CN117009574B - 热点视频模板的生成方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种热点视频模板的生成方法、系统、设备及存储介质，该方法获取当前的热点事件信息；通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；对所述素材内容和特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。本申请实施例中提供的方法，可以快速、准确地生成关联热点事件内容的热点视频模板，能够提高热点视频模板的生产效率，降低人力和时间成本。本申请可广泛应用于音频处理技术领域内。
Description
技术领域
本申请涉及音频处理技术领域，尤其是一种热点视频模板的生成方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
当前，随着信息技术的普及和高速发展，相关应用已经逐步融入到人们的生活中，为人们提供了各式各样的服务。例如，随着网络信息的快速增长、短视频内容的高速发展，人们对热点事件和内容展示的结合需求越来越大。在实际应用中发现，与热点事件结合的短视频内容制作具有一定的门槛，且耗时高，关联热点事件内容的视频模板能够改善这一问题。
相关领域内，目前平台一般采取两种方式来生成热点视频模板：一种是设计人员通过专业的特效制作软件设计视频模板；另一种是从短视频模板库中获取多个已有模板，对每一个模板进行要素拆解，得到多个要素，采用多种合成规则，对拆解后的要素进行合成，得到多个视频模板，最后由用户从中选择喜欢的视频模板。但是，人工设计视频模板，投入的人力和时间过多，效率较低；从模板库中选取多个模板拆解重新组合生成新的模板，依赖于已有模板的要素，要素可选择范围受到已有模板的限制。综上可以看出，关联热点事件内容的视频模板的制作技术难度和成本较高，且效率偏低。
因此，现有技术存在的问题还亟需解决和优化。
发明内容
本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。
为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种热点视频模板的生成方法、系统、设备及存储介质，可以快速、准确地生成关联热点事件内容的热点视频模板，能够提高热点视频模板的生产效率，降低人力和时间成本。
为了达到上述技术目的，本申请实施例所采取的技术方案包括：
一方面，本申请实施例提供了一种热点视频模板的生成方法，所述方法包括：
获取当前的热点事件信息；
通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；
根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；
对所述素材内容和所述特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。
另外，根据本申请上述实施例的一种热点视频模板的生成系统，还可以具有以下附加的技术特征：
进一步地，在本申请的一个实施例中，所述关键词信息包括时间信息、地点信息、对象信息、领域信息、性质信息、描述信息中的至少一种。
进一步地，在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：
对所述关键词信息进行优先权分析，确定所述关键词信息对应的优先权数值；
对所述关键词信息进行比重计算，确定所述关键词信息对应的比重数值；
根据所述优先权数值和所述比重数值，确定所述关键词信息对应的素材内容的内容特征信息；其中，所述内容特征信息包括所述素材内容在热点视频模板中的顺序、帧画面占比和时长中的至少一种。
进一步地，在本申请的一个实施例中，所述对所述关键词信息进行优先权分析，确定所述关键词信息对应的优先权数值，包括：
根据关键词信息中的时间信息，对所述热点事件信息进行分段，得到多个段落信息，并确定每个段落信息对应的第一序号；
根据所述第一序号，确定各个所述段落信息对应的段优先权数值；其中，所述段优先权数值和所述第一序号负相关；
对各个所述段落信息进行断句处理，得到多个语句信息，并确定各个语句信息在段落信息中对应的第二序号；
根据所述第二序号和所述段优先权数值，确定各个语句信息对应的语句优先权数值；其中，所述语句优先权数值和所述第二序号负相关，所述语句优先权数值和所述段优先权数值正相关；
对目标关键词信息在所述热点事件信息中各个位置对应的语句优先权数值进行累计，得到所述目标关键词信息对应的优先权数值；其中，所述目标关键词信息为任一关键词信息。
进一步地，在本申请的一个实施例中，所述对所述关键词信息进行比重计算，确定所述关键词信息对应的比重数值，包括：
根据所述热点事件信息的第一统计字数、所述段落信息的第二统计字数以及所述段落信息中的关键词信息的第一个数，确定所述段落信息对应的段比重数值；其中，所述段比重数值和所述第二统计字数、第一个数正相关，所述段比重数值和所述第一统计字数负相关；
根据所述语句信息的第三统计字数、所述段落信息的第二统计字数以及所述语句信息中的关键词信息的第二个数，确定所述语句信息对应的语句比重数值；其中，所述语句比重数值和所述第三统计字数、第二个数正相关，所述语句比重数值和所述第二统计字数负相关；
对所述目标关键词信息在所述热点事件信息中各个位置对应的语句比重数值进行累计，得到所述目标关键词信息对应的比重数值。
进一步地，在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：
如果根据所述关键词信息，未从系统素材库中获取得到对应的素材内容，通过AIGC技术生成和所述关键词信息对应的素材内容。
进一步地，在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：
根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的音乐内容。
另一方面，本申请实施例提供了一种热点视频模板的生成系统，所述系统包括：
第一获取单元，用于获取当前的热点事件信息；
提取单元，用于通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；
第二获取单元，用于根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；
融合单元，用于对所述素材内容和所述特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。
另一方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现上述的热点视频模板的生成方法。
另一方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，上述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现上述的热点视频模板的生成方法。
本申请的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到：
