CN111787409A - 影视评论数据处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请关于一种影视评论数据处理方法及装置。所述方法包括：获取目标影视的多个影视评论数据；分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象；从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。利用本申请各个实施例提供的影视评论数据处理方法及装置，一方面，可以使得其他用户能够了解到已有的影视评论数据所传达的主要观点，帮助这些用户决策是否观看所述目标影视；另一方面，还有助于目标影视的宣传方搜集宣传素材，以增强观众对影视作品的了解。
Description
技术领域
本申请涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种影视评论数据处理方法及装置。
背景技术
随着计算机网络的不断发展，用户在从互联网获取信息的同时，也可以直接或者间接地在各种网络平台上发表评论信息。尤其在影视行业，目前有很多跟影视业相关的互联网平台，如电影购票平台、影视播放平台、影视资讯平台等。在这些平台上，用户可以自由地发表对影视作品的评价，以及讨论对影视作品的观点和感受。那么，其他用户可以根据这些评论了解大众对这些影视作品的评价，从而决定是否要去电影院观看这部电影。
相关技术中，用户的评论往往按照时间顺序或者热度顺序等展示于用户界面中，其他用户可以通过浏览这些评论数据了解到影视作品的情况。当评论数量较少时，所包含的信息量较少。当评论数量较多时，用户一般不可能短时间内从数量庞大的评论中总结出大部分人所支持的观点，导致数量庞大的评论却无法对用户产生参考价值的情况。
因此，相关技术中亟需一种能够给用户产生参考价值的影视评论数据的处理方法。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种影视评论数据处理方法及装置。
本申请实施例提供的影视评论数据处理方法及装置具体是这样实现的：
一种影视评论数据处理方法，所述方法包括：
获取目标影视的多个影视评论数据；
分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象；
从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。
一种影视评论数据处理方法，所述方法包括：
接收对目标影视的影视评论展示请求；
响应于所述影视评论展示请求，生成用户界面，所述用户界面中包括用于展示所述目标影视的观点信息的第一展示区域。
一种影视评论数据处理装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
获取目标影视的多个影视评论数据；
分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象；
从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。
一种影视评论数据处理装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
接收对目标影视的影视评论展示请求；
响应于所述影视评论展示请求，生成用户界面，所述用户界面中包括用于展示所述目标影视的观点信息的第一展示区域。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行所述的影视评论数据处理方法。
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，并不能限制本申请。
本申请提供的影视评论数据处理方法及装置，可以根据提取的影视评论数据的评论对象确定目标影视的观点信息，在确定影视评论数据的评论对象的基础之上，再确定目标影视的观点信息，可以较为准确地提取出影视评论数据所传达出的观点。基于所述观点信息，一方面，可以使得其他用户能够了解到已有的影视评论数据所传达的主要观点，帮助这些用户决策是否观看所述目标影视；另一方面，还有助于目标影视的宣传方搜集宣传素材，以增强观众对影视作品的了解。
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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种影视评论数据处理流程示意图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种影视评论数据处理装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
下面通过一个具体的应用场景说明本申请各个实施例提供的影视评论数据处理方法。
图1是本申请提供的一个具体的应用场景的实施流程图。如图1所示，可以通过多种渠道获取目标影视的影视评论数据，典型地，如网络购票平台、影视播放平台、影视资讯平台、社区网站等等。在搜集到所述目标影视的多个影视评论数据之后，可以分别从所述多个影视评论数据中提取出具有影视特征的评论对象，所述评论对象例如可以包括导演、演员、剧情、特效等等。在确定所述影视评论数据对应的评论对象之后，可以提取所述评论对象的观点信息，如目标影视的导演怎样、演员怎样、剧情怎样、特效怎样等等。基于所述观点信息，还可以分别提取出各个观点信息对应的不同情感特征的影视评论数据，所述情感特征如正面观点、负面观点等等。
图2是利用上述方式提取的电影《小猪佩奇过大年》的观点信息。在展示图2所示的观点的过程中，用户可以在用户界面中触发生成对《小猪佩奇过大年》的影视评论展示请求，例如可以在影片展示主界面中设置触发控件，用户点击该触发控件，可以生成对目标影视的影视评论展示请求。客户端或者服务器在接收到所述影视评论展示请求，可以响应于所述影视评论展示请求，生成用户界面，如图2所示，所述用户界面中包括第一展示区域，所述第一展示区域用于展示《小猪佩奇过大年》的观点信息。
