[发明专利]歌曲评论的生成方法、系统、终端设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210294620.5 申请日: 2022-03-24
公开(公告)号: CN114676281A 公开(公告)日: 2022-06-28
发明(设计)人: 谢中流;江利勤;刘恒;利啟东;刘春阳 申请(专利权)人: 咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
主分类号: G06F16/68 分类号: G06F16/68;G06F16/65
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 陈小娟
地址: 100032 北京市西城区德*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 歌曲 评论 生成 方法 系统 终端设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种歌曲评论的生成方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

获取待评论歌曲;

通过预先创建的评论生成器确定所述待评论歌曲的至少一种评论角度,并根据所述评论角度生成歌曲评论。

2.根据权利要求1所述的歌曲评论的生成方法,其特征在于,所述通过预先创建的评论生成器确定所述待评论歌曲的至少一种评论角度,并根据所述评论角度生成歌曲评论的步骤之前包括:

训练所述评论生成器;

其中,所述训练所述评论生成器的步骤包括:

获取训练数据集;

提取所述训练数据集的特征,得到特征总集,其中,所述特征总集包括歌手信息特征集、歌词信息特征集、心情类别特征集、时事热点特征集;

对所述特征总集进行处理,得到所述评论生成器。

3.根据权利要求2所述的歌曲评论的生成方法,其特征在于,所述提取所述训练数据集的特征,得到特征总集的步骤包括:

对所述训练数据集中歌手信息数据集的信息进行分类,得到第一信息数据集、第二信息数据集;

基于所述第一信息数据集,生成歌手信息知识图谱,以基于所述歌手信息知识图谱生成歌曲评论;

提取所述第二信息数据集的特征,得到所述特征总集的歌手信息特征集。

4.根据权利要求2所述的歌曲评论的生成方法,其特征在于,所述提取所述训练数据集的特征,得到特征总集的步骤包括:

提取所述训练数据集中歌曲数据集的核心歌词;

基于所述训练数据集的歌曲数据集,构造回归模型;

通过所述回归模型筛选所述歌曲数据集的歌词,得到预设类型歌词;

基于所述预设类型歌词,获取所述预设类型歌词的关联数据;

基于所述关联数据,确定所述歌曲数据集的附加特征;

基于所述核心歌词、所述预设类型歌词、所述附件特征,构造所述特征总集的歌词信息特征集。

5.根据权利要求2所述的歌曲评论的生成方法,其特征在于,所述提取所述训练数据集的特征,得到特征总集的步骤包括:

获取所述训练数据集中歌曲数据集的图片特征;

对所述训练数据集中歌曲数据集的语句进行分割,得到词语集;

基于所述训练数据集中歌曲数据集的标签、所述词语集,提取所述训练数据集中歌曲数据集的文本特征;

融合所述图片特征、所述文本特征,得到所述特征总集的心情类别特征集。

6.根据权利要求2所述的歌曲评论的生成方法,其特征在于,所述提取所述训练数据集的特征,得到特征总集的步骤包括:

基于所述训练数据集的歌曲数据集、所述训练数据集的时事热点数据集,得到歌词相关度集;

基于所述训练数据集的歌手信息数据集、所述时事热点数据集,得到歌手相关度集;

基于所述歌曲数据集的心情标签、所述时事热点数据集,得到心情相关度集;

基于所述歌词相关度集、所述歌手相关度集、所述心情相关度集,得到歌曲时事相关度集,作为所述特征总集的时事热点特征集。

7.根据权利要求2所述的歌曲评论的生成方法,其特征在于,所述对所述特征总集进行处理,得到所述评论生成器的步骤包括:

通过Xgboost分类器对所述特征总集的特征进行分类,得到第一分类;

基于所述第一分类,计算所述特征总集中每个特征的权重,得到第一权重;

通过LR分类器对所述特征总集的特征进行分类,得到第二分类;

基于所述第二分类,计算所述特征总集中每个特征的权重,得到第二权重;

基于所述第一权重、所述第二权重,通过stacking模型融合所述特征总集的特征,得到所述评论生成器。

8.一种歌曲评论的生成系统,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取待评论歌曲;

评论生成模块,用于通过预先创建的评论生成器确定所述待评论歌曲的至少一种评论角度,并根据所述评论角度生成歌曲评论。

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