WO2013107031A1

WO2013107031A1 - 基于评论信息确定视频质量参数的方法、装置和系统

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Publication number: WO2013107031A1
Application number: PCT/CN2012/070632
Authority: WO
Inventors: 高云超; 冀永楠; 张鹏; 戴剑彬
Original assignee: 华为技术有限公司
Priority date: 2012-01-20
Filing date: 2012-01-20
Publication date: 2013-07-25
Also published as: CN103688256A

Abstract

本发明实施例提供了一种基于评论信息确定视频质量参数的方法、装置和系统，通过获取视频的文字评论，对视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定视频的质量参数，以便于视频搜索设备根据视频的质量参数对视频资源进行排序，使得视频搜索设备提供更加优化的视频搜索结果，提高了用户搜索体验。

Description

说明书

基于评论信息确定视频质量参数的方法、装置和系统技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于评论信息确定视频质量参数的方法、装置和系统。背景技术

随着互联网的普及和网络技术的不断进步，越来越多的人选择网上观看视频 , 为了满足不同层次用户的需求，视频服务提供商也在不断地丰富视频的种类，使得网上的视频数量越来越多，一般的视频网站能提供上万个的视频，少数的视频网站甚至能提供的视频多达上百万个。从视频库寻找用户需要的视频，一般是通过视频搜索设备搜索，然而，由于各种原因，在搜索到的视频中，常常存在一些质量较差的视频，例如，视频的标题与内容不符；视频经常黑屏或者根本看不清等等情况。

目前，视频搜索设备无法确定视频的质量参数，进而视频搜索设备不能根据视频的质量参数对视频进行排序，导致用户查找符合需求的视频时间长，效率低，降低了用户的搜索体验。发明内容

本发明实施例提供一种基于评论信息确定视频质量参数的方法、装置和系统 , 用于解决现有技术中视频搜索设备无法确定视频质量参数的问题。

本发明实施例提供一种基于评论信息确定视频质量参数的方法，包括：视频搜索设备从视频提供设备获取视频的文字评论；所述视频搜索设备对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量；所述视频搜索设备将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值；所述视频搜索设备根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

本发明实施例还提供一种基于评论信息确定视频质量参数的装置，包括：获取模块，用于从视频提供设备获取视频的文字评论；第一确定模块，用于对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量；第二确定模块，用于将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值；第三确定模块，用于根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

本发明实施例还提供一种基于评论信息确定视频质量参数的系统，包括：视频提供设备和视频搜索设备；所述视频提供设备用于提供视频的文字评论；所述文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

在本发明实施例中，视频搜索设备通过获取视频的文字评论，对视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定视频的质量参数，以便于视频搜索设备根据视频的质量参数对视频资源进行排序，使得视频搜索设备提供更加优化的视频搜索结果，提高了用户搜索体验。附图说明

图 1为现有技术的一种视频搜索系统的结构示意图；

图 2 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的方法的一个实施例的流程示意图；

图 3 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的方法的另一个实施例的流程示意图；

图 4 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的一个实施例的结构示意图；

图 5 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图；

图 6 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图；

图 7 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图；

图 8 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图；

图 9 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图；

图 10为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的系统的一个实施例的结构示意图；

图 11为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的系统的另一个实施例的结构示意图。具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在介绍本发明实施例提供的一种基于评论信息确定视频质量参数的方法和装置之前，首先介绍现有技术中，视频搜索系统的主要组成结构。

图 1为本发明实施例揭露的一种视频搜索系统的结构示意图，如图 1所示，该视频搜索系统包含至少一个视频搜索设备、至少一个视频提供设备和至少一个终端设备。

视频提供设备用于提供视频资源，例如，视频存储阵列，视频服务器或视频服务器集群等；终端设备用于向视频搜索设备发送视频查询请求，并将视频搜索设备返回的视频收索结果呈现给用户；视频搜索设备用于从视频提供设备获取视频的相关信息，对视频的相关信息进行处理，建立索引数据库，并根据从视频提供设备获取的视频相关信息及时更新索引数据库，当视频搜索设备接收到终端设备发送的视频查询请求时，根据终端设备的视频查询请求从索引数据库中查找相关视频资源，并对相关视频资源进行排序，将排序结果返回给终端设备。其中，视频搜索设备从视频提供设备获取视频的相关信息的方式可以包括下列两种方式：

