CN113347484A - 评论推荐方法、装置及电子设备 - Google Patents

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CN113347484A CN202110887643.2A CN202110887643A CN113347484A CN 113347484 A CN113347484 A CN 113347484A CN 202110887643 A CN202110887643 A CN 202110887643A CN 113347484 A CN113347484 A CN 113347484A
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何�轩
杨云凯
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Amusement Starcraft Beijing Technology Co ltd
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Abstract

本公开关于一种评论推荐方法、装置及电子设备。所述方法包括：接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求；响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。

Description

评论推荐方法、装置及电子设备
技术领域
本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种评论推荐方法、装置及电子设备。
背景技术
相关技术中，基于可视内容进行评论的互动方式非常普遍。例如，针对视频、音频、文章、视频直播等互联网媒介，通常都会提供用户进行评论的入口。
以视频为例，观看视频的播放界面上，一般会展示有供用户进行评论的输入框。用户可以将想要表述的内容如文字、表情等添加到输入框并发送，然后视频的播放窗口以及后续观看视频的其它用户都可以接收并显示该用户发送的内容，从而形成视频的弹幕效果。
然而，在实际应用中，对于才观看视频的用户来说，由于不了解视频内容，因此可能会发送一些没有实际意义、与视频内容无关的评论内容；这样就会导致视频的评论内容普遍质量不高。
发明内容
本公开提供一种评论推荐方法、装置及电子设备，以至少解决相关技术中存在的视频评论内容质量不高的问题。本公开的技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种评论推荐方法，包括：
接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求；
响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
可选的，所述确定与所述视频对应的优质评论内容，包括：
获取所述视频的历史评论内容，以及所述历史评论内容的评论互动数据；
基于所述历史评论内容的评论互动数据，计算每条历史评论内容的评分分值；
将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
可选的，所述将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容，包括：
确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险；
当所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容不存在剧透风险时，将所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
可选的，所述确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险，包括：
查找所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容中是否存在剧透关键词；
当存在剧透关键词时，确定当前播放的视频进度的第一时刻，是否早于所述剧透关键词对应的剧情位于视频进度的第二时刻；
在所述第一时刻早于所述第二时刻时，确定所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容存在剧透风险。
可选的，所述历史评论内容的评分分值，基于如下的一个或者多个评论互动数据进行加权计算得到：
所述历史评论内容的被点赞次数；
所述历史评论内容的被举报次数；
所述历史评论内容的被屏蔽次数。
可选的，所述历史评论内容的被点赞次数与对应的评分数值正相关；
所述历史评论内容的被举报次数与对应的评分数值负相关；
所述历史评论内容的被屏蔽次数与对应的评分数值负相关。
可选的，所述历史评论内容的评分数值，还基于NLP结果和/或人工标注结果进行加权计算得到；
其中，所述NLP结果包括利用自然语言处理算法对所述历史评论内容计算得到的结果；所述人工标注结果包括人工对所述历史评论内容进行打分的结果。
可选的，所述历史评论内容包括所述视频的历史弹幕内容。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种评论推荐方法，包括：
在触发播放视频时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求；其中，所述数据获取请求用于获取与所述视频对应的优质评论内容；
接收所述服务端返回的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
可选的，所述在触发播放视频时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求，包括：
在触发播放视频时，确定所述视频是否开启评论推荐；
在所述视频开启评论推荐时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求。
可选的，所述历史评论内容包括所述视频的历史弹幕内容。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种评论推荐装置，包括：
