[发明专利]分析语言的弹幕分发方法、存储介质、电子设备及系统

说明书

本发明公开了一种分析语言的弹幕分发方法、存储介质、电子设备及系统，涉及网络直播技术领域，本发明获取直播间已播弹幕，将已播弹幕按照预设的词语切分规则切分成单独的词语；使用切分后的词语查找语言情感词典中各词语对应的词语情感权重；根据句子情感权重计算规则计算直播间各已播弹幕的句子情感权重及一定时间内所有已播弹幕的句子情感权重之和；设置句子情感权重之和的最低阈值和最高阈值，当计算出句子情感权重之和小于最低阈值时，则分发句子情感权重为正的弹幕；当计算出句子情感权重之和大于最高阈值时，则分发句子情感权重为负的弹幕。可实现自动分析已播弹幕的语言情感，并根据已播弹幕的语言情感决定待分发的弹幕。

技术领域

本发明涉及网络直播技术领域，具体涉及一种分析语言的弹幕分发方法、存储介质、电子设备及系统。

背景技术

网络直播后台管理员需要实时管理大量的用户弹幕。对弹幕管理包括对弹幕进行有选择性的屏蔽和显示(或称分发)。

由于每个人的关注点不同，对同一个主播的同样的行为感受不一样，这样发送的弹幕必然带有主观感受，如果完全随机分发弹幕，不容易引起其他用户的反馈和共鸣，相关社交体验不高。因此，后台管理员管理用户弹幕时往往需要判断弹幕中表述的观点是积极的、消极的、还是中性的情绪，进而判断用户更复杂的情绪状态，比如“生气”、“悲伤”、“喜欢”、“爱慕”、“快乐”等等；并根据弹幕的情绪状态，有机地分发给不同用户，使用户看到的弹幕在情绪上达到一个平衡，比如，如果一个直播间生气、悲伤类的弹幕过多，则多分发快乐类型的弹幕；或者如果一个直播间反问的弹幕过多，则多分发陈述性的弹幕等。目前，后台管理员均采用人工判断的方式确定弹幕的语言情绪从而管理用户弹幕，然而，当用户弹幕量较大时，后台管理员的工作负荷会相当重，或者无法实现统一管理全部的用户弹幕。

因此，亟需一种有语言分析功能的弹幕分发方案。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种分析语言的弹幕分发方法、存储介质、电子设备及系统，可自动分析已播弹幕的语言情感，并根据弹幕已播弹幕的语言情感决定待分发的弹幕。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：一种分析语言的弹幕分发方法：

设置语言情感词典，所述语言情感词典包括词语及词语情感权重，所述词语情感权重为该词语体现的情感的权重值；设置句子情感权重计算规则，所述句子情感权重计算规则为使用词语情感权重计算已播弹幕中句子的句子情感权重的方法，所述句子情感权重为该句子体现的情感的权重值；

获取直播间已播弹幕，将已播弹幕按照预设的词语切分规则切分成单独的词语；

使用切分后的词语查找所述语言情感词典中各词语对应的词语情感权重；根据句子情感权重计算规则计算直播间各已播弹幕的句子情感权重，计算直播间一定时间内所有已播弹幕的句子情感权重之和；

设置句子情感权重之和的最低阈值和最高阈值，当计算出的直播间的句子情感权重之和小于最低阈值时，则分发句子情感权重为正的弹幕；当计算出的直播间的句子情感权重之和大于最高阈值时，则分发句子情感权重为负的弹幕。

在上述技术方案的基础上，所述语言情感词典包括积极情感词语，消极情感词语和程度副词词语，所述积极情感词语对应词语情感权重为正值，所述消极情感词语对应词语情感权重为负值，所述程度副词词语的词语情感权重的正负与句子中全部积极情感词语和全部消极情感词语的词语情感权重之和的正负保持一致。

在上述技术方案的基础上，所述句子情感权重计算规则为：

其中A为句子情感权重，n表示积极情感词语和消极情感词语的总数，k表示程度副词词语的总数，a表示积极情感词语或消极情感词语的词语情感权重，bⁱ在aⁱ为正数时为1，aⁱ为负数时为-1。