一、视频提供设备将视频的相关信息报告或提交给视频搜索设备；

二、视频搜索设备通过视频信息收集工具从视频提供设备自动完成视频相关信息的收集。

下面对本发明方法实施例的整体技术方案进行说明。

方法实施例一

图 2为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的方法的一个实施例的流程示意图，如图 2所示，本发明实施例的方法包括：

步骤 200、视频搜索设备从视频提供设备获取视频的文字评论；

视频的文字评论通常包含在视频评论信息中，视频评论信息通常存储在视频提供设备的存储器中。视频搜索设备可以通过从视频提供设备获取视频网页信息 , 对视频网页信息通过网页分析技术获取视频的评论信息，进一步从视频的评论信息中提取视频的文字评论。可以采用的网页分析技术包括筒单语言标记去除分析技术和正则表达式信息抽取技术等。爬虫通过视频网页的 URL ( Un iver sa l Resource Loca tor , 统一资源定位符）定时访问视频网站，抓取视频网页信息，视频搜索设备利用正则表达式信息抽取技术，从抓取到的视频网页信息中提取视频评论信息，进一步从视频评论信息中提取视频的文字评论。

步骤 202、所述视频搜索设备对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量；在本发明实施例中，所述视频搜索设备对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量可以包括：所述视频搜索设备对所述视频的文字评论进行分词和去除停用词处理，形成表示所述视频文字评论的关键词集；所述视频搜索设备根据预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表，在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量。视频搜索设备通过预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表，在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量，在确定用于表示视频质量特征的特征向量时，不需要其它设备的参与，提高了视频搜索设备的搜索效率。

步骤 204、所述视频搜索设备将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值；

步骤 206、所述视频搜索设备根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。在本发明实施例中，视频搜索设备通过获取视频的文字评论，对视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定视频的质量参数，以便于视频搜索设备根据视频的质量参数对视频资源进行排序，使得视频搜索设备提供更加优化的视频搜索结果，提高了用户搜索体验。

方法实施例二

图 3 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的方法的另一个实施例的流程示意图，如图 3所示，本发明实施例的方法包括：

步骤 300、视频搜索设备从视频提供设备获取视频的文字评论；中已经说明，本发明实施例不再复述。

步骤 302、视频搜索设备对视频的文字评论进行分词和停用词处理，形成用于表示所述视频文字评论的关键词集；

视频搜索设备对视频的文字评论进行分词和停用词处理，以便于确定用于表示所述视频文字评论的关键词集。其中，对视频的文字评论进行分词处理可以采用正向最大匹酉己 (Maximum Matching method, MM)法, 逆向最大匹酉己 (Reverse Maximum method, RMM)法, 双向最大匹酉己 (Bi_di rect ion Matching method, BM) 法，最优路径（Opt imum Matching method, 0M)法，最小匹配法或最少分词法等文字分词技术，对视频的文字评论进行分词处理。

对分词处理后的视频文字评论进行停用词处理，停用词主要包括两种，一种是使用非常广，意思非常泛的词，例如， "他" "你"， "我" 等；另一种是语法上起辅助作用，但本身并没有实际意义的词，例如， "着"， "吗"， "是"， "的" 等词；这些词几乎在每个视频的文字评论中均会出现，对于这样的词，搜索引擎无法保证能够给出真正相关的搜索结果，难以帮助缩小搜索范围，同时还会降低搜索引擎的搜索效率，因此，需要进行停用词处理，以提高搜索引擎的搜索效率。

在本发明实施例中，关键词集为对视频的文字评论进行分词和停用词处理后，视频的文字评论的集合。

例如，视频搜索设备获取某一视频的文字评论为：

1、我靠乱传毛啊；

2、操，没有别乱传； 3、货不对板！！

4、坑爹了；

5、片子啊，真是片子啊；

6、搞什么，这根本不是死亡圣器；

7、这个是什么影片啊；

8、城市猎人；

9、板凳哥。

视频搜索设备对该视频的文字评论进行分词和停用词处理后，形成的该视频的关键词集可以为：乱传，毛，操，乱传，不对，坑，片子，片子，根本不是，影片，城市，猎人，板凳。

步骤 304、视频搜索设备根据预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表, 在关键词集中对特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量；

