确定目标视频存在的故障，可以省略用户以手动的方式，专门反馈故障的操作，进而可以节省人工成本，同时，主动通过评论文本确定目标视频存在的故障，可以避免用户反馈不及时导致的确定效率较低的问题，进而一定程度上提高确定效率。

综上所述，本发明实施例提供的视频故障确定方法，可以获取用户发送的评论文本，该评论文本可以是对目标视频进行评论的文本，然后根据评论文本的内容信息，提取故障相关信息，最后基于故障相关信息，确定该目标视频存在的故障，这样，无需用户专门反馈问题，通过评论文本即可自动确定目标视频存在的故障，一定程度上可以降低人工成本，提高确定故障的效率。

图2是本发明实施例提供的另一种视频故障确定方法的步骤流程图，如图2所示，该方法可以包括：

步骤201、获取用户发送的评论文本；所述评论文本是对目标视频进行评论的文本。

本步骤中，该评论文本可以是实时获取到的，例如，可以通过直接接收用户当前发送的视频弹幕，得到评论文本。该评论文本也可以是按照预设时长间隔获取到的，可以每间隔一个预设时长，执行一次获取评论文本的操作，具体的，示例的，用户可以通过视频播放页面提供的弹幕发送功能，发送视频弹幕，终端可以每间隔一个预设时长，提取一次该预设时长内接收到的视频弹幕，具体的，终端可以将所有接收到的视频弹幕存储至指定数据库中，例如，存储至redis数据库中。接着，可以每间隔预设时长，执行一次利用指定提取接口从该指定数据库中提取预设时长内接收到的视频弹幕。当然，也可以是每间隔一个预设时长，执行一次将该预设时长内接收到的视频弹幕存储至指定数据库中。相应地，可以利用指定提取接口从该指定数据库中提取本次存储的视频弹幕。这样，以预设时长间隔获取评论文本，可以实现批量化进行处理，进而一定程度上提高处理效率。

步骤202、根据所述评论文本的内容信息，提取故障相关信息；所述内容信息为所述评论文本中的故障标签和/或所述评论文本中包含的词语。

在本申请实施例中，可以直接基于评论文本中的故障标签提取故障相关信息，也可以直接基于评论文本中包含的词语，提取故障相关信息。本发明实施例对此不作限定，或者结合故障标签及评论文本中包含的词语提取故障相关信息。

具体的，在本发明的一种可选实施例中，本步骤可以通过下述步骤2021～步骤2023实现：

步骤2021、检测所述评论文本中是否携带有故障标签。

本步骤中，故障标签可以是故障类型的类型名，类型名可以是预先设定的，其中，不同的故障类型，类型名不同。这样，通过预先为不同故障类型设置类型名，可以方便用户在遇到故障时，能够通过评论文本简洁方便的表达遇到了哪种类型的故障，相较于用户在评论中表述所遇到的具体故障，可以降低用户通过评论文本反馈的故障的成本，提高用户反馈的积极性，进而提高故障被发现的概率。示例的，用户在播放视频时，如果遇到故障，可以发送携带该故障对应的故障类型的类型名的评论文本，以指示遇到了哪种类型的故障。示例的，假设用户在播放时，发现有一部分片段的视频画面模糊不清楚，那么可以发送一个携带有视频模糊类型的类型名的评论文本。当然，该故障标签也可以是能够唯一指示故障类型的标识等，本发明实施例对此不作限定。

进一步地，可以利用预先设定的所有类型名与该评论文本进行匹配，以确定该评论文本中是否包含类型名，如果包含则可以认为评论文本中携带有故障标签，如果不包含，则可以认为评论文本中未携带有故障标签。

步骤2022、若所述评论文本中携带有故障标签，基于所述故障标签，获取故障相关信息。

本步骤中，该故障标签仅能表示该用户发送该评论文本时，遇到的视频故障的类型，因此，可以进一步提取故障相关信息，以确定具体的故障。具体的，可以通过下述子步骤(1)～子步骤(3)实现获取故障相关信息：

