CN111314719A - 直播辅助方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开关于一种直播辅助方法、装置、电子设备及存储介质。该直播辅助方法包括:获取目标直播间的第一属性信息;其中,第一属性信息为目标直播间的历史直播活动相关的属性信息;根据第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型;根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。从而避免无法全面及时的应对观众的实时请求的现象,同时避免造成无法达到预期效果或观众流失的现象。
Description
技术领域
本公开涉及互联网技术领域,尤其涉及一种直播辅助方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展以及人们对文化艺术的大量需求,直播行业以其信息传递的及时性和互动性迎来的空前繁荣的发展。为了达到预期的直播效果,并吸引更多的观众,主播需要进行大量的准备工作,人为记住大量的互动环节和方法,并根据直播的实时状态进行直播行为的调整,这对主播的整体素质提出了较高的要求。
然而,观众的请求各种各样,依靠主播人为现场处理,必然无法全面及时的应对观众的实时请求,导致部分观众实时请求被忽略。
发明内容
本公开提供一种直播辅助方法、装置、电子设备及存储介质,以至少解决相关技术中无法全面及时的应对观众的实时请求的问题。本公开的技术方案如下:
根据本公开实施例的第一方面,提供一种直播辅助方法,包括:
获取目标直播间的第一属性信息;其中,所述第一属性信息为所述目标直播间的历史直播活动相关的属性信息;
根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型;
根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
在一示例性实施例中,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
根据所述第一属性信息对所述初始主播画像模型进行训练,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,并得到第二属性信息;其中,所述第二属性信息为进行直播活动的实时属性信息;
用所述第二属性信息替换所述第一属性信息,并返回根据所述第一属性信息对所述初始主播画像模型进行训练的步骤,按照预设规则迭代训练,得到所述主播画像模型。
在一示例性实施例中,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
获取预设的第三属性信息;其中,所述第三属性信息为根据所述目标直播间对应的直播活动相关的属性信息;
根据所述第一属性信息和所述第三属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到所述主播画像模型。
在一示例性实施例中,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
获取与所述第一属性信息相关的第四属性信息;其中,所述第四属性信息为与所述目标直播间关联的直播间的属性信息;
根据所述第一属性信息和所述第四属性信息对预设的初始主播画像模型进行训练,得到所述主播画像模型。
在一示例性实施例中,所述获取与所述第一属性信息相关的第四属性信息,包括:
获取直播间属性数据集;
对所述直播间属性数据集与所述第一属性信息进行相关性分析,将所述相关性满足预设条件的直播间属性数据集确定为所述第四属性信息。
在一示例性实施例中,所述根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,包括:
对所述目标直播间的指令信息进行检测;
当检测到所述目标直播间发起指令时,响应于所述直播指令,并根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
在一示例性实施例中,所述根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,包括:
对所述第一属性信息进行检测;
当所述第一属性信息满足预设的轮询规则时,根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种直播辅助装置,包括:
信息获取单元,被配置为执行获取目标直播间的第一属性信息;其中,所述第一属性信息为所述目标直播间的历史直播活动相关的属性信息;
模型确定单元,被配置为执行根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型;
辅助直播单元,被配置为执行根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
在一示例性实施例中,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
根据所述第一属性信息对所述初始主播画像模型进行训练,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,并得到第二属性信息;其中,所述第二属性信息为进行直播活动的实时属性信息;
用所述第二属性信息替换所述第一属性信息,并返回根据所述第一属性信息对所述初始主播画像模型进行训练的步骤,按照预设规则迭代训练,得到所述主播画像模型。
在一示例性实施例中,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
获取预设的第三属性信息;其中,所述第三属性信息为根据所述目标直播间对应的直播活动相关的属性信息;
根据所述第一属性信息和所述第三属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到所述主播画像模型。
在一示例性实施例中,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
获取与所述第一属性信息相关的第四属性信息;其中,所述第四属性信息为与所述目标直播间关联的直播间的属性信息;
根据所述第一属性信息和所述第四属性信息对预设的初始主播画像模型进行训练,得到所述主播画像模型。
在一示例性实施例中,所述获取与所述第一属性信息相关的第四属性信息,包括:
获取直播间属性数据集;
对所述直播间属性数据集与所述第一属性信息进行相关性分析,将所述相关性满足预设条件的直播间属性数据集确定为所述第四属性信息。
在一示例性实施例中,所述根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,包括:
对所述目标直播间的指令信息进行检测;