在本发明实施例中，视频搜索设备中可以预先设置用于表示视频质量特征的特征词表，该特征词表中有特征词，该特征词是根据需要确定视频的质量参数预先设置的。

例如，需要根据视频的文字评论确定视频的内容与标题是否相符和视频播放是否流畅 2种视频的质量参数，则可以分别获取内容与标题不相符视频的文字评论信息和播放不流畅的视频的文字评论信息，对视频的文字评论信息分词和进行停用词处理，形成关键词集，从关键词集中获取特征词，构建特征词表。特征词是最能反应该视频质量特征的词。从关键词集中获取特征词可以通过

TF-IDF (term f requency-inverse document frequency, 词频和逆向文件频率) 算法得到。若内容与标题不相符视频的特征词为 "坑"， "根本不是"， "乱传"；若播放不流畅的视频的特征词为 "卡"， "黑屏"， "不流畅"，则可以根据上述两种需要确定的视频质量参数设置一个特征词表，该特征词表中特征词为： "坑"， "根本不是，， , "乱传 " , "卡" , "黑屏，，, "不流畅"。

需要说明的是，视频搜索设备可以动态维护特征词表，即若形成所述特征词表的视频有新评论词出现，且所述新评论词与所述视频任一已有的评论词的共现率超过预置的阀值，则将所述新评论词作为特征词添加到所述特征词表中。

例如，视频搜索设备可以在一定时间内再次获取内容与标题不符和视频播放不流畅的视频的文字评论，对视频的文字评论信息分词和进行停用词处理，形成关键词集，判断关键词集中是否有新评论词出现，若有新评论词出现，则判断关键词集中新评论词与任意一个已经出现的评论词的共现率是否超过预置的阀值，若超过预置的阀值，则将该新评论词作为特征词添加到所述特征词表中，通过定期分析关键词集中新评论词的共现率，动态维护特征词表，能够在不需要人工干预的情况下，适应网络用语的变化，进而使得视频搜索设备能更加准确的确定视频的质量参数。

视频搜索设备可以根据预先设置的特征词表，在关键词集中对特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成表示所述视频质量特征的特征向量。例如，若某一视频的关键词集为：乱传，毛，操，乱传，不对，坑，片子，片子，根本不是，影片，城市，猎人，板凳。视频搜索设备根据预先设置的上述特征词表，在关键词集中对特征词表中特征词出现的次数进行统计，可以得出特征词 "坑" 出现的次数为 1 次， "根本不是" 出现的次数为 1次， "乱传" 出现的次数为 2次， "卡" 出现的次数为 0次， "黑屏" 出现的次数为 0次， "不流畅" 出现的次数为 0次。

视频搜索设备将统计结果进行特征向量处理，可以形成表示该视频质量特征的特征向量为 [1，1，2，0， 0， OL

步骤 306、视频搜索设备将所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据相似度值确定所述视频的质量参数。

在本发明实施例中，视频的质量参数可以为视频的内容与标题是否相符的信息或所述视频播放是否流畅的信息。

视频搜索设备中可以预先设置用于确定视频质量参数的特征向量，该特征向量是根据需要确定视频的质量参数预先设置的。

例如，在步骤 304中，视频搜索设备预先根据需要确定视频内容与标题是否相符和视频播放是否流畅 2种质量参数设置了特征词表后，可以根据该特征词表构建用于确定视频内容与标题是否相符的特征向量和用于确定视频播放是否流畅的特征向量。论中特征词出现的次数，构建一个用于表示视频内容与标题不相符的特征向量；现的次数，构建一个用于表示视频内容与标题相符的特征向量。构建的用于确定视频内容与标题是否相符的特征向量可以如表 1所示：

表 1

其中，视频内容与标题不相符的特征向量为 [50， 40， 10， 0， 2， 5] , 视频内容与标题相符的特征向量为 [0， 2， 1， 3， 2， 2]。

视频搜索设备根据特征词表统计播放不流畅的视频的文字评论中特征词出现的次数，构建一个用于表示播放不流畅的视频的特征向量；视频搜索设备根据特征词表统计播放流畅的视频的文字评论中特征词出现的次数，构建一个用于表示播放流畅的视频的特征向量。构建的用于确定视频播放是否流畅的特征向量可以如表 2所示：

表 2

其中，视频播放不流畅的特征向量为 [2， 3， 3， 100, 20， 30] ,视频播放流畅的特征向量为[0，2，1，3，2，2]。

在本发明实施例中，视频搜索设备可以将表示视频的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，进一步可以根据相似度值确定所述视频的质量参数。