子步骤(1)：提取所述评论文本中携带的故障标签。

具体的，可以将前述步骤中，匹配到的类型名提取出来，得到该故障标签。

子步骤(2)：基于所述故障标签以及预设的故障标签与所需提取的信息的信息名称对应关系，确定所述故障标签对应的信息名称。

本步骤中，所需提取的信息指的是根据该故障标签表示的故障类型确定出具体故障时需要提取的信息，不同的故障标签表示不同的故障类型，不同的故障类型所需提取的信息不同。

该预设的故障标签与所需提取的信息的信息名称对应关系可以是预先设定的，该对应关系中，不同故障标签对应的信息名称，可以是根据该故障标签表示的故障类型所设置的，该故障标签对应的信息名称可以是根据该故障标签表示的故障类型确定出具体故障时，所需提取的信息的名称。示例的，该信息名称可以为视频片段、发送评论文本的互联网协议(Internet Protocol，IP)地址，发送该评论文本的用户标识等等，示例的，假设故障类型“视频模糊”，那么需要确定出具体是哪一片段出现模糊，才能确定出具体故障，因此，可以设置故障类型“视频模糊”的故障标签对应的信息名称为：视频片段，其中该视频片段可以是该评论文本的发送时刻之前的指定时段内的片段。进一步地，可以从该预设的故障标签所需提取的信息的信息名称对应关系中，查找从评论文本中提取的故障标签对应的所需提取的信息的信息名称对应关系，得到该故障标签对应的信息名称。

子步骤(3)：提取每个信息名称指示的具体信息，并将所述具体信息与所述故障标签指示的故障类型，作为所述故障相关信息。

本步骤中，可以根据每个信息名称，调用预设的提取规则，从视频播放应用对应的后台数据中，提取信息名称指示的具体值，然后，将该具体值作为具体信息。该具体信息即为提取到的所需提取的信息，该具体信息是故障相关信息的一个组成部分。示例的，假设信息名称为发送该评论文本的用户标识，那么可以提取具体的用户标识的值，示例的，提取的用户标识的值可以为：001。进一步地，可以将提取到的具体信息与故障标签指示的故障类型，作为故障相关信息。

步骤2023、若所述评论文本中未携带有故障标签，基于所述评论文本中包含的词语，获取故障相关信息。

本步骤中，评论文本中包含的词语指的是组成该文本的词语，这些词语可以是通过对评论文本进行分词处理得到的。由于评论文本中包含的词语具有一定的语义，因此，可以通过评论文本中包含的词语，确定是否存在故障，相应地，可以基于评论文本中包含的词语获取故障相关信息，具的，可以通过下述子步骤(4)～子步骤(5)实现获取故障相关信息：

子步骤(4)：对所述评论文本进行分词处理，得到多个词语。

本步骤中，分词处理指的是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。具体的，可以对评论文本进行分词处理，将该评论文本拆解为多个词语。具体的，在对评论文本进行分词处理时，可以采用基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法，等等，本发明实施例对此不作限定。

子步骤(5)：从所述多个词语中，提取至少一个关键词语，得到所述故障相关信息；所述关键词语为语义与视频故障存在关联的词语。

本步骤中，该提取关键词语的操作可以是利用终端内的预设模块的预设类中的预设获取方法提取到的，其中，该预设模块可以为textrank4zh模块，该预设类可以为TextRank4keyword类，该预设获取方法可以为get_keyphrases方法。具体的，在提取时，可以从这些词语中提取语义与视频故障存在关联的词语，示例的，可以预先收集语义与视频故障有关联的词语，即，表述视频故障时会使用到的词语，作为对比词语，例如“模糊”、“缺少”，等等，然后利用对比词在这多个词语中进行匹配，以获取相匹配的词语，进而得到关键词语。本发明实施例中，通过提取关键词语作为故障相关信息，在用户未主动添加故障标签的情况下，也能确保后续过程中，确定出故障，进而避免故障被遗漏的问题，同时，用户无需添加故障标签，一定程度上可以简化用户评论文本的操作。

步骤203、基于所述故障相关信息，确定所述目标视频存在的故障。

具体的，如果该故障相关信息为具体信息以及故障标签指示的故障类型，那么可以将具体信息与该故障类型进行组合，得到目标视频存在的故障。具体的，进行组合时，可以是将该具体信息与故障类型进行拼接，或者是将两者进行合并，本发明实施例对此不作限定。这样，通过组合即可确定出目标视频存在的故障，确定过程较为简洁，确定效率较高。示例的，假设故障类型为视频片段模糊，具体信息为第3分10秒至第3分50秒之间的片段，那么可以确定目标视频存在的故障为第3分10秒至第3分50秒之间的视频片段出现视频片段模糊。