接收单元，被配置为执行接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求；
确定单元，被配置为执行响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
生成单元，被配置为执行向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
可选的，所述确定单元，包括：
获取子单元，被配置为执行获取所述视频的历史评论内容，以及所述历史评论内容的评论互动数据；
计算子单元，被配置为执行基于所述历史评论内容的评论互动数据，计算每条历史评论内容的评分分值；
确定子单元，被配置为执行将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
可选的，还包括：剧透确定子单元，确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险；当所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容不存在剧透风险时，将所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
可选的，所述确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险，包括：
查找所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容中是否存在剧透关键词；
当存在剧透关键词时，确定当前播放的视频进度的第一时刻，是否早于所述剧透关键词对应的剧情位于视频进度的第二时刻；
在所述第一时刻早于所述第二时刻时，确定所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容存在剧透风险。
可选的，所述历史评论内容的评分分值，基于如下的一个或者多个评论互动数据进行加权计算得到：
所述历史评论内容的被点赞次数；
所述历史评论内容的被举报次数；
所述历史评论内容的被屏蔽次数。
可选的，所述历史评论内容的被点赞次数与对应的评分数值正相关；
所述历史评论内容的被举报次数与对应的评分数值负相关；
所述历史评论内容的被屏蔽次数与对应的评分数值负相关。
可选的，所述历史评论内容的评分数值，还基于NLP结果和/或人工标注结果进行加权计算得到；
其中，所述NLP结果包括利用自然语言处理算法对所述历史评论内容计算得到的结果；所述人工标注结果包括人工对所述历史评论内容进行打分的结果。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种评论推荐装置，包括：
发送单元，被配置为执行在触发播放视频时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求；其中，所述数据获取请求用于获取与所述视频对应的优质评论内容；
接收单元，被配置为执行接收所述服务端返回的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
生成单元，被配置为执行在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
可选的，所述发送单元，包括：
在触发播放视频时，确定所述视频是否开启评论推荐；在所述视频开启评论推荐时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求。
可选的，所述历史评论内容包括所述视频的历史弹幕内容。
根据本公开实施例的第五方面，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，以实现前述任一项所述的评论推荐方法。
根据本公开实施例的第六方面，一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行前述任一项所述的评论推荐方法。
根据本公开实施例的第七方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现前述任一项所述的评论推荐方法。
本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
针对不同的视频，为用户提供与播放视频对应的优质评论内容，用户无需思考要输入的评论内容，直接从播放界面中展示的与优质评论内容对应的快捷评论选项中选择想要表述的评论即可。客户端可以自动将用户选中的快捷评论选项对应的优质评论内容发送到视频界面中。如此，通过为用户提供优质的评论内容，不仅减少了用户评论编辑成本从而提高了用户评论积极性，而且优质评论内容的增加可以提高视频整体评论内容的质量。
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评论推荐方法的流程图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种评论推荐方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种评论推荐装置的框图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种评论推荐装置的框图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的结构图。
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评论推荐方法的流程图，所述方法可以应用于服务端，包括以下步骤：
步骤110，接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求。
步骤120，响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容从包括所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容。
步骤130，向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