例如，视频搜索设备获取某一视频的文字评论信息后，视频搜索设备对该视频的文字评论进行分词和停用词处理，形成关键词集，视频搜索设备根据预先设置的特征词表对所述关键词集进行特征词统计，形成表示该视频的特征向量，若表示该视频的特征向量为 [10， 2， 5， 0, 0, 0] , 则将该视频的特征向量 [10， 2， 5， 0, 0, 0]分别与用于确定视频标题是否与内容相符和视频播放是否流畅的特征向量进行相似度计算。相似度计算可以通过 K題（K一 Nearest Neighbour, K近邻）算法进行。 Κ題算法: ¾口下所示： si (i, j) = cos(j , j) = 其中：

^ ；+^ +… — ^

H * I II ⁼ ¾ +½+··· + i Λ + Λ² + · · · + ii-ι

i和 j表示两个不同的视频，不同特征词（经过去均值处理，即 -1116&1 (1₁) ) 对应相应的， i₂, ...i_m}，以及 j₂，… jj ,根据该算法，如果计算的相似度值大，则说明两视频类似。

例如，首先，将该视频的特征向量 [10， 2， 5， 0，0，0]与内容与标题不相符的视频的特征向量 [50， 40， 10， 0， 2， 5]和内容与标题相符的视频的特征向量

[0， 2， 1， 3， 2， 2]分别通过 Κ題算法进行相似度计算：

sim ([10， 2， 5， 0， 0， 0] , [50， 40， 10， 0， 2， 5])=0.8530

sim([10, 2， 5， 0， 0， 0]， [0， 2， 1， 3， 2， 2])=0.0339

通过上述计算可知，该视频的特征向量与内容与标题不相符的视频的特征向量的相似度值大于该视频的特征向量与内容与标题相符的视频的特征向量，因此, 可以确定该视频属于内容与标题不相符的视频。

其次，将该视频的特征向量 [10， 2， 5， 0, 0, 0]与播放不流畅的视频的特征向量 [2， 3， 3， 100, 20， 30]和播放流畅的视频的特征向量 [0， 2， 1， 3， 2， 2]分别通过 K題算法进行相似度计算： sim([10, 2， 5， 0， 0， 0] , [2， 3， 3， 100， 20， 30])=0.1689 sim([10, 2， 5， 0， 0， 0]， [0， 2， 1， 3， 2， 2])=0.0339 根据相似度值可以得知，该视频属于播放不流畅的视频。

在本发明实施例中，视频搜索设备通过获取视频的文字评论，对视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定视频的质量参数，以便于视频搜索设备能根据视频的质量参数对视频进行排序，使得视频搜索设备提供更加优化的视频搜索结果，提高了用户搜索体验。

在本发明实施例的基础上可以进一步包括：所述视频搜索设备根据终端设备发送的视频搜索请求，获取视频资源，所述视频搜索设备根据所述视频的质量参数对所述视频资源进行排序。公式 1

Rank=wl Sl+w2 χ S2

在上述公式 1中， wl , w2 , 为权重系数； Rank表示视频的得分；

视频的质量参数为 S1和 S2;

S1表示视频的内容与标题是否相符的信息，可以取值 1和 -1 , 1表示视频的内容与标题相符， -1表示视频的内容与标题不相符；

S2表示视频播放是否流畅的信息，可以取值 1和 -1 , 1表示该视频播放流畅， -1表示该视频播放不流畅。

例如，视频搜索设备根据终端设备发送的视频搜索请求，获取了 3个相关视频资源： A, B, C。视频搜索设备根据各个视频的文字评论信息确定了视频 A的内容与标题不相符，但播放流畅；视频 B的内容与标题不相符，同时播放也不流畅；视频 C的内容与标题相符，同时播放也流畅；若权重系数 wl为 3 , w2为 2 ,则视频 A, B, C的 Rank分别为 -1 , -5 , 5，因此，可以对视频 A, B, C按照得分多少排序，排序结果为： C , B, A。将排序结果返回给终端设备，这样就将质量不好的视频资源排在搜索结果的后面，进而可以为用户提供更加优化的结果。