需要说明的是，由于用户发送评论文本时，视频的播放时刻与实际存在问题的播放时刻可能会存在延迟，因此，在获取具体的视频片段的具体值时，可以获取发送该评论文本时的播放时刻及该时刻之前的指定时间段内的片段的起止时刻，进而一定程度上修正由于延时所导致的数据误差。

进一步地，如果该故障相关信息为关键词语，那么可以通过下述子步骤(6)～子步骤(7)实现确定目标视频存在的故障：

子步骤(6)：分别计算所述至少一个关键词语与每种预设故障对应的故障表示词语的相似度。

本步骤中，该故障表示词语可以是语义与预设故障存在关联的词语，该故障表示词语可以是能够代表该预设故障的词语，每种预设故障对应的故障表示词语可以是预先设定的，进一步地，在计算相似度时，对于每种预设故障对应的故障表示词语，可以先分别获取至少一个关键词语与故障表示词语的词语交集以及词语并集，具体的，可以将两者重合的词语加入同一集合中，得到词语交集，将至少一个关键词语与故障表示词语加入同一的集合中，得到词语并集。当然，也可以基于关键词语的词频矩阵，以及故障表示词语的词频矩阵实现获取，具体的，可以先计算关键词语的词频矩阵，得到第一词频矩阵，在计算第一词频矩阵时，可以确定每个关键词语在这些关键词语中的出现频次，将关键词语作为矩阵的元素，每个元素可以关联有对应的频次，进而得到第一词频矩阵，其中，该计算第一词频矩阵的操作可以是基于预设库中的预设方法实现的，其中，该预设库可以为Sklearn库，该预设方法可以为CountVectorizer的fit_transform方法。

接着，对于每种预设故障对应的故障表示词语，分别获取第一词频矩阵与故障表示词语对应的第二词频矩阵的词语交集以及词语并集，具体的，可以确定第一词频矩阵与第二词频矩阵中相同元素，向第一集合中加入m个该相同元素指示的词语，得到词语交集，其中，m为该相同元素关联的频次，可以将第一词频矩阵与第二词频矩阵中所有元素，基于其关联的频次，向第二集合中加入n个该该元素指示的词语，得到词语并集。其中，该故障表示词语对应的第二词频矩阵可以是预先确定好的，这样，在获取词语交集以及词语并集时，基于预先确定好的第二词频矩阵，即可进行获取，进而一定程度上提高获取效率。进一步地，本发明实施例中，由于词频矩阵的表示形式更加简洁，因此，基于词频矩阵来获取词语交集以及词语并集，一定程度上可以提高获取效率。

最后，可以计算词语交集中包含的词语与词语并集中包含的词语的重合度，以作为相似度。具体的，可以将词语交集与词语并集做商，即，计算词语交集中包含的词语在词语并集中包含的词语中存在的比例，进而得到重合度。

子步骤(7)：将相似度大于预设相似度阈值的故障表示词语对应的预设故障，确定为所述目标视频存在的故障。

本发明实施例中，由于关键词语是从评论文本中提取的，故障表示词语是能够代表具体故障的词语，因此，基于两者确定的相似度，可以表示该评论文本指示该故障表示词语对应的故障的概率，具体的，相似度越高，则可以认为该评论文本指示该故障表示词语对应的故障的概率越大。因此，可以将相似度大于预设相似度阈值的故障表示词语对应的预设故障，确定为该目标视频存在的故障，其中，该预设相似度阈值可以是根据实际情况设定的，示例的，该预设相似度阈值可以为80％，也可以是90％，本发明实施例对此不作限定。本发明实施例中，基于评论文本中的词语，确定相似度，并基于相似度确定存在的故障，可以充分利用到评论文本中的内容，进而一定程度上确保确定的故障的可靠性以及全面性。

进一步地，如果评论文本为动态评论，即，为视频弹幕，由于动态弹幕对用户的观看影响较大，那么还可以在确定目标视频存在的故障之后，删除该评论文本，进而避免显示无意义的视频弹幕，进而避免对其他用户的观看造成影响。当然也可以是在从评论文本中提取到故障相关信息之后，将该评论文本删除。

