[发明专利]基于标签体系的电影桥段分析推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于标签体系的电影桥段分析推荐方法，以庞大并不断扩充的电影桥段数据库为基础，通过多维度的标签分类算法，对电影桥段进行多层面分析处理，包括对桥段情节、桥段情感表达、桥段人物关系进行分析，建立桥段与多维度标签的内在联系，并基于标签体系为剧本编写提供启发式桥段推荐，能够帮助编剧进行剧本情节的连续创作，并为之提供合理性分析。本发明极大便利了编剧进行高质量剧本创作，通过桥段分析与推荐为剧本创作提供灵感源泉。

技术领域

本发明涉及电影标签技术领域，具体地，涉及一种基于标签体系的电影桥段分析推荐方法。

背景技术

剧本编写是影视作品最基础也是最核心的一环，一部精彩的剧本是让影视作品吸引投资和吸引观众的前提。但是，写一部精彩的剧本实属不易，编剧耗费大量时间和精力，往往还是困惑与题材的设计抑或是纠结于故事的发展，很难得到理想的结果。

目前国内仍缺少为编剧定制的影视桥段素材库，编剧难以从单一平台去获得足够的桥段，而只能从四处收集大量零散的素材，需要花费大量的精力和时间去整理和筛选，才能找到相对合适的内容。

传统的桥段收集方式，严重增大了编剧的工作压力，大大浪费了编剧的时间，而对剧本质量的提高却是有限。对同一素材参考过度往往还会导致作品抄袭的纷争。

编写剧本要从故事类型、题材立意、故事梗概以及情节发展四个层面逐层构建。目前尚未有任何系统能够从四个层面全面辅助编剧进行剧本创作。从目前来看，剧本仍是由纯人工手段进行创作，而没有充分利用计算机在分类和推荐领域的强大功能。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于标签体系的电影桥段分析推荐方法，极大便利了编剧进行高质量剧本创作，通过桥段分析与推荐为剧本创作提供灵感源泉。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于标签体系的电影桥段分析推荐方法，主要包括：

步骤1：在电影桥段数据库基础上建立电影桥段共享系统，对电影桥段数据库中对电影桥段进行编辑；

步骤2：对步骤1中桥段数据库中的电影桥段进行自动分析及归类，利用不同维度标签对电影桥段进行矢量标记，将矢量标记后的电影桥段映射到标签多为空间，从不同维度对带有特定标签的电影桥段构建电影桥段网络，建立多维度电影桥段网络；

步骤3：根据用户定制个性化将多维度电影桥段网络生成桥段链；

步骤4：根据桥段链加入设定细节，生成剧本大纲。

进一步地，步骤1中对电影桥段进行编辑包括，对已有的电影桥段内容补充增加；增加未录入的新桥段；还包括对新桥段内容审核，判断其是否满足桥段库的规定和需求，以决定是否将增添和修改后的桥段录入桥段库。

进一步地，步骤2中对步骤1中桥段数据库中的电影桥段进行自动分析及归类包括：

中文桥段分词，采用逆向最大长度匹配方法对中文纯文本桥段进行分词，使用针对桥段领域以及影视领域进一步扩展的词库作为分词、词性标注以及特殊词条识别的词库标准；

无关信息过滤，对中文桥段分词结果进行过滤，对与桥段分类无关信息进行过滤，降低对桥段进一步分析和归类的复杂度；

关键词抽取与扩展，对过滤后中文桥段分词文本匹配抽取与文本语义相关的词或短语，并识别出桥段内含关键词，对匹配抽取的高权重关键词进行语义扩展；

桥段基础分析，使用聚类分析手段，对桥段文本整体进行分析归类，对桥段关键词抽取结果进行整体概括，并借助标签体系对桥段分析结果进行标注，同时结合人工标注对聚类分析进行实时纠正和优化；

桥段细化归类：从多层面对桥段文本进行多类分类，利用多维度标签，针对高权重关键词以及桥段分类结果进行特征标注，实现桥段细化归类。