[发明专利]多媒体信息的互动处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种多媒体信息的互动处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；涉及人工智能领域中的机器学习技术；方法包括：获取针对多媒体信息的多个互动信息；基于多媒体信息的观看用户和互动用户的用户画像、以及互动用户针对多媒体信息发表的每个互动信息，构建多媒体信息的用户评论交互特征；基于用户评论交互特征和多媒体信息的多模态特征进行融合处理，得到融合特征；基于融合特征确定观看用户针对每个互动信息的互动概率；基于互动概率对多个互动信息进行排序，并基于排序结果显示多个互动信息。通过本申请，能够针对多媒体信息的互动信息个性化展示，从而实现互动信息的准确推荐。

技术领域

本申请涉及人工智能技术和互联网技术，尤其涉及一种多媒体信息的互动处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人工智能(AI，Artificial Intelligence)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术及应用系统。随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用。

以信息推荐为例，随着互联网技术的发展，针对多媒体信息(例如视频或音频等)的用户互动信息(例如评论)也越来越多，用户会针对多媒体信息的内容进行互动。由于多媒体信息的互动信息数据量较大，相关技术中通常会根据互动信息的字数、或热门程度等指标对互动信息进行排序，用户无法直接获取感兴趣的互动信息，从而不会对推荐的互动信息实施互动行为，因此会导致互动信息的无效推荐，从而对用于推荐互动信息的计算资源和通信资源造成了不必要的浪费。

可见，对于如何实现针对多媒体信息的互动信息的有效推荐，相关技术尚无有效解决方案。

发明内容

本申请实施例提供一种多媒体信息的互动处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够针对多媒体信息的互动信息个性化展示，从而实现互动信息的准确推荐。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种多媒体信息的互动处理方法，包括：

获取针对多媒体信息的多个互动信息；

基于所述多媒体信息的观看用户和互动用户的用户画像、以及所述互动用户针对所述多媒体信息发表的每个互动信息，构建所述多媒体信息的用户评论交互特征；

基于所述用户评论交互特征和所述多媒体信息的多模态特征进行融合处理，得到融合特征；

基于所述融合特征确定所述观看用户针对所述每个互动信息的互动概率；

基于所述互动概率对所述多个互动信息进行排序，并基于排序结果显示所述多个互动信息。

在上述方案中，所述确定所述每个互动信息的互动极向信息，包括：

通过神经网络模型对所述每个互动信息执行以下处理：

对所述互动信息进行特征提取，以获得所述互动信息的文本特征；

将所述文本特征映射为分别属于不同的候选互动极向信息的概率；

将最大概率所对应的候选互动极向信息确定为所述互动信息的互动极向信息；

其中，所述神经网络模型是以样本互动信息、以及针对所述样本互动信息标注的互动极向信息训练得到的。

在上述方案中，所述基于所述每个互动信息的互动程度、以及所述互动用户的互动程度，确定所述每个互动信息的热度信息，包括：

针对所述每个互动信息执行以下处理：

根据所述互动信息的被互动次数，确定所述互动信息的互动程度；