步骤204、将所述目标视频存在的故障存储至与所述故障的故障类型相匹配的预设存储区中，以及，向故障处理设备发送故障提醒信息。

本步骤中，该预设存储区可以是预先设定的，其中，不同故障类型相匹配的预设存储区不同，这样，可以实现将同一类型的故障，均存储在同一区域中，进而方便后续处理中，对出现的故障进行分析。

进一步地，该故障提醒信息可以用于指示出现故障的信息，该故障处理设备可以是故障处理人员所使用的设备，这样，通过向故障处理设备发送故障提醒信息，可以使得故障处理人员快速了解到出现的故障，进而及时进行处理。

需要说明的是，本发明实施例中，获取用户发送的评论文本，以及根据评论文本的内容，提取故障相关信息的操作，可以是基于弹幕系统完成的，基于故障相关信息，确定目标视频存在的故障的操作，可以是基于报障系统完成的，每种故障类型相匹配的预设存储区可以是该报障系统中的一个子系统，这两个系统可以部署在同一终端上，也可以分别将弹幕系统部署在终端上，将报障系统部署在服务器上，这样，将两者部署在不同的设备上，可以减轻终端的负担，进而提高终端的处理性能。

综上所述，本发明实施例提供的视频故障确定方法，可以获取用户发送的评论文本，该评论文本可以是对目标视频进行评论的文本，然后根据评论文本的内容信息，提取故障相关信息，最后基于故障相关信息，确定该目标视频存在的故障，这样，无需用户专门反馈问题，通过评论文本即可自动确定目标视频存在的故障，一定程度上可以降低人工成本，提高确定故障的效率。接着，还会将目标视频存在的故障存储至与该故障的故障类型相匹配的预设存储区中，以及，向故障处理设备发送故障提醒信息，进而方便后续处理中，对出现的故障进行分析，以及使故障处理人员能够快速了解到出现的故障，以及时进行处理。

本发明实施例还提供一种实时观看目标视频场景下的视频故障确定方法，具体的，终端可以在播放目标视频的过程中，接收用户发送对该目标视频进行评论的评论文本，然后，根据该评论文本的内容信息，提取故障相关信息，接着，基于该故障相关信息，实时确定该目标视频存在的故障，最后，在确定出该目标视频存在的故障之后，向故障处理设备发送故障提醒信息。这样，通过实时确定故障，并报告故障提醒信息，可以使用户观看目标视频过程中出现的故障，能够及时被发现处理，进而一定程度上可以提高确定故障的效率，提高用户的观看体验。

图3是本发明实施例提供的一种视频故障确定装置的框图，如图3所示，该装置30可以包括：

获取模块301，用于获取用户发送的评论文本所述评论文本是对目标视频进行评论的文本。

提取模块302，用于根据所述评论文本的内容信息，提取故障相关信息；所述内容信息为所述评论文本中的故障标签和/或所述评论文本中包含的词语。

确定模块303，用于基于所述故障相关信息，确定所述目标视频存在的故障。

综上所述，本发明实施例提供的装置，可以获取用户发送的评论文本，该评论文本可以是对目标视频进行评论的文本，然后根据评论文本的内容信息，提取故障相关信息，最后基于故障相关信息，确定该目标视频存在的故障，这样，无需用户专门反馈问题，通过评论文本即可自动确定目标视频存在的故障，一定程度上可以降低人工成本，提高确定故障的效率。

图4是本发明实施例提供的另一种视频故障确定装置的框图，如图4所示，该装置40可以包括：

获取模块401，用于获取用户发送的评论文本所述评论文本是对目标视频进行评论的文本。

提取模块402，用于根据所述评论文本的内容信息，提取故障相关信息所述内容信息为所述评论文本中的故障标签和/或所述评论文本中包含的词语。

确定模块403，用于基于所述故障相关信息，确定所述目标视频存在的故障。

可选的，所述提取模块402，具体用于：

检测所述评论文本中是否携带有故障标签.

若所述评论文本中携带有故障标签，基于所述故障标签，获取故障相关信息。

若所述评论文本中未携带有故障标签，基于所述评论文本中包含的词语，获取故障相关信息。

可选的，所述提取模块402，还具体用于：

提取所述评论文本中携带的故障标签.

