[发明专利]一种赛事状况数据展现方法和装置在审

专利信息
申请号: 201710177032.2 申请日: 2017-03-22
公开(公告)号: CN107146620A 公开(公告)日: 2017-09-08
发明(设计)人: 杨文俊;张大勇;陈栋宇;黄德权;田凤萍;廉志昌 申请(专利权)人: 北京晓数聚传媒科技有限公司
主分类号: G10L15/26 分类号: G10L15/26;G10L15/30;G10L15/06;H04L12/24;G06F17/27
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司11319 代理人: 赵娟
地址: 100195 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 赛事 状况 数据 展现 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种赛事状况数据展现方法和一种赛事状况数据展现装置。

背景技术

随着人们对体育赛事关注度的提升,以及移动互联网的兴起,实时提供赛事状况数据成为一个关键的功能。

但目前赛事状况数据的提供仍存在很多挑战:一是赛事的多样化,由于举办方的限制,数据采集者不可能在现场做太多改动;二是数据量大,对于足球、篮球这类节奏快、时间长的比赛,一场比赛下来会产生大量的数据,如何从大量的数据中提取有价值的信息是一个值得关注的问题;三是稳定性,由于比赛场地,天气状况以及各种人为因素,数据收集的稳定性受到很大威胁,根据经验,极少的体育赛事直播过程能完全不出现问题。

发明内容

鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种赛事状况数据展现方法和一种赛事状况数据展现装置。

为了解决上述问题,本发明实施例公开了一种赛事状况数据展现方法,包括:

获取赛事语音数据;

将所述赛事语音数据,识别为文本数据;

提取所述文本数据中的结构化数据;

采用所述结构化数据,生成赛事状况数据;

将所赛事状况数据发送至前端页面进行展现。

优选的,所述提取所述文本数据中的结构化数据的步骤包括:

识别所述文本数据中的命名实体;

采用所述命名实体,组成结构化数据。

优选的,所述将所述赛事语音数据,识别为文本数据的步骤包括:

将所述赛事语音数据输入预先建立的基于深度学习的语音识别模型进行识别,得到文本数据。

优选的,所述预先建立的基于深度学习的语音识别模型通过如下方式生成:

获取采用包含体育赛事数据的语音训练数据;

将所述语音训练数据输入到深度学习网络进行训练,得到基于深度学习的语音识别模型。

优选的,所述识别所述文本数据中的命名实体的步骤包括:

将所述文本数据输入预先建立的命名实体模型进行标注,获得命名实体。

本发明实施例还公开了一种赛事状况数据展现方法,包括:

收集赛事语音数据;

将所述赛事语音数据上传至预设服务器;所述预设服务器将所述赛事语音数据,识别为文本数据;采用所述文本数据,生成赛事状况数据;将所赛事状况数据发送至前端页面进行展现。

优选的,还包括:

在当前接收赛事语音数据的服务器出现异常时,确定未出现异常的新服务器;

切换至所述新服务器进行赛事语音数据的上传。

本发明实施例还公开了一种赛事状况数据展现装置,包括:

赛事语音数据获取模块,用于获取赛事语音数据;

文本数据识别模块,用于将所述赛事语音数据,识别为文本数据;

结构化数据提取模块,用于提取所述文本数据中的结构化数据;

赛事状况数据生成模块,用于采用所述结构化数据,生成赛事状况数据;

赛事状况数据发送模块,用于将所赛事状况数据发送至前端页面进行展现。

优选的,所述结构化数据提取模块包括:

命名实体识别子模块,用于识别所述文本数据中的命名实体;

结构化数据组成子模块,用于采用所述命名实体,组成结构化数据。

优选的,所述文本数据识别模块包括:

模型识别子模块,用于将所述赛事语音数据输入预先建立的基于深度学习的语音识别模型进行识别,得到文本数据。

优选的,所述预先建立的基于深度学习的语音识别模型通过如下模块生成:

语音训练数据获取模块,用于获取采用包含体育赛事数据的语音训练数据;

语音识别模型训练模块,用于将所述语音训练数据输入到深度学习网络进行训练,得到基于深度学习的语音识别模型。

优选的,所述命名实体识别子模块包括:

模型标注单元,用于将所述文本数据输入预先建立的命名实体模型进行标注,获得命名实体。

本发明实施例还公开了一种赛事状况数据展现装置,包括:

赛事语音数据收集模块,用于收集赛事语音数据;

赛事语音数据上传模块,用于将所述赛事语音数据上传至预设服务器;所述预设服务器将所述赛事语音数据,识别为文本数据;采用所述文本数据,生成赛事状况数据;将所赛事状况数据发送至前端页面进行展现。

优选的,还包括:

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