本申请实施例中，所述观点信息可以以多种展示方式展示于所述第一展示区域中。在一些实施例中，所述观点信息可以按照不同类别的情感特征分类展示。根据以下各个实施例的说明，所述观点信息可以关联多个影视评论数据，且所述影视评论数据对应于一种情感特征，因此，根据所述影视评论数据的情感特征，也可以将所述观点信息划分成分别对应于不同情感特征的多个类别。如图2所示，可以将观点信息按照“正面评论”、“中性评论”、“负面评论”进行分类展示。
在另一些实施例中，所述观点信息按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示。如图2所示，在所述第一展示区域最右边的区域内，所述观点信息可以以表格的形式，按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序从上至下展示。当然，在其他实施例中，所述观点信息的字体随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由大变小。如图2所示，在《小猪佩奇过大年》的观点信息中，“孩子喜欢”为对应的评论数据数量最多的观点信息，因此，在展示效果中，该观点信息的字体最大。当然，所述观点信息的字体颜色随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由深变浅。根据图2显示的灰度值来看，“孩子喜欢”对应的灰度值最大，其他的依次变浅。通过上述方式，可以加深用户对热度较高的观点信息的印象。
在本申请实施例中，所述观点信息上可以设置有触发控件。用户通过在所述观点信息的触发控件上实施预设操作(如单机、双击、长按)，可以触发生成触发请求。然后，客户端可以响应于所述触发请求，在所述用户界面中展示与所述观点信息相关联的影视评论数据。
如图2所示，所述用户界面中还可以包括第二展示区域，所述第二展示区域用于展示评论数据在不同情感特征上的分布信息。如图2所示，电影《小猪佩奇过大年》在不同情感特征上的分布信息可以包括：共搜集到该电影的21638条影视评论信息，其中正面评论占比为40％，中性评论占比为18％，负面评论占比为42％。
通过以上实施例提供的展示观点信息的方式，一方面可以帮助用户了解历史评论数据中的主要观点，从而对是否购票观看等决策产生一定的参考价值，另一方面，还可以帮助影视的宣传方提取到主要观点，以增强观众对影视作品的了解。
下面结合附图对本申请所述的影视评论数据处理方法进行详细的说明。图3是本申请提供的影视评论数据处理方法的一种实施例的方法流程示意图。虽然本申请提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。所述方法在实际中的影视评论数据处理过程中或者装置执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
具体的，本申请提供的影视评论数据处理方法的一种实施例如图3所示，所述方法可以包括：
S301：获取目标影视的多个影视评论数据。
S303：分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象。
S305：从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。
本申请实施例中，所述目标影视可以包括电影、电视、微电影、综艺节目、动画等任何以银幕或者屏幕放映为目的，以实现视觉和听觉综合观赏的艺术形式。在本申请实施例中，所述影视评论数据可以包括从多种渠道获取到的用户对所述目标影视的评论数据，所述渠道例如可以包括网络购票平台(如淘票票)、影视播放平台(如优酷视频、腾讯视频、Netflix)、影视资讯平台(如时光网、烂番茄)、社区网站(如豆瓣电影)、社交网站(如微博)等等，本申请在此不做限制。所述影视评论数据可以包括用户在以上平台中发表的对于所述目标影视的评价数据和讨论数据。
本申请实施例中，在获取到所述目标影视的多个影视评论数据之后，可以分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象。在实际的影视评论数据中，往往涉及到主要的具有影视特征的评论对象，如所述目标影视的导演、演员、演技、特效、剧情等等。基于此，在本申请实施例中，可以提取出所述影视评论数据中具有影视特征的评论对象。在一个实施例中，所述具有影视特征的评论对象可以包括所述影视评论数据中的影视实体词。那么，在提取所述影视评论数据中的评论对象时，可以获取影视实体词库，所述影视实体词库中可以包括多个影视实体词。所述影视实体词例如可以包括影视中所涉及到的导演姓名、演员姓名、演技、特效、剧情等多种实体词。在获取到所述影视实体词库之后，可以分别将所述多个一个是评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词进行对比，确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。在一个示例中，对于影视评论数据“张艺谋这次放大招了”，可以从中提取出影视实体词导演名称“张艺谋”。
在本申请的另一个实施例中，为了更加全面地提取出所述影视评论数据中的影视实体词，可以获取影视实体同义词库，所述影视实体同义词库中可以包括多个具有同义词的影视实体词。在实际的影视评论数据中，同一个实体词往往具有多种不同的描述方式，例如，对于张艺谋导演，还经常被称为“老谋子”。电影《24帧》还有《二十四格》、《廿四格》、《24格》等多种不同的名称。因此，基于影视实体同义词库，分别将所述多个影视评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词及所述影视实体词的同义词进行对比，从而确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。这样，可以比较全面地提取出所述影视评论数据中的评论对象。
需要说明的是，在提取所述评论对象的过程中，可以从一个影视评论数据中提取出多个评论对象，本申请在此不做限制。