当检测到所述目标直播间发起指令时,响应于所述直播指令,并根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
在一示例性实施例中,所述根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,包括:
对所述第一属性信息进行检测;
当所述第一属性信息满足预设的轮询规则时,根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
根据本公开实施例的第三方面,提供一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以实现上述第一方面所述的直播辅助方法。
根据本公开实施例的第四方面,提供一种存储介质,包括:当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的直播辅助方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果:
通过获取目标直播间的第一属性信息,第一属性信息为目标直播间的历史直播活动相关的属性信息,并根据第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,以使主播画像模型能够全面的反应第一直播间的属性信息;根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动,以使直播过程中,主播能在全面反映目标直播间属性信息的主播画像模型的辅助下,进行直播活动,避免无法全面及时的应对观众的实时请求的现象,避免实时请求被忽略的现象,同时避免造成无法达到预期效果或观众流失的现象。
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
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。
图1是根据一示例性实施例示出的一种直播辅助方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的步骤S200的一种可实施方式的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的步骤S200的一种可实施方式的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的步骤S200的一种可实施方式的流程图。
图5是根据一示例性实施例示出的直播辅助方法的具体实现流程图。
图6是根据一示例性实施例示出的服务端的数据分析流程图。
图7是根据一示例性实施例示出的数据收集的流程图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种直播辅助装置的框图。
图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
图10是根据一示例性实施例示出的一种直播辅助装置的框图。
具体实施方式
为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案,下面将结合附图,对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是,本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种直播辅助方法的流程图,如图1所示,包括以下步骤:
在步骤S100中,获取目标直播间的第一属性信息;其中,第一属性信息为目标直播间的历史直播活动相关的属性信息。
在步骤S200中,根据第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型。
在步骤S300中,根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。
其中,直播间指的是网络主播在各大直播平台网站进行直播的平台,观众可以通过在主播所在的直播平台网站输入主播名称或频道号以及房间号等方式查找进入对应的直播间。目标直播间为需要执行辅助直播活动对应的直播间。第一属性信息是与目标直播间对应的属性信息,包括直播间的类型(普通直播间、主题直播间、游戏直播等)、终端的位置和逆地理(国家城市地区街道)、联网环境、时间戳、直播进度(已开展的秀场活动等)。
具体地,在获取到目标直播间的第一属性信息,提取第一属性信息的特征集,应用第一属性信息的特征集对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型。其中,目标直播间的第一属性信息可以是目标直播间的主播的历史直播记录中的属性信息,也可以是目标直播间当前的属性信息。当训练得到主播画像模型,应用该主播画像模型辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。进行直播活动的同时,服务器可以不间断地对目标直播间的属性信息进行获取,并采用当前的属性信息对第一属性信息进行更新,并根据更新后的第一属性信息对主播画像模型进行更新,以保证采用最新数据训练得到的主播画像模型辅助目标直播间对应的主播进行直播活动,提高模型的适用性。其中,根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动,主要包括:为主播推荐个性化的直播方法,将已有的单向沟通改成双向模式,丰富主播与观众的互动。
上述直播辅助方法,通过获取目标直播间的第一属性信息,第一属性信息为目标直播间的历史直播活动相关的属性信息,并根据第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,以使主播画像模型能够全面的反应第一直播间的属性信息;根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动,以使直播过程中,主播能在全面反应目标直播间属性信息的主播画像模型的辅助下,进行直播活动,避免无法全面及时的应对观众的实时请求的现象,避免实时请求被忽略的现象,同时避免造成无法达到预期效果或观众流失的现象。
图2是根据一示例性实施例示出的步骤S200的一种可实施方式的流程图,如图2所示,包括以下步骤:
在步骤S211中,根据第一属性信息对初始主播画像模型进行训练,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动,并得到第二属性信息;其中,第二属性信息为进行直播活动的实时属性信息。
在步骤S212中,用第二属性信息替换第一属性信息,并返回根据第一属性信息对初始主播画像模型进行训练的步骤,按照预设规则迭代训练,得到主播画像模型。
