视频实时评论的深度语义表征方法

随着互联网技术的进步,以视频实时评论为代表的众包短文本(又称弹幕)逐渐流行,对在线媒体分享平台和娱乐产业都带来了重要影响.针对此类短文本展开研究,为推荐系统以及人工智能等领域的发展提供了新的机遇,在各行各业都具有巨大价值.然而在弹幕带来机遇的同时,理解和分析这种面向视频的众包短文本也面临诸多挑战:视频实时评论的高噪声、不规范表达和隐含语义等特性,使得传统自然语言处理(natural language processing, NLP)技术具有很大局限性,因此亟需一种容错性强、能刻画短文本深度语义的理解方法.针对以上挑战,在"相近时间段内的视频实时评论具有相似语义"假设的基础上,提出了一种基于循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的深度语义表征模型.该模型由于引入了字符级别的循环神经网络,避免了弹幕噪声对文本分词带来的影响.通过使用神经网络,使所得的语义向量能够表达弹幕的隐含语义.在此基础上,进一步设计了基于语义检索的弹幕解释框架,同时作为对语义表征结果的应用验证.最后,设计了多种对比方法,并采用不同指标对所提出的模型进行充分的验证.该模型能够精准地刻画弹幕短文本的语义,也证明了关于弹幕相关假设的合理性.