在实际的影视评论数据中，用户往往不会直接指出具体的具有影视特征的评论对象，例如，对于“全场无尿点演技在线，特别是那个富二代”这样的评论，由于没有明确指出的影视实体词，因此，较难提取出其中的评论对象。基于此，在本申请实施例中，可以通过多个影视评论数据之间的关联关系，确定出目标影视评论数据对应的评论对象。具体地，在一个实施例中，在确定目标影视评论数据的评论对象的过程中，可以获取与所述目标影视评论数据具有关联关系的多个影视评论数据。所述关联关系可以包括两个影视评论数据之间具有相同的实体词，或者两个影视评论数据之间具有相同意思的表述等。然后，可以根据所述关联关系的多个影视评论数据对应的评论对象，确定所述目标影视评论数据的评论对象。在一个示例中，所述目标影视评论数据为“全场无尿点演技在线，特别是那个富二代”，从目标影视对应的影视评论数据中可以确定与所述目标影视评论数据相关联的影视评论数据包括“包贝尔演得不错，标准的富二代”、“包贝尔演得很棒”，因此，可以推断出所述目标影视评论数据中的“富二代”是指演员包贝尔，进而推断出所述目标影视评论数据的影视实体词为演员包贝尔。
在本申请实施例中，在分别提取所述多个影视评论数据中的评论对象之后，可以从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。在一个实施例中，由于所述评论对象的修饰词可以包含对所述评论对象的评论观点，因此，可以将所述评论对象的修饰词作为对所述评论对象的评论内容。。在一个示例中，在影视评论数据“朵朵这个人物演的真垃圾，特别是广播说的那段话”，提取出该影视评论数据中的评论对象为“朵朵这个人物”，对应的修饰词为“演的真垃圾”，由此可以看出修饰词“演的真垃圾”可以作为对评论对象“朵朵这个人物”的评论内容。本实施例中，在词性上，所述修饰词可以包括名词、名词短语、情感词、动词、动词短语等等。在一个实施例中，可以利用基于图模型的方法获取描述词之间的修饰关系，例如Eisner算法等。在另一个实施例中，还可以基于转移系统的方法获取描述词之间的修饰关系，例如arc-eager算法、arc-standard算法、arc-hybrid算法、easy-first算法等。当然，在其他实施例中，还可以利用机器学习的方式获取描述词之间的修饰关系，例如卷积神经网络模型等。本申请对于获取描述词间修饰关系的方式不做限制。
在本申请实施例中，可以将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。所述置信度可以包括将某个评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息的真实性的可信程度，置信度越高，表示将该评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息的真实性越高。在本申请的一个实施例中，可以统计出所述多个影视评论数据中评论对象的修饰词，在实际应用中，若出现某个评论对象的同时出现某个修饰词的次数较多，则可以确定有很多用户给出相同的评论，因而可以统计在出现某个评论对象的情况下，出现某个修饰词的条件概率，将所述条件概率作为所述评论对象和其对应的修饰词的组合的置信度。所述条件概率的计算方式可以包括：
P(修饰词|评论对象)＝P(评论对象，修饰词)/P(评论对象)
其中，P(评论对象，修饰词)表示在一个影视评论数据中同时出现评论对象和修饰词的概率，P(评论对象)表示在所有影视评论数据中出现该评论对象的概率。
在一个示例中，根据影视评论数据“朵朵这个人物演的真垃圾，特别是广播说的那段话”、“朵朵的演技真的不敢恭维”、“朵朵的演技还可以再提升提升”，可以总结出当出现评论对象“朵朵”时出现修饰词“演技不好”的次数较多，即条件概率P(演技不好|朵朵)较高。基于此，可以获取条件概率值大于预设阈值的修饰词和评论对象的组合，并将所述组合作为所述目标影视的观点信息。例如，若条件概率P(演技不好|朵朵)大于预设阈值，则可以将“朵朵演技不好”作为目标影视的观点信息之一。当然，根据所述目标影视对应的多个影视评论数据，可以提取出多个观点信息。
在本申请的实施例中，在确定所述目标影视的所述观点信息之后，可以展示所述观点信息。在实际的应用中，对于不同的观点信息，所支持的用户数量往往是不相同的。基于此，在本申请的一个实施例中，可以根据支持所述观点信息的用户数量从多到少的顺序展示所述观点信息。具体地，在一个实施例中，可以根据不同的观点信息对所述多个影视评论数据进行分类，并将属于同一观点信息的影视评论数据分别与所述观点信息进行关联。在一个示例中，影视评论数据“朵朵这个人物演的真垃圾，特别是广播说的那段话”、“朵朵的演技真的不敢恭维”、“朵朵的演技还可以再提升提升”都可以归类至观点信息“朵朵演技不好”，因此，可以将以上影视评论数据与观点信息“朵朵演技不好”进行关联，这样，通过观点信息“朵朵演技不好”即可以获取到相关的影视评论数据。在进行关联之后，可以按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示所述观点信息。这样，可以向其他用户传递出大部分用户所支持的观点信息，给其他用户具有实际意义的观点信息。在展示效果上，可以按照表格的展示方式按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示所述观点信息，还可以按照字体从大到小的方式展示所述观点信息，如所支持人数越多的观点信息，展示所用的字体越大，反之，字体越小。另外，用户可以通过所述观点信息获取到与所述观点信息相关联的影视评论数据，在展示效果上，用户通过点击相应的观点信息之后，可以在用户界面中展示与所述观点信息相关联的影视评论数据。需要说明的是，所述观点信息的展示方式不限于上述举例，所属领域技术人员在本申请技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本申请相同或相似，均应涵盖于本申请保护范围内。
在本申请实施例中，还可以提取所述影视评论数据对应的情感特征，所述情感特征例如可以包括正面情感、负面情感、中性情感等。在本公开实施例中，在确定所述影视评论数据的情感特征的过程中，可以确定所述影视评论数据中的至少一个属性信息，所述属性信息例如可以包括演技、特效、剧情、导演、演员等等。然后，可以确定所述至少一个属性信息对应的情感特征，在确定各个属性信息的情感特征之后，可以根据所述至少一个属性信息对应的情感特征，确定所述影视评论数据对应的情感特征。在一个示例中，对于影视评论数据“剧情很不错，就是特效差了点”，可以确定其中的属性信息可以包括剧情和特效，剧情对应的情感特征为正面情感，而特效对应的情感特征为负面情感。因此，可以确定该影视评论数据对应的整体情感特征为负面情感。在一个实施例中，在所述影视评论数据中包括多个属性信息且各个属性信息分别对应有情感特征的情况下，可以取多数的情感特征，若正面情感和负面情感的数量相等，则取负面情感。