其中,预设规则根据目标直播间的类型和永华需要而定,此处不进行具体限定,例如,根据用户的频率需要,每隔5分钟进行一次迭代训练,对主播画像模型进行更新。
具体地,应用第一属性信息对对初始主播画像模型进行训练,会得到一个主播画像模型,该主播画像模型相当于一个直播间助手,可以辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。在直播活动的过程中,实时采集目标直播间的第二属性信息,应用第二属性信息对第一属性信息进行更新,并进行按照预设规则迭代训练,得到新的主播画像模型,以提高主播画像模型的实时适用性。上述实施例中,根据第一属性信息对初始主播画像模型进行训练,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动,得到第二属性信息,并用第二属性信息替换第一属性信息,并返回根据第一属性信息对初始主播画像模型进行训练的步骤,按照预设规则迭代训练,得到主播画像模型,能够采用新采集到的第二属性信息对主播画像模型进行更新,提高主播画像模型的实时适用性,避免采用老数据造成的直播内容没有实时性的现象。
图3是根据一示例性实施例示出的步骤S200的一种可实施方式的流程图,如图3所示,包括以下步骤:
在步骤S221中,获取预设的第三属性信息;其中,第三属性信息为根据目标直播间对应的直播活动相关的属性信息。
在步骤S222中,根据第一属性信息和第三属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型。
其中,第三属性信息为预设的属性信息,包括根据目标直播间的主播定制的响应方式或特定场景或者环境下的响应方式。例如,当目标直播间的类型为游戏直播间的情况下,屏蔽与游戏无关的响应方式。
具体地,应用第一属性信息和第三属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,以使得到的主播画像模型能根据用于预设的第三属性信息做出相应的辅助性响应,呈现更多的个性化辅助形式,在直播过程中体现出主播的个性化特征,避免主播画像模型辅助直播时缺少主播特色的现象。
图4是根据一示例性实施例示出的步骤S200的一种可实施方式的流程图,如图4所示,包括以下步骤:
在步骤S231中,获取与第一属性信息相关的第四属性信息;其中,第四属性信息为与目标直播间关联的直播间的属性信息。
在步骤S232中,根据第一属性信息和第四属性信息对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型。
具体地,主播画像模型能够学习和记录参与直播的用户行为,但是在前期第一属性信息的数据凭证不足的情况下,可以汇总相似主题直播的活动特点,得到第四属性信息,并采用第四属性信息和少量的第一属性信息对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,辅助主播的直播活动,以实现直播间和主播特色的个性化定制,加快属性信息数据的积累。
可选地,获取直播间属性数据集;对直播间属性数据集与第一属性信息进行相关性分析,将相关性满足预设条件的直播间属性数据集确定为第四属性信息。
其中,预设条件根据主播的类型和预期的效果而定,此处不进行具体限定,以能筛选出相关性较大或满足用户要求的条件为准。
具体地,对直播间属性数据集与第一属性信息进行相关性分析,并将相关性满足预设条件的直播间属性数据集确定为第四属性信息。
上述实施例中,通过获取与第一属性信息相关的第四属性信息;其中,第四属性信息为与目标直播间关联的直播间的属性信息,并根据第一属性信息和第四属性信息对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,能实现直播间和主播特色的个性化定制,加快属性信息数据的积累。
在一示例性实施例中,为步骤S300的可实施方式,包括:
对目标直播间的指令信息进行检测;当检测到目标直播间发起指令时,响应于直播指令,并根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。
可选地,对第一属性信息进行检测;当第一属性信息满足预设的轮询规则时,根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。
具体地,本公开引入推荐系统,生成主播画像模型,并将主播画像模型作为推荐模型,采用收集到的数据信息收集历史指令(包括语音、文字等格式)、直播间的内容标签、直播发生的位置、终端设备等上下文信息作为第一属性信息训练初始主播画像模型并将对应每个主播的结果保存。其中,在主播画像模型辅助目标直播间对应的主播进行直播活动时,获取主播画像模型推荐的时机包括触发式和轮询式。其中,触发式具体为,当检测到目标直播间发起指令(主播或者观众发起指令)时,响应于直播指令,并根据主播画像模型,从服务端获取带有结果的响应内容,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动;轮询式具体为,对第一属性信息进行检测;当第一属性信息满足预设的轮询规则(例如,定期发起请求或满足特定条件时发起请求)时,根据主播画像模型,获取服务端的训练结果,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。
上述实施例中,采用触发式和轮询式,为主播画像模型提供辅助触发条件,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动,可以缓解信息不足等导致直播间互动时长下降,观众人数不足的问题。
图5是根据一示例性实施例示出的直播辅助方法的具体实现流程图,如图5所示,本公开的主要流程包括:终端上的数据收集、服务端的数据分析、终端获取和使用分析结果。
图5中的主播1、主播2、……、主播N表示模块“终端上的数据收集”中的大量主播,主播1、主播2、……、主播M表示模块“终端获取和使用分析结果”中的大量主播。
终端上的数据收集,包括:在各个直播终端上(每个终端对应一个主播),机器人(主播画像模型)在服务用户(主播和观众)的要求(发出指令)期间,收集指令内容和直播间上下文内容,含网络、地理信息、直播类别标签等信息,并将内容打包以后发送到远程服务端。
