[发明专利]一种视频鉴别方法及系统

权利要求书

1.一种视频鉴别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待鉴别视频的文字信息，所述文字信息用于表征所述待鉴别视频的用户评论；

确定所述文字信息对应的特征因子，所述特征因子用于表征发表所述文字信息的用户的行为特征；

将所述文字信息以及对应的所述特征因子输入自然语言处理模型，以确定在所述特征因子的作用下，所述文字信息对应的视频鉴别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述文字信息对应的特征因子包括：

将所述文字信息中的无效信息滤除，并确定滤除无效信息后的文字信息的特征因子。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定所述文字信息对应的特征因子包括：

获取发表所述文字信息的用户的行为数据，所述行为数据包括视频播放数据或/和视频转发数据；

基于所述行为数据，构建所述待鉴别视频对应的视频分享网络；

为所述视频分享网络中的用户分配统一的特征因子。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，构建所述待鉴别视频对应的视频分享网络包括：

在当前用户观看所述待鉴别视频时，将所述当前用户作为网络节点加入视频分享网络；

判断所述当前用户观看的所述待鉴别视频是否为其他用户转发的视频，若是，将向所述当前用户转发所述待鉴别视频的用户作为所述当前用户的上一级节点加入所述视频分享网络；

判断所述当前用户是否向目标用户转发所述待鉴别视频，若是，在所述目标用户观看所述待鉴别视频的情况下，将所述目标用户作为所述当前用户的下一级节点加入所述视频分享网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征因子被划分为指定数量的数值节点，其中，所述数值节点与用户人群相关联；

相应地，确定所述文字信息对应的特征因子包括：

确定发表所述文字信息的用户所属的目标用户人群，并将所述目标用户人群关联的目标数值节点作为所述文字信息对应的特征因子。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述文字信息对应的视频鉴别结果之后，所述方法还包括：

若所述视频鉴别结果与理论鉴别结果不符，基于所述视频鉴别结果与所述理论鉴别结果之间的差异值，对所述自然语言处理模型进行校正，以使得再次将所述文字信息以及对应的所述特征因子输入校正后的自然语言处理模型后，得到的视频鉴别结果与所述理论鉴别结果相符。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自然语言处理模型按照下述方式生成：

构建所述自然语言处理模型的训练网络，所述训练网络中包括初始传递参数；

获取训练样本集，所述训练样本集中包括用户评论样本，所述用户评论样本与特征因子和理论鉴别结果相关联；

将所述用户评论样本以及关联的特征因子输入所述训练网络，以通过所述初始传递参数计算得到实际鉴别结果；

基于所述实际鉴别结果与所述理论鉴别结果之间的差异值，对所述初始传递参数进行校正，以使得再次将所述用户评论样本以及关联的特征因子输入所述训练网络时，通过校正后的传递参数计算得到的实际鉴别结果与所述理论鉴别结果相匹配。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文字信息与发表时间相关联；相应地，获取待鉴别视频的文字信息包括：

将所述待鉴别视频的播放时长划分为指定数量的时窗，并统计发表时间处于所述时窗内的文字信息的数量；当目标时窗内统计的所述数量大于或者等于指定数量阈值时，将发表时间处于所述目标时窗内的文字信息作为所述待鉴别视频的文字信息；

或者

统计所述待鉴别视频中观看次数大于或者等于指定次数阈值的目标时段，并将发表时间处于所述目标时段内的文字信息作为所述待鉴别视频的文字信息。