基于所述故障标签以及预设的故障标签与所需提取的信息的信息名称对应关系，确定所述故障标签对应的信息名称。

提取每个信息名称指示的具体信息，并将所述具体信息与所述故障标签指示的故障类型，作为所述故障相关信息。

可选的，所述提取模块402，还具体用于：

对所述评论文本进行分词处理，得到多个词语.

从所述多个词语中，提取至少一个关键词语，得到所述故障相关信息；所述关键词语为语义与视频故障存在关联的词语。

可选的，所述确定模块403，具体用于：

将所述具体信息与所述故障类型进行组合，得到所述目标视频存在的故障。

可选的，所述确定模块403，还具体用于：

分别计算所述至少一个关键词语与每种预设故障对应的故障表示词语的相似度；所述故障表示词语为语义与所述预设故障存在关联的词语。

将相似度大于预设相似度阈值的故障表示词语对应的预设故障，确定为所述目标视频存在的故障。

可选的，所述确定模块403，还具体用于：

对于每种预设故障对应的故障表示词语，分别获取所述至少一个关键词语与所述故障表示词语的词语交集以及词语并集。

计算所述词语交集中包含的词语与所述词语并集中包含的词语的重合度，以作为所述相似度。

可选的，所述装置40还包括：

存储模块404，用于将所述目标视频存在的故障存储至与所述故障的故障类型相匹配的预设存储区中，以及，向故障处理设备发送故障提醒信息。

综上所述，本发明实施例提供的装置，可以获取用户发送的评论文本，该评论文本可以是对目标视频进行评论的文本，然后根据评论文本的内容信息，提取故障相关信息，最后基于故障相关信息，确定该目标视频存在的故障，这样，无需用户专门反馈问题，通过评论文本即可自动确定目标视频存在的故障，一定程度上可以降低人工成本，提高确定故障的效率。接着，还会将目标视频存在的故障存储至与该故障的故障类型相匹配的预设存储区中，以及，向故障处理设备发送故障提醒信息，进而方便后续处理中，对出现的故障进行分析，以及使故障处理人员能够快速了解到出现的故障，以及时进行处理。

对于上述装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。

另外，本发明实施例还提供一种终端，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述视频故障确定方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还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计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述视频故障确定方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域技术人员易于想到的是：上述各个实施例的任意组合应用都是可行的，故上述各个实施例之间的任意组合都是本发明的实施方案，但是由于篇幅限制，本说明书在此就不一一详述了。

在此提供的视频故障确定方法不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造具有本发明方案的系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的视频故障确定方法中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims

1.一种视频故障确定方法，其特征在于，所述方法包括：

基于所述故障相关信息，确定所述目标视频存在的故障。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评论文本的内容信息，提取故障相关信息，包括：

检测所述评论文本中是否携带有故障标签；

若所述评论文本中携带有故障标签，基于所述故障标签，获取故障相关信息；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述故障标签，获取故障相关信息，包括：

提取所述评论文本中携带的故障标签；

基于所述故障标签以及预设的故障标签与所需提取的信息的信息名称对应关系，确定所述故障标签对应的信息名称；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述故障相关信息，确定目标视频存在的故障，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评论文本中包含的词语，获取故障相关信息，包括：

对所述评论文本进行分词处理，得到多个词语；

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述故障相关信息，确定目标视频存在的故障，包括：

分别计算所述至少一个关键词语与每种预设故障对应的故障表示词语的相似度；所述故障表示词语为语义与所述预设故障存在关联的词语；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述至少一个关键词语与每种预设故障对应的故障表示词语的相似度，包括：

对于每种预设故障对应的故障表示词语，分别获取所述至少一个关键词语与所述故障表示词语的词语交集以及词语并集；

8.一种视频故障确定装置，其特征在于，所述装置包括：

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述提取模块，具体用于：

检测所述评论文本中是否携带有故障标签；

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述提取模块，还具体用于：

提取所述评论文本中携带的故障标签；

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于：

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述提取模块，还具体用于：

对所述评论文本进行分词处理，得到多个词语；

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还具体用于：

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述确定模块，还具体用于：

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的视频故障确定方法。