服务端的数据分析,包括:服务端对打包内容解析,将上传内容转为特征集,作为下一步的输入数据,根据输入数据训练每个主播的画像,输入数据范围包括所有主播参与到的历史活动和使用过的功能等,并将训练得到的主播画像模型保存;可选地,还包括其他数据分析工作,例如分析每个画像之间的相似度,对相似度超过阈值的画像聚合,输入数据的过滤防作弊等工作;在前期针对一个主播数据量不够的情况下,训练学习没有充足的输入,此时输出结果会使用其他开过相似直播内容的主播画像,或者兜底策略(根据具体业务场景决定)。服务端的数据分析具体包括:服务端解析终端上传的数据,获得以下两种形式的输入特征:1.上下文信息包括但不限于直播间的类型(普通直播间、主题直播间、游戏直播等)、终端的位置和逆地理(国家城市地区街道)、联网环境、时间戳、直播进度(已开展的秀场活动等);2.语音和文本内容:主播和观众发起的指令、文本数据。如图6所示,为根据一示例性实施例示出的服务端的数据分析流程图。其中,服务端的数据分析过程包括:服务端对上传的数据收容、解析、进行特征工程,主要包括语义解析、过滤噪声值、数据转换、特征选择、降维等步骤,计算表示用户属性的特征集合。其中,通过特征工程可以知道每个用户的高频次行为活动,并加入到监督训练学习中,得到每个用户的爱好和特点;构建用户相关性数据集,进行相似度分析,将具有相似爱好,历史行为活动和直播间内容的用户收录一个集合中,基于直播间语音机器人生成用户的主播画像集合。服务端会按照固定的周期,收入新的上传数据,重复上述流程,更新已有的主播画像模型的结果,迭代训练模型,并将训练好的主播画像模型参数保存。
终端获取和使用分析结果,包括:在主播打开终端以后,通过指令触发或者轮询的方式获取服务端的主播画像模型训练结果,并将该结果以文本、语音等形式反馈给主播,并通过迭代提升主播画像模型的个性化。如图7所示,为根据一示例性实施例示出的数据收集的流程图,其中,不符合要求的非法指令会被抛弃。
采集和检测过程与主播画像模型接收用户指令同时进行,内容的检测也在服务端执行,通过检测以后被纳入有效数据存储,否则抛弃。内容的发送会被加密打包,防止被第三方抓包破解。
主播画像模型(在实际直播中通常以智能语音机器人的形式呈现)将分析结果反馈给直播间主播或用户的时机主要有三个场景:1.和语音机器人的交互不多(如首次使用),服务端根据相似直播环境和内容下其他用户的画像结果,下发推荐的策略;2.服务端根据时间戳和直播间上下文预测目前的环境(用户和机器人长时间未互动),就根据用户的画像结果,下发推荐的策略;3.当前直播环境处于特殊场景中(节日,比赛等),服务端推荐基于特殊场景的策略。
图8是根据一示例性实施例示出的一种直播辅助装置框图。参照图8,该装置包括信息获取单元801、模型确定单元802和辅助直播单元803。
信息获取单元801,被配置为执行获取目标直播间的第一属性信息;其中,第一属性信息为目标直播间的历史直播活动相关的属性信息;
模型确定单元802,被配置为执行根据第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型;
辅助直播单元803,被配置为执行根据主播画像模型,辅助目标直播间对应的主播进行直播活动。
关于上述实施例中的装置,其中各个单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
图9是根据一示例性实施例示出的一种用于直播辅助的电子设备900的框图。例如,设备900可以是移动电话,计算机,数字广播终端,消息收发设备,游戏控制台,平板设备,医疗设备,健身设备,个人数字助理等。
参照图9,设备900可以包括以下一个或多个组件:处理组件902,存储器904,电力组件906,多媒体组件908,音频组件910,输入/输出(I/O)的接口912,传感器组件914,以及通信组件916。
处理组件902通常控制设备900的整体操作,诸如与显示,电话呼叫,数据通信,相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令,以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外,处理组件902可以包括一个或多个模块,便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如,处理组件902可以包括多媒体模块,以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。
存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在设备900的操作。这些数据的示例包括用于在设备900上操作的任何应用程序或方法的指令,联系人数据,电话簿数据,消息,图片,视频等。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。
电源组件906为设备900的各种组件提供电力。电源组件906可以包括电源管理系统,一个或多个电源,及其他与为设备900生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件908包括在设备900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中,屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板,屏幕可以被实现为触摸屏,以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界,而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中,多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备900处于操作模式,如拍摄模式或视频模式时,前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如,音频组件910包括一个麦克风(MIC),当设备900处于操作模式,如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时,麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中,音频组件910还包括一个扬声器,用于输出音频信号。
I/O接口912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口,上述外围接口模块可以是键盘,点击轮,按钮等。这些按钮可包括但不限于:主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件914包括一个或多个传感器,用于为设备900提供各个方面的状态评估。例如,传感器组件914可以检测到设备900的打开/关闭状态,组件的相对定位,例如组件为设备900的显示器和小键盘,传感器组件914还可以检测设备900或设备900一个组件的位置改变,用户与设备900接触的存在或不存在,设备900方位或加速/减速和设备900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器,被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器,如CMOS或CCD图像传感器,用于在成像应用中使用。在一些实施例中,该传感器组件914还可以包括加速度传感器,陀螺仪传感器,磁传感器,压力传感器或温度传感器。