其中，所述客户端可以是指硬件上的客户端设备，例如台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能手机、手持式计算机、个人数字助理(“PDA”)，或者其它任何的有线或无线处理器驱动装置。
所述客户端可以是指软件上的应用客户端，例如观看视频的APP。
所述客户端可以是指软硬结合的客户端，例如安装了视频APP的智能手机。
其中，所述服务端可以是指提供观看视频服务的服务器、服务器集群或由服务器集群构建的云平台。例如，与视频APP对应的视频服务器、视频服务器集群或由服务器集群构建的视频平台。
本实施例旨在为不同的视频提供各不相同的优质评论内容，以方便用户在观看视频过程中快捷地发送优质评论内容，下面通过对上述步骤110至步骤130中的各步骤进行详细说明。
步骤110，服务端接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求。
一般的，观看视频的用户可以在视频客户端上登录已有的用户账户或以游客身份的方式观看视频，具体可以在视频列表中浏览视频的缩略图或视频简介，并通过点击的方式触发播放被点击的视频。
当用户触发播放视频时，所述客户端可以向提供视频服务的服务端发送针对所述视频的数据获取请求。
相应地，服务端可以接收到所述客户端发送的针对所述视频的数据获取请求。
在一示例性的实施例中，在触发播放视频时，所述客户端还可以先确定所述视频是否开启评论推荐；并在所述视频开启评论推荐时，才向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求。
在实际应用中，评论推荐功能可以作为一个可选方式由用户预先设置是否开启。只有在视频开启评论推荐时，客户端才需要向服务端获取相应的推荐评论。通常用户可以在个人设置中心设置是否开启评论推荐功能，在开启后每个被触发播放的视频都可以视为开启评论推荐。其中，针对没有开启评论推荐的用户，如果视频本身就有固定文案的推荐评论，则依然展示固定文案的推荐评论。
通过这种个性化设置满足需要评论推荐的用户的需求，而对于无需要评论推荐的用户则可以选择关闭，从而不会影响其用户体验。
步骤120中，服务端响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容。
为了确定与所述视频对应的优质评论内容，服务端可以从所述视频的历史评论内容中筛选出若干优质的历史评论内容。其中，所述历史评论内容包括视频画面上的弹幕内容，也可以是视频下发的评论留言区中的评论。
在一示例的实施例中，所述优质评论内容可以与历史评论内容的评论互动数据相关。具体地，所述确定与所述视频对应的优质评论内容，包括：
获取所述视频的历史评论内容，以及所述历史评论内容的评论互动数据；
基于所述历史评论内容的评论互动数据，计算每条历史评论内容的评分分值；
将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
该示例中，通过历史评论内容的评论互动数据，计算出每条历史评论内容的评分分值；通常，评分分值越高则表明历史评论内容的质量越高，因此可以根据评分分值的高低来确定优质评论内容。
其中，预设阈值可以是人为预先设定的；
随着计算机技术的不断发展，特别是人工智能的进步，所述预设阈值还可以是通过机器学习计算得到的。例如，基于收集到的评论内容的正负样本（正样本为优质评论内容、负样本为非优质评论内容），通过机器学习算法可以计算出一个最优的预设阈值；以使输入这些样本后，基于预设阈值可以令输出的优质评论内容均为正样本。
再有的，所述阈值还可以是基于大数据技术计算得到的。例如，通过海量数据，发现大部分优质评论内容的评分分值均大于某个数值，那么就可以将该数值确定为预设阈值。
在一示例的实施例中，所述历史评论内容的评分分值，基于如下的一个或者多个评论互动数据进行加权计算得到：所述历史评论内容的被点赞次数、所述历史评论内容的被举报次数、所述历史评论内容的被屏蔽次数。
其中，由于点赞属于正面评价，因此所述历史评论内容的被点赞次数与对应的评分数值正相关；
由于举报属于负面评价，因此所述历史评论内容的被举报次数与对应的评分数值负相关；
由于屏蔽属于负面评价，因此所述历史评论内容的被屏蔽次数与对应的评分数值负相关。
该示例中，通过历史评论内容的被点赞次数、被举报次数、被屏蔽次数来确定历史评论内容的评分分值，由于被点赞次数、被举报次数、被屏蔽次数都是反应了评论内容在观众中的真实评价，因此得到的评分分值同样反应了观众的真实评价。这样得到的优质评论内容更为贴合视频内容，与视频内容的相关性较高。
在一示例的实施例中，除了通过上述评论互动数据计算历史评论内容的评分分值，还可以结合NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）对历史评论内容进行计算的NLP结果，和/或人工对历史评论内容进行评分的人工标注结果。
其中，所述NLP结果包括利用自然语言处理算法对所述历史评论内容计算得到的结果；所述人工标注结果包括人工对所述历史评论内容进行打分的结果。
该示例中，分别从机器和人工两种不同的评价角色进行评分，可以避免单方评分存在偏差的问题。
在一示出的实施例中，在所述历史评论内容的评分分值，基于述历史评论内容的被点赞次数、被举报次数、被屏蔽次数、NLP结果和人工标注结果计算得到时；
所述计算每条历史评论内容的评分分值，包括通过以下公式计算的得到：
评分分值=（被点赞次数*x+举报数*y+屏蔽数*z）+NLP结果*2+人工标注结果*5
其中x、y、z都是一些变动的变量，可动态调整。
通过不同维度的多种参数综合计算得出的评分分值更为准确。
在一示例性的实施例中，剧透是指将视频的剧情内容提前透露，由于剧透会显著影响用户的观影体验，因此需要避免将存在剧透的优质评论内容推送给用户，具体地：
上述将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容，可以包括：
确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险；
当所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容不存在剧透风险时，将所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