此外，需要说明的是，可以在视频搜索设备中维护两张关系表，其中，一张关系表记录视频的元数据信息，另一张关系表记录视频的质量参数，视频搜索设备可以根据视频的元数据信息对所述视频资源进行初排序，形成所述视频资源的初排序结果，视频搜索设备根据视频的质量参数对视频资源的初排序结果进行重排序，将重排序后的视频资源提供给终端设备。通过基于不同的关系表，对视频资源进行初排序和重排序，可以减少对记录视频元数据信息的关系表的修改，同时，在增加或删除视频的质量参数时，可以不影响视频元数据的信息。

此外，视频搜索设备还可以将视频资源的初排序结果和视频的质量参数发送给终端设备，以使所述终端设备根据所述视频的质量参数对视频资源的初排序结果进行重排序。带视频的 ID ( Ident i ty, 识别号），终端设备根据该 ID取回相应视频的质量参数，根据视频的质量参数对视频资源的初排序结果进行重排序。

通过在终端设备上进行重排序，可以针对部分视频搜索结果进行排序，不用对全部视频搜索结果进行排序，可以减轻视频搜索设备的负载。

在本发明实施例中，若采用重排序对视频进行排序，则公式 1可以修改为下列公式 2:

公式 2

Rank= (1-a) S+wl Sl+w2 χ S2 其中， s为视频的元数据信息，视频的元数据信息包括但不限于：视频的标题信息；视频的描述信息；视频的点击量信息；视频的发布时间信息。

此外， a为权重系数。

需要说明的是，在本发明实施例中，终端设备可以是任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备进行人机交互的电子产品，包括但不限于计算机、手机等。

在本发明实施例的基石出上还可以进一步包括：视频搜索设备获取所述视频的表情评论,视频搜索设备根据预先设置的情绪特征映射表确定所述视频的表情情绪特征。

例如，视频搜索设备可以预先设置一个情绪特征映射表，如表 3所示：表 3

视频搜索设备根据预先设置的情绪特征词表确定所述视频的文字情绪特征 , 例如，情绪特征词表如表 4所示：

表 4

视频搜索设备对所述视频的表情情绪特征和文字情绪特征进行统计，确定所述视频的情绪特征。

例如，某一视频的差的表情情绪特征有 3个，好的表情情绪特征有 1个；好的文字情绪特征有 4个，差的文字情绪特征有 8个，则可以统计出该视频的好的情绪特征为 5个，差的情绪特征为 1 1个，因此，可以确定该视频的情绪特征为差。该视频的情绪特征可以用于作为视频搜索设备对所述视频进行排序时决定的因素之一。

若视频搜索设备对视频进行排序时，将视频的情绪特征作为决定的因素之一 , 则公式 1可以修改为：

Rank=wl Sl+w2 χ S2+w3 S 3

w3为权重系数；

S 3表示视频的情绪特征，取值 1和 -1 , 1表示该视频的情绪特征为好， -1表示该视频的情绪特征为差。

对视频资源进行排序时，不仅仅考虑到视频的质量参数，还考虑到视频的情绪特征，进一步优化提供的排序结果，进一步提升用户的搜索体验。

下面对本发明装置实施例的整体技术方案进行说明。

装置实施例一

图 4为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的一个实施例的结构示意图，如图 4所示，该装置包括获取模块 401 , 第一确定模块 402 , 第二确定模块 403和第三确定模块 404。

获取模块 401 , 用于从视频提供设备获取视频的文字评论；

第一确定模块 402 , 用于对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量；

第二确定模块 403 ,用于将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值；

第三确定模块 404 , 用于根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。在本发明实施例中，通过获取视频的文字评论，对视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定视频的质量参数，以便于视频搜索设备根据视频的质量参数对视频资源进行排序，使得视频搜索设备提供更加优化的视频搜索结果，提高了用户搜索体验。

装置实施例二

图 5为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图，如图 5所示，该装置包括至少一个处理器 405 , 至少一个网络接口 406 , 存储器 407 , 至少一个通信总线 408和用户接口 409。

该通信总线 408用于实现上述组件之间的连接通信；该用户接口 409用于实现与用户交互。其中，该存储器 407可以包括：

操作系统 400 , 用于处理各种基础的系统服务和执行基于硬件的任务；获取模块 401 , 用于从视频提供设备获取视频的文字评论；

第三确定模块 404 , 用于根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

上述装置执行了图 2和图 3所示实施例的相关方法，具体的工作流程在此不再赘述。在本发明实施例中，通过获取视频的文字评论，对视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定视频的质量参数，以便于视频搜索设备根据视频的质量参数对视频资源进行排序，使得视频搜索设备提供更加优化的视频搜索结果，提高了用户搜索体验。