在本申请的实施例中，在确定所述影视评论数据对应的情感特征之后，可以按照不同的情感特征的分类，展示所述多个影视评论数据。在展示效果中，可以按照正面情感、负面情感、中性情感的分类展示所述多个影视评论数据。这样，可以分别获取到正面情感、负面情感、中性情感分别对应的影视评论数据的数量，从而了解到用户对所述目标影视的综合评价指数。例如，获取到所述目标影视的正面情感比例为80％，负面情感比例为14％，中性情感为6％。
本申请提供的影视评论数据处理方法，可以根据提取的影视评论数据的评论对象确定目标影视的观点信息，在确定影视评论数据的评论对象的基础之上，再确定目标影视的观点信息，可以较为准确地提取出影视评论数据所传达出的观点。基于所述观点信息，一方面，可以使得其他用户能够了解到已有的影视评论数据所传达的主要观点，帮助这些用户决策是否观看所述目标影视；另一方面，还有助于目标影视的宣传方搜集宣传素材，以增强观众对影视作品的了解。
本申请另一方面还提供一种影视评论数据处理方法，所述方法包括：
接收对目标影视的影视评论展示请求；
响应于所述影视评论展示请求，生成用户界面，所述用户界面中包括用于展示所述目标影视的观点信息的第一展示区域。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述观点信息被设置为按照下述中的至少一种方式展示：
所述观点信息按照不同类别的情感特征分类展示；
所述观点信息按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示；
所述观点信息的字体随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由大变小；
所述观点信息的字体颜色随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由深变浅。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：
从设置于所述观点信息上的触发控件接收触发请求；
响应于所述触发请求，在所述用户界面中展示与所述观点信息相关联的影视评论数据。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述用户界面该包括第二展示区域，所述第二展示区域用于展示评论数据在不同情感特征上的分布信息。
对应于上述影视评论数据处理方法，如图4所示，本申请还提供一种影视评论数据处理装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时可以实现：
获取目标影视的多个影视评论数据；
分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象；
从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息时包括：
获取所述评论对象的修饰词；
分别计算在出现所述评论对象的情况下，出现所述修饰词的条件概率；
获取条件概率值大于预设阈值的修饰词和评论对象的组合，并将所述组合中的修饰词和/或评论对象作为所述目标影视的观点信息。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象时包括：
获取影视实体词库，所述影视实体词库中包括多个影视实体词；
分别将所述多个影视评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词进行对比，确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象时包括：
获取影视实体同义词库，所述影视实体同义词库中包括多个具有同义词的影视实体词；
分别将所述多个影视评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词及所述影视实体词的同义词进行对比，确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象时包括：
获取与目标影视评论数据具有关联关系的多个影视评论数据；
根据所述具有关联关系的多个影视评论数据对应的评论对象，确定所述目标影视评论数据的评论对象。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器还实现下述步骤：
展示所述目标影视的所述观点信息。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤展示所述目标影视的所述观点信息时包括：
根据不同的观点信息对所述多个影视评论数据进行分类；
将属于同一观点信息的影视评论数据分别与所述观点信息进行关联；
按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示所述观点信息。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤获取目标影视的多个影视评论数据之后，还包括：
分别确定所述多个影视评论数据的情感特征；
根据所述情感特征对所述多个影视评论数据进行分类。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤分别确定所述多个影视评论数据的情感特征时包括：
分别确定所述多个影视评论数据中的至少一个属性信息；
分别确定所述影视评论数据的至少一个属性信息对应的情感特征；
根据所述至少一个属性信息对应的情感特征，确定所述影视评论数据对应的情感特征。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器在实现步骤根据所述情感特征对所述多个影视评论数据进行分类之后，还包括：
按照不同的情感特征的分类，展示所述多个影视评论数据。
本申请另一方面还提供一种影视评论数据处理装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
接收对目标影视的影视评论展示请求；