该示例中，在筛选优质评论内容过程中，通过判断历史评论内容是否存在剧透风险，只有在评分分值大于预设阈值的历史评论内容不剧透时，才可以作为优质评论内容，并推荐给用户。如此可以避免剧透的发生，以及减少剧透导致的观影体验下降的风险。
进一步的，针对上述确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险，可以包括：
查找所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容中是否存在剧透关键词；
当存在剧透关键词时，确定当前播放的视频进度的第一时刻，是否早于所述剧透关键词对应的剧情位于视频进度的第二时刻；
在所述第一时刻早于所述第二时刻时，确定所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容存在剧透风险；
在所述第一时刻晚于所述第二时刻时，确定所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容不存在剧透风险。
通常剧透是指评论当前播放进度未播放过的剧情，而评论当前播放进度下已经播放过的剧情则不算剧透。因此，该示例中比较当前播放的视频进度的第一时刻，与剧透关键词对应剧情位于视频进度的第二时刻，如果第一时刻早于第二时刻，则说明在当前播放的第一时刻下，该历史评论内容对应的剧情是未播放过的剧情，因此存在剧透风险；如果第一时刻晚于第二时刻，则说明在当前播放的第一时刻下，该历史评论内容对应的剧情是已经播放过的剧情，因此不存在剧透风险。
步骤130，服务端向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
服务端在确定了与视频对应的所述优质评论内容之后，可以将这些优质评论内容下发给客户端。
针对客户端在视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容相关的详细内容将在在后续以客户端为执行主体的实施例中进行介绍。
在实际应用中，可能会存在无法匹配到优质评论内容或者优质评论内容数量不足的情况；针对这些情况，在上述步骤130之前，本说明书还提供了以下一示例性的实施例：
当确定的与所述视频对应的优质评论内容的数量小于预设数量时，确定所述视频的视频类型；
获取所述视频类型下所有视频的候选优质评论内容，并基于评分分值的高低对所述候选优质评论内容进行排序；
依次将评分数值最高的候选优质评论内容加入到与所述视频对应的优质评论内容中，直至与所述视频对应的优质评论内容的数量达到预设数量。
在实际应用中，为用户提供快捷评论选项时，通常需要提供多个以供用户进行选择。由于每个快捷评论选项都对应一个优质评论内容，因此当服务端获取到的与视频对应的优质评论内容数量不足时，就会导致客户端能够展示的快捷评论选项数量不足；无法满足用户的实际需求。
为此该示例中，通过将与视频相似的其它视频的优质评论内容填充到当前视频缺少的优质评论内容。其中相似的其它视频是指视频类型相同的其它视频。
一般的，对于视频来说都会对应有一个视频类型，用于服务端对海量视频进行分类管理。例如，视频类型可以是以视频标签的方式体现的，例如动漫类型的视频是一些与动漫相关的视频；音乐类型的视频是一些与音乐相关的视频；舞蹈类型的视频是一些与跳舞相关的视频；游戏类似的视频是一些与游戏相关的视频等等。
值得一提的是，如果相同视频类型下依然无法补足当前视频所需的优质评论内容，那么服务端还可以从预先配置的固定文案中随机选取作为优质评论内容。
通过上述实施例可以保证服务端可以为视频获取到足够的优质评论内容，以便客户端向用户展示足够的快捷评论选项，满足用户多元评论需求。
值得一提的是，上述优质评论内容的预设数量，可以是固定数量；也可以根据客户端展示界面的大小自动调整，例如客户端可以根据自身展示界面大小确定预设数量，然后将确定的预设数量随数据获取请求发送给服务端，从而使得服务端可以基于不同客户端的实际请求调整返回的优质评论内容的数量。
综上所述，通过上述实施例，针对不同的视频，可以为用户提供与播放视频对应的优质评论内容，用户无需思考要输入的评论内容，直接从播放界面中展示的与优质评论内容对应的快捷评论选项中选择想要表述的评论即可。客户端可以自动将用户选中的快捷评论选项对应的优质评论内容发送到视频界面中。如此，通过为用户提供优质的评论内容，不仅减少了用户评论编辑成本从而提高了用户评论积极性，而且优质评论内容的增加可以提高视频整体评论内容的质量。
以下还提供了与前述图1实施例对应的应用于客户端的实施例。如图2一示例性实施例示出的一种评论推荐方法的流程图，包括以下步骤：
步骤210，在触发播放视频时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求；其中，所述数据获取请求用于获取与所述视频对应的优质评论内容；
步骤220，接收所述服务端返回的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
步骤230，在播放所述的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
该实施例与前述图1所示的应用于服务端对应的实施例，相关内容与图1实施例中内容相同或者相似，对于服务端所做的步骤会简单进行介绍具体细节可以参考图1实施例此处不再进行赘述，以下会详细介绍客户端所做的步骤。
观看视频的用户可以在视频客户端上登录已有的用户账户或以游客身份的方式观看视频，具体可以在视频列表中浏览视频的缩略图或视频简介，并通过点击的方式触发播放被点击的视频。当用户触发播放视频时，所述客户端可以向提供视频服务的服务端发送针对所述视频的数据获取请求。
在一示例性的实施例中，在触发播放视频时，所述客户端还可以先确定所述视频是否开启评论推荐；并在所述视频开启评论推荐时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求。
在实际应用中，评论推荐功能可以作为一个可选方式由用户预先设置是否开启。只有在视频开启评论推荐时，客户端才需要向服务端获取相应的推荐评论。通常用户可以在个人设置中心设置是否开启评论推荐功能，在开启后每个被触发播放的视频都可以视为开启评论推荐。其中，针对没有开启评论推荐的用户，如果视频本身就有固定文案的推荐评论，则依然展示固定文案的推荐评论。