装置实施例三

图 6为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图，如图 6所示，第一确定模块 402包括第一处理单元 4021和第二处理单元 4022。

第一处理单元 4021用于对所述视频的文字评论进行分词和去除停用词处理, 形成表示所述视频文字评论的关键词集；

第二处理单元 4022用于根据预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表, 在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量。

视频搜索设备通过预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表,在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量，在确定用于表示视频质量特征的特征向量时，不需要其它设备的参与，提高了视频搜索设备的搜索效率。

装置实施例四

图 7为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图，所述装置可以进一步包括：视频资源获取模块 41 0和排序模块 411。

视频资源获取模块 410用于根据终端设备发送的视频搜索请求，获取视频资源；

排序模块 411用于根据所述视频的质量参数对所述视频资源进行排序。装置实施例五

图 8 为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图，如图 8所示，排序模块 411可以包括初排序单元 411 1和重排序单元 41 12。

初排序单元 4111用于根据所述视频的元数据信息对所述视频资源进行初排序，形成所述视频资源的初排序结果；

重排序单元 4112用于根据所述视频的质量参数对所述视频资源的初排序结果进行重排序。

装置实施例六

图 9为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的装置的另一个实施例的结构示意图，所述装置可以进一步包括：视频资源获取模块 410 , 初排序模块 412和发送模块 41 3。

初排序模块 412用于根据所述视频的元数据信息对所述视频资源进行初排序，形成所述视频资源的初排序结果；

发送模块 41 3用于将所述视频资源的初排序结果和所述视频的质量参数发送给所述终端设备，以使所述终端设备根据所述视频的质量参数对所述视频资源的初排序结果进行重排序。

下面对本发明系统实施例的整体技术方案进行说明。

系统实施例一

图 10为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的系统的一个实施例的结构示意图，如图 10所示，该系统包括：视频提供设备 500和视频搜索设备 501。

视频提供设备 500用于提供视频的文字评论；

视频搜索设备 501用于从所述视频提供设备 500获取所述视频的文字评论，对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

在本发明实施例中，视频搜索设备通过获取视频的文字评论，对视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定视频的质量参数，以便于视频搜索设备根据视频的质量参数对视频资源进行排序，使得视频搜索设备提供更加优化的视频搜索结果，提高了用户搜索体验。

系统实施例二

图 11为本发明实施例基于评论信息确定视频质量参数的系统的另一个实施例的结构示意图，如图 11所示，视频搜索设备 501包括特征向量确定模块 501 1 和质量参数确定模块 5012。

特征向量确定模块 501 1用于从所述视频提供设备 500获取所述视频的文字评论，对所述视频的文字评论进行分词和去除停用词处理，形成表示所述视频文字评论的关键词集，根据预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表，在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量；

质量参数确定模块 5012用于将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、单元及步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和筒洁，上述描述的系统、装置、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之心的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置、模块或单元的心接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的模块或单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或单元显示的部件可以是或者也可以不是物理模块或单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一个处理模块或单元中，也可以是各个模块或单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上模块或单元集成在一个模块或单元中。上述集成的模块或单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块或单元如果以软件功能模块或单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括： U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM, Read-Only Memory ) 、随机存取存储器（RAM, Random Acces s Memory ) 、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述,仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims

权利要求书

1、一种基于评论信息确定视频质量参数的方法，其特征在于，包括：视频搜索设备从视频提供设备获取视频的文字评论；

所述视频搜索设备对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量；

所述视频搜索设备将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值；

所述视频搜索设备根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

2、根据权利要求 1所述的方法，其特征在于，所述视频搜索设备对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量包括：所述视频搜索设备对所述视频的文字评论进行分词和去除停用词处理，形成表示所述视频文字评论的关键词集；

所述视频搜索设备根据预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表,在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量。

3、根据权利要求 2所述的方法，其特征在于，若形成所述特征词表的视频有新评论词出现 ,且所述新评论词与所述视频任一已有的评论词的共现率超过预置的阀值，则将所述新评论词作为特征词添加到所述特征词表中。