响应于所述影视评论展示请求，生成用户界面，所述用户界面中包括用于展示所述目标影视的观点信息的第一展示区域。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述观点信息被设置为按照下述中的至少一种方式展示：
所述观点信息按照不同类别的情感特征分类展示；
所述观点信息按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示；
所述观点信息的字体随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由大变小；
所述观点信息的字体颜色随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由深变浅。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述处理器还实现以下步骤：
从设置于所述观点信息上的触发控件接收触发请求；
响应于所述触发请求，在所述用户界面中展示与所述观点信息相关联的影视评论数据。
可选的，在本申请的一个实施例中，所述用户界面该包括第二展示区域，所述第二展示区域用于展示评论数据在不同情感特征上的分布信息。
本申请另一方面还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现上述任一实施例所述方法的步骤。
所述计算机可读存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。本实施例所述的计算机可读存储介质有可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如RAM、ROM等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘；利用光学方式存储信息的装置如，CD或DVD。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，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，对于系统实施例而言，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。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (29)
1.一种影视评论数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标影视的多个影视评论数据；
分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象；
从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息，包括：
获取所述评论对象的修饰词；
分别计算在出现所述评论对象的情况下，出现所述修饰词的条件概率；
获取条件概率值大于预设阈值的修饰词和评论对象的组合，并将所述组合作为所述目标影视的观点信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象包括：
获取影视实体词库，所述影视实体词库中包括多个影视实体词；
分别将所述多个影视评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词进行对比，确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象包括：
获取影视实体同义词库，所述影视实体同义词库中包括多个具有同义词的影视实体词；
分别将所述多个影视评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词及所述影视实体词的同义词进行对比，确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象包括：
获取与目标影视评论数据具有关联关系的多个影视评论数据；
根据所述具有关联关系的多个影视评论数据对应的评论对象，确定所述目标影视评论数据的评论对象。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
展示所述目标影视的所述观点信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述展示所述目标影视的所述观点信息包括：
根据不同的观点信息对所述多个影视评论数据进行分类；
将属于同一观点信息的影视评论数据分别与所述观点信息进行关联；
按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示所述观点信息。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标影视的多个影视评论数据之后，所述方法还包括：
分别确定所述多个影视评论数据的情感特征；
根据所述情感特征对所述多个影视评论数据进行分类。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述多个影视评论数据的情感特征包括：
分别确定所述多个影视评论数据中的至少一个属性信息；
分别确定所述影视评论数据的至少一个属性信息对应的情感特征；
根据所述至少一个属性信息对应的情感特征，确定所述影视评论数据对应的情感特征。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述根据所述情感特征对所述多个影视评论数据进行分类之后，所述方法还包括：
按照不同的情感特征的分类，展示所述多个影视评论数据。
11.一种影视评论数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收对目标影视的影视评论展示请求；
响应于所述影视评论展示请求，生成用户界面，所述用户界面中包括用于展示所述目标影视的观点信息的第一展示区域。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述观点信息被设置为按照下述中的至少一种方式展示：
所述观点信息按照不同类别的情感特征分类展示；
所述观点信息按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示；