通信组件916被配置为便于设备900和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备900可以接入基于通信标准的无线网络,如WiFi,运营商网络(如2G、3G、4G或5G),或它们的组合。在一个示例性实施例中,通信组件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中,通信组件916还包括近场通信(NFC)模块,以促进短程通信。例如,在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术,红外数据协会(IrDA)技术,超宽带(UWB)技术,蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中,设备900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述方法。
在示例性实施例中,还提供了一种包括指令的存储介质,例如包括指令的存储器904,上述指令可由设备900的处理器920执行以完成上述方法。可选地,存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质,例如,非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图10是根据一示例性实施例示出的一种用于直播辅助的装置1000的框图。例如,装置1000可以被提供为一服务器。参照图10,装置1000包括处理组件1022,其进一步包括一个或多个处理器,以及由存储器1032所代表的存储器资源,用于存储可由处理组件1022的执行的指令,例如应用程序。存储器1032中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外,处理组件1022被配置为执行指令,以执行上述直播辅助方法。
装置1000还可以包括一个电源组件1026被配置为执行装置1000的电源管理,一个有线或无线网络接口1050被配置为将装置1000连接到网络,和一个输入输出(I/O)接口1058。装置1000可以操作基于存储在存储器1032的操作系统,例如Windows ServerTM,MacOS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM或类似。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种直播辅助方法,其特征在于,包括:
获取目标直播间的第一属性信息;其中,所述第一属性信息为所述目标直播间的历史直播活动相关的属性信息;
根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型;
根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
2.根据权利要求1所述的直播辅助方法,其特征在于,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
根据所述第一属性信息对所述初始主播画像模型进行训练,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,并得到第二属性信息;其中,所述第二属性信息为进行直播活动的实时属性信息;
用所述第二属性信息替换所述第一属性信息,并返回根据所述第一属性信息对所述初始主播画像模型进行训练的步骤,按照预设规则迭代训练,得到所述主播画像模型。
3.根据权利要求1所述的直播辅助方法,其特征在于,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
获取预设的第三属性信息;其中,所述第三属性信息为根据所述目标直播间对应的直播活动相关的属性信息;
根据所述第一属性信息和所述第三属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到所述主播画像模型。
4.根据权利要求1所述的直播辅助方法,其特征在于,所述根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型,包括:
获取与所述第一属性信息相关的第四属性信息;其中,所述第四属性信息为与所述目标直播间关联的直播间的属性信息;
根据所述第一属性信息和所述第四属性信息对预设的初始主播画像模型进行训练,得到所述主播画像模型。
5.根据权利要求4所述的直播辅助方法,其特征在于,所述获取与所述第一属性信息相关的第四属性信息,包括:
获取直播间属性数据集;
对所述直播间属性数据集与所述第一属性信息进行相关性分析,将所述相关性满足预设条件的直播间属性数据集确定为所述第四属性信息。
6.根据权利要求1所述的直播辅助方法,其特征在于,所述根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,包括:
对所述目标直播间的指令信息进行检测;
当检测到所述目标直播间发起指令时,响应于所述直播指令,并根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
7.根据权利要求1所述的直播辅助方法,其特征在于,所述根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动,包括:
对所述第一属性信息进行检测;
当所述第一属性信息满足预设的轮询规则时,根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
8.一种直播辅助装置,其特征在于,包括:
信息获取单元,被配置为执行获取目标直播间的第一属性信息;其中,所述第一属性信息为所述目标直播间的历史直播活动相关的属性信息;
模型确定单元,被配置为执行根据所述第一属性信息,对预设的初始主播画像模型进行训练,得到主播画像模型;
辅助直播单元,被配置为执行根据所述主播画像模型,辅助所述目标直播间对应的主播进行直播活动。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以实现如权利要求1至7中任一项所述的直播辅助方法。
10.一种存储介质,当所述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如权利要求1至7中任一项所述的直播辅助方法。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20200619 |