通过这种个性化设置满足需要评论推荐的用户的需求，而对于无需要评论推荐的用户则可以选择关闭，从而不会影响其用户体验。
服务端根据图1实施例中相关示例获取与所述视频对应的优质评论内容，并向客户端返回所述优质评论内容。
客户端在前述触发播放视频后，就可以跳转到该视频对应的播放界面，并在播放界面的视频窗口中输出同样由服务端返回的视频流。
通常服务端可以将上述优质评论内容与视频流一起返回给客户端。这样客户端在跳转到播放界面后，可以在该播放界面中的评论区域展示与优质评论内容对应的快捷评论选项；并在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
在一示例性的实施例中，所述预设状态可以是指用户触发快捷评论选项后导致的快捷评论选项的状态改变，例如未触发时状态为待发送状态，在触发后状态改变为发送状态。
所述触发的方式可以多种多样，例如可以是点击触发、可以是识别到用户正确的指纹后触发、可以是识别到预设语音后触发、可以是识别到预设表情后触发等等。
当用户触发任意一个快捷评论选项时，客户端就可以自动发送与该快捷评论选项对应的优质评论内容。
在一示例性的实施例中，所述优质评论内容可以是以视频弹幕的形式发送的。
通过上述实施例，针对不同的视频，为用户提供与播放视频对应的优质评论内容，用户无需思考要输入的评论内容，直接从播放界面中展示的与优质评论内容对应的快捷评论选项中选择想要表述的评论即可。客户端可以自动将用户选中的快捷评论选项对应的优质评论内容发送到视频界面中。如此，通过为用户提供优质的评论内容，不仅减少了用户评论编辑成本从而提高了用户评论积极性，而且优质评论内容的增加可以提高视频整体评论内容的质量。
与前述图1、2所示评论推荐方法实施例相对应，本说明书还提供了图3、4所示评论推荐装置的实施例。所述装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。
图3是与前述图1对应的一种评论推荐装置框图。参照图3，该装置包括接收单元310，确定单元320和生成单元330。
其中，接收单元310，被配置为执行接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求；
确定单元320，被配置为执行响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
生成单元330，被配置为执行向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
可选的，所述确定单元320，包括：
获取子单元，被配置为执行获取所述视频的历史评论内容，以及所述历史评论内容的评论互动数据；
计算子单元，被配置为执行基于所述历史评论内容的评论互动数据，计算每条历史评论内容的评分分值；
确定子单元，被配置为执行将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
可选的，还包括：
剧透确定子单元，确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险；当所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容不存在剧透风险时，将所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
可选的，所述确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险，包括：
查找所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容中是否存在剧透关键词；
当存在剧透关键词时，确定当前播放的视频进度的第一时刻，是否早于所述剧透关键词对应的剧情位于视频进度的第二时刻；
在所述第一时刻早于所述第二时刻时，确定所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容存在剧透风险。
可选的，所述历史评论内容的评分分值，基于如下的一个或者多个评论互动数据进行加权计算得到
所述历史评论内容的被点赞次数；
所述历史评论内容的被举报次数；
所述历史评论内容的被屏蔽次数。
可选的，所述历史评论内容的被点赞次数与对应的评分数值正相关；
所述历史评论内容的被举报次数与对应的评分数值负相关；
所述历史评论内容的被屏蔽次数与对应的评分数值负相关。
可选的，所述历史评论内容的评分数值，还基于NLP结果和/或人工标注结果进行加权计算得到；
其中，所述NLP结果包括利用自然语言处理算法对所述历史评论内容计算得到的结果；所述人工标注结果包括人工对所述历史评论内容进行打分的结果。
可选的，所述历史评论内容包括所述视频的历史弹幕内容。
图4是与前述图2对应的一种评论推荐装置框图。参照图4，该装置包括发送单元410，接收单元420和生成单元430。
其中，发送单元410，被配置为执行在触发播放视频时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求；其中，所述数据获取请求用于获取与所述视频对应的优质评论内容；
接收单元420，被配置为执行接收所述服务端返回的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
生成单元430，被配置为执行在播放所述的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
可选的，所述发送单元410，包括：
在触发播放视频时，确定所述视频是否开启评论推荐；在所述视频开启评论推荐时，向服务端发送与所述播放对应的数据获取请求。
可选的，所述历史评论内容包括所述视频的历史弹幕内容。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块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。