4、根据权利要求 1至 3任一所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

所述视频搜索设备根据终端设备发送的视频搜索请求，获取视频资源；所述视频搜索设备根据所述视频的质量参数对所述视频资源进行排序。

5、根据权利要求 4所述的方法，其特征在于，所述视频搜索设备根据所述视频的质量参数对所述视频资源进行排序包括：

所述视频搜索设备根据所述视频的元数据信息对所述视频资源进行初排序，形成所述视频资源的初排序结果；

所述视频搜索设备根据所述视频的质量参数对所述视频资源的初排序结果进行重排序。

6、根据权利要求 1至 3任一所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

所述视频搜索设备根据终端设备发送的视频搜索请求，获取视频资源；所述视频搜索设备根据所述视频的元数据信息对所述视频资源进行初排序，形成所述视频资源的初排序结果；

所述视频搜索设备将所述视频资源的初排序结果和所述视频的质量参数发送给所述终端设备，以使所述终端设备根据所述视频的质量参数对所述视频资源的初排序结果进行重排序。

7、根据权利要求 5或 6所述的方法，其特征在于，所述视频的元数据信息至少包括下列任意一项：

所述视频的标题信息；

所述视频的描述信息；

所述视频的点击量信息；

所述视频的发布时间信息。

8、根据权利要求 1至 3任一所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：所述视频搜索设备从视频提供设备获取所述视频的表情评论；所述视频搜索设备根据预先设置的情绪特征映射表确定所述视频的表情情绪特征；

所述视频搜索设备根据预先设置的情绪特征词表确定所述视频的文字情绪特征；

所述视频搜索设备对所述视频的表情情绪特征和文字情绪特征中进行情绪特征统计，确定所述视频的情绪特征参数。

9、根据权利要求 8所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：所述视频搜索设备根据终端设备发送的视频搜索请求，获取视频资源；所述视频搜索设备根据所述视频的质量参数和情绪特征参数对所述视频资源进行排序。

10、根据权利要求 1至 9任一所述的方法，其特征在于，所述视频的质量参数至少包括下列任意一项：

所述视频的内容与标题是否相符的信息；

所述视频播放是否流畅的信息。

11、一种基于评论信息确定视频质量参数的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于从视频提供设备获取视频的文字评论；

第一确定模块，用于对所述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量；

第二确定模块，用于将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值；第三确定模块，用于根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

12、根据权利要求 11所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：第一处理单元，用于对所述视频的文字评论进行分词和去除停用词处理，形成表示所述视频文字评论的关键词集；

第二处理单元，用于根据预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表，在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量。

13、根据权利要求 11所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：视频资源获取模块，用于根据终端设备发送的视频搜索请求，获取视频资源；排序模块，用于根据所述视频的质量参数对所述视频资源进行排序。

14、根据权利要求 13所述的装置，其特征在于，所述排序模块包括：初排序单元，用于根据所述视频的元数据信息对所述视频资源进行初排序，形成所述视频资源的初排序结果；

重排序单元，用于根据所述视频的质量参数对所述视频资源的初排序结果进行重排序。

15、根据权利要求 11所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括：视频资源获取模块，用于根据终端设备发送的视频搜索请求，获取视频资源；初排序模块，用于根据所述视频的元数据信息对所述视频资源进行初排序，形成所述视频资源的初排序结果；

发送模块，用于将所述视频资源的初排序结果和所述视频的质量参数发送给所述终端设备，以使所述终端设备根据所述视频的质量参数对所述视频资源的初排序结果进行重排序。

16、一种基于评论信息确定视频质量参数的系统，其特征在于，包括：视频提供设备和视频搜索设备；

所述视频提供设备用于提供视频的文字评论；述视频的文字评论进行处理，确定用于表示所述视频质量特征的特征向量，将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。

17、根据权利要求 16所述的系统，其特征在于，所述视频搜索设备包括：所述视频的文字评论进行分词和去除停用词处理，形成表示所述视频文字评论的关键词集，根据预先设置的用于表示视频质量特征的特征词表，在所述关键词集中对所述特征词表中特征词出现的次数进行统计，形成用于表示所述视频质量特征的特征向量；

质量参数确定模块，用于将所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量进行相似度判断，确定所述用于表示所述视频质量特征的特征向量与预先设置的用于确定视频质量参数的特征向量的相似度值，根据所述相似度值确定所述视频的质量参数。