所述观点信息的字体随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由大变小；
所述观点信息的字体颜色随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由深变浅。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从设置于所述观点信息上的触发控件接收触发请求；
响应于所述触发请求，在所述用户界面中展示与所述观点信息相关联的影视评论数据。
14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述用户界面该包括第二展示区域，所述第二展示区域用于展示评论数据在不同情感特征上的分布信息。
15.一种影视评论数据处理装置，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
获取目标影视的多个影视评论数据；
分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象；
从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤从所述影视评论数据中提取出所述评论对象对应的评论内容，并将置信度大于预设阈值的评论对象和评论内容的组合作为所述目标影视的观点信息时包括：
获取所述评论对象的修饰词；
分别计算在出现所述评论对象的情况下，出现所述修饰词的条件概率；
获取条件概率值大于预设阈值的修饰词和评论对象的组合，并将所述组合中的修饰词和/或评论对象作为所述目标影视的观点信息。
17.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象时包括：
获取影视实体词库，所述影视实体词库中包括多个影视实体词；
分别将所述多个影视评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词进行对比，确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。
18.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象时包括：
获取影视实体同义词库，所述影视实体同义词库中包括多个具有同义词的影视实体词；
分别将所述多个影视评论数据与所述影视实体词库中的影视实体词及所述影视实体词的同义词进行对比，确定所述影视评论数据中的影视实体词，并将确定的所述影视实体词作为评论对象。
19.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤分别提取所述多个影视评论数据中具有影视特征的评论对象时包括：
获取与目标影视评论数据具有关联关系的多个影视评论数据；
根据所述具有关联关系的多个影视评论数据对应的评论对象，确定所述目标影视评论数据的评论对象。
20.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器还实现下述步骤：
展示所述目标影视的所述观点信息。
21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤展示所述目标影视的所述观点信息时包括：
根据不同的观点信息对所述多个影视评论数据进行分类；
将属于同一观点信息的影视评论数据分别与所述观点信息进行关联；
按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示所述观点信息。
22.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤获取目标影视的多个影视评论数据之后，还包括：
分别确定所述多个影视评论数据的情感特征；
根据所述情感特征对所述多个影视评论数据进行分类。
23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤分别确定所述多个影视评论数据的情感特征时包括：
分别确定所述多个影视评论数据中的至少一个属性信息；
分别确定所述影视评论数据的至少一个属性信息对应的情感特征；
根据所述至少一个属性信息对应的情感特征，确定所述影视评论数据对应的情感特征。
24.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述处理器在实现步骤根据所述情感特征对所述多个影视评论数据进行分类之后，还包括：
按照不同的情感特征的分类，展示所述多个影视评论数据。
25.一种影视评论数据处理装置，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
接收对目标影视的影视评论展示请求；
响应于所述影视评论展示请求，生成用户界面，所述用户界面中包括用于展示所述目标影视的观点信息的第一展示区域。
26.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述观点信息被设置为按照下述中的至少一种方式展示：
所述观点信息按照不同类别的情感特征分类展示；
所述观点信息按照所关联的影视评论数据的数量从多到少的顺序展示；
所述观点信息的字体随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由大变小；
所述观点信息的字体颜色随着关联的影视评论数量由多到少的顺序由深变浅。
27.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述处理器还实现以下步骤：
从设置于所述观点信息上的触发控件接收触发请求；
响应于所述触发请求，在所述用户界面中展示与所述观点信息相关联的影视评论数据。
28.根据权利要求25所述的装置，其特征在于，所述用户界面该包括第二展示区域，所述第二展示区域用于展示评论数据在不同情感特征上的分布信息。
29.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行权利要求1-10或者11-14任意一项所述的影视评论数据处理方法。
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