在示例性实施例中，还提供了一种评论推荐电子设备，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，以完成上述任一实施例所述的评论推荐方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，当该计算机可读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任一实施例所述的评论推荐方法。
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时完成上述任一实施例所述的评论推荐方法。
图5是根据本公开的实施例示出的一种电子设备的示意框图。参照图5，电子设备500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件518。上述电子设备可以采用类似的硬件架构。
处理组件502通常控制电子设备500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502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述三维虚拟形象的生成方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。
存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备500的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备500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504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506为电子设备500的各种组件提供电力。电源组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备500生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件508包括在电子设备500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。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述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508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备500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或具有焦距和光学变焦能力的光学透镜系统。
音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当电子设备500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504或经由通信组件518发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口512为处理组件502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，选项等。这些选项可包括但不限于：主页选项、音量选项、启动选项和锁定选项。
传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为电子设备500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到电子设备500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测电子设备500或电子设备500一个组件的位置改变，用户与电子设备500接触的存在或不存在，电子设备500方位或加速/减速和电子设备500的温度变化。传感器组件514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514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514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518被配置为便于电子设备500和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备500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4G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件518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，所述通信组件518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。
在本公开一实施例中，电子设备500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，用于执行上述任一实施例所述的评论推荐方法。
在本公开一实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由电子设备500的处理器520执行以完成上述任一实施例所述的评论推荐方法。例如，所述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。
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。本公开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 (19)

1.一种评论推荐方法，其特征在于，包括：
接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求；
响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述视频对应的优质评论内容，包括：
获取所述视频的历史评论内容，以及所述历史评论内容的评论互动数据；
基于所述历史评论内容的评论互动数据，计算每条历史评论内容的评分分值；
将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容，包括：
确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险；
当所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容不存在剧透风险时，将所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险，包括：
查找所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容中是否存在剧透关键词；
当存在剧透关键词时，确定当前播放的视频进度的第一时刻，是否早于所述剧透关键词对应的剧情位于视频进度的第二时刻；
在所述第一时刻早于所述第二时刻时，确定所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容存在剧透风险。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史评论内容的评分分值，基于如下的一个或者多个评论互动数据进行加权计算得到：
所述历史评论内容的被点赞次数；
所述历史评论内容的被举报次数；
所述历史评论内容的被屏蔽次数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述历史评论内容的被点赞次数与对应的评分数值正相关；
所述历史评论内容的被举报次数与对应的评分数值负相关；
所述历史评论内容的被屏蔽次数与对应的评分数值负相关。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述历史评论内容的评分数值，还基于NLP结果和/或人工标注结果进行加权计算得到；
其中，所述NLP结果包括利用自然语言处理算法对所述历史评论内容计算得到的结果；所述人工标注结果包括人工对所述历史评论内容进行打分的结果。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史评论内容包括所述视频的历史弹幕内容。
9.一种评论推荐装置，其特征在于，包括：
接收单元，被配置为执行接收客户端在触发播放视频后发送的与所述视频对应的数据获取请求；
确定单元，被配置为执行响应于所述数据获取请求，确定与所述视频对应的优质评论内容；其中，所述优质评论内容包括从所述视频的历史评论内容中筛选出的优质评论内容；
生成单元，被配置为执行向所述客户端下发与所述视频对应的所述优质评论内容；以使所述客户端在播放所述视频的播放界面中的评论区域展示与所述优质评论内容对应的快捷评论选项，以及在所述快捷评论选项的状态为预设状态时发送对应的优质评论内容。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定单元，包括：
获取子单元，被配置为执行获取所述视频的历史评论内容，以及所述历史评论内容的评论互动数据；
计算子单元，被配置为执行基于所述历史评论内容的评论互动数据，计算每条历史评论内容的评分分值；
确定子单元，被配置为执行将评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：
剧透确定子单元，确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险；当所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容不存在剧透风险时，将所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容，确定为与所述视频对应的优质评论内容。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定评分分值大于预设阈值的历史评论内容是否存在剧透风险，包括：
查找所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容中是否存在剧透关键词；
当存在剧透关键词时，确定当前播放的视频进度的第一时刻，是否早于所述剧透关键词对应的剧情位于视频进度的第二时刻；
在所述第一时刻早于所述第二时刻时，确定所述评分分值大于预设阈值的历史评论内容存在剧透风险。
13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述历史评论内容的评分分值，基于如下的一个或者多个评论互动数据进行加权计算得到：
所述历史评论内容的被点赞次数；
所述历史评论内容的被举报次数；
所述历史评论内容的被屏蔽次数。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述历史评论内容的被点赞次数与对应的评分数值正相关；
所述历史评论内容的被举报次数与对应的评分数值负相关；
所述历史评论内容的被屏蔽次数与对应的评分数值负相关。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述历史评论内容的评分数值，还基于NLP结果和/或人工标注结果进行加权计算得到；
其中，所述NLP结果包括利用自然语言处理算法对所述历史评论内容计算得到的结果；所述人工标注结果包括人工对所述历史评论内容进行打分的结果。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述历史评论内容包括所述视频的历史弹幕内容。
17.一种电子设备，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1-8中任一项所述的评论推荐方法。
18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1-8中任一项所述的评论推荐方法。
19.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的评论推荐方法。
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