本申请实施例公开的一种热点视频模板的生成方法：获取当前的热点事件信息；通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；对所述素材内容和特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。本申请实施例中提供的方法，可以快速、准确地生成关联热点事件内容的热点视频模板，能够提高热点视频模板的生产效率，降低人力和时间成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本申请实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员来说，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
图1为本申请实施例中提供的一种热点视频模板的生成方法的实施环境示意图；
图2为本申请实施例中提供的一种热点视频模板的生成方法的流程示意图；
图3为本申请实施例中提供的一种热点视频模板的生成系统的结构示意图；
图4为本申请实施例中提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请实施例相一致的所有实施方式，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种概念，但除非特别说明，这些概念不受这些术语限制。这些术语仅用于将一个概念与另一个概念区分。例如，在不脱离本申请实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“若”、“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请所使用的术语“至少一个”、“多个”、“每个”、“任一”等，至少一个包括一个、两个或两个以上，多个包括两个或两个以上，每个是指对应的多个中的每一个，任一是指多个中的任意一个。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
1)人工智能技术，人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。其中，人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
2)自然语言处理技术(Natural Language Processing，NLP)，该技术是现代计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，是一门融合了语言学、数学、计算机科学的科学。这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言。但自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，主要应用包括语法分析、词向量表示、词义相似度确定、短文本相似度确定和情感倾向分析等。
当前，随着信息技术的普及和高速发展，相关应用已经逐步融入到人们的生活中，为人们提供了各式各样的服务。例如，随着网络信息的快速增长、短视频内容的高速发展，人们对热点事件和内容展示的结合需求越来越大。在实际应用中发现，与热点事件结合的短视频内容制作具有一定的门槛，且耗时高，关联热点事件内容的视频模板能够改善这一问题。
相关领域内，目前平台一般采取两种方式来生成热点视频模板：一种是设计人员通过专业的特效制作软件设计视频模板；另一种是从短视频模板库中获取多个已有模板，对每一个模板进行要素拆解，得到多个要素，采用多种合成规则，对拆解后的要素进行合成，得到多个视频模板，最后由用户从中选择喜欢的视频模板。但是，人工设计视频模板，投入的人力和时间过多，效率较低；从模板库中选取多个模板拆解重新组合生成新的模板，依赖于已有模板的要素，要素可选择范围受到已有模板的限制。综上可以看出，关联热点事件内容的视频模板的制作技术难度和成本较高，且效率偏低。
有鉴于此，本申请实施例中提供一种热点视频模板的生成方法，该方法获取获取当前的热点事件信息；通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；对所述素材内容和特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。本申请实施例中提供的方法，可以快速、准确地生成关联热点事件内容的热点视频模板，能够提高热点视频模板的生产效率，降低人力和时间成本。
下面，首先介绍本申请实施例中提供的热点视频模板的生成方法所涉及的实施环境。参照图1，图1给出了一种热点视频模板的生成方法的实施环境示意图，在图1中，包括有用户终端101和服务器后台102，用户终端101和服务器后台102之间通信连接，本申请实施例中提供的热点视频模板的生成方法，可以在用户终端101执行，也可以在服务器后台102执行，或者基于用户终端101和服务器后台102之间的交互来实现。
示例性地，比如说，在一些实施例中，用户终端101侧可以安装相应的应用程序，该应用程序可以使用相关的视频模板来制作视频，而应用程序内提供的视频模板，可以是服务器后台102基于本申请实施例中提供的热点视频模板的生成方法生成的。服务器后台102生成的热点视频模板，在生成后可以存储在服务器后台102侧，当用户需要使用中，用户终端101可以从服务器后台102获取得到热点视频模板使用。
具体地，本申请实施例中，用户终端101可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、PDA设备、智能穿戴设备中的至少一种；服务器后台102可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
用户终端101和服务器后台102之间可以通过无线网络或有线网络建立通信连接。该无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议，网络可以设置为因特网，也可以是其它任何网络，例如包括但不限于局域网(Local Area Network，LAN)、城域网(MetropolitanArea Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合。并且，上述的这些软硬件主体之间，既可以采用相同的通信连接方式，也可以采用不同的通信连接方式，本申请对此不作具体限制。
请参照图2，图2是本申请实施例提供的一种热点视频模板的生成方法的流程示意图，参照图2，本申请提供的一种热点视频模板的生成方法包括但不限于：
步骤110、获取当前的热点事件信息；
本步骤中，在生成热点视频模板时，首先，可以获取当前的热点事件信息。此处，需要说明的是，当前的时间节点，可以是开始执行生成方法时的时刻，在获取当前时间节点的热点事件信息时，可以通过相关的新闻网站爬取，本申请对此不作限制。例如，在一些实施例中，可以从某个新闻网站中选取当前热度排名较高的若干信息，得到热点事件信息；在另一些实施例中，还可以从多个新闻网站中选取当前热度最高的信息，将各个新闻网站的信息进行整合得到热点事件信息。本申请实施例中，即可以从各种新闻平台、社交媒体以及其他信息源获取当前的热点事件信息，也可以采用爬虫技术、API接口或者其他数据采集方式来获取最新的新闻、话题、事件等信息，本申请对此不作限制。
需要说明的是，在本申请的各个具体实施方式中，当涉及到需要根据用户信息、用户行为数据，用户历史数据以及用户位置信息等与用户身份或特性相关的数据进行相关处理时，都会先获得用户的许可或者同意，而且，对这些数据的收集、使用和处理等，都会遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。此外，当本申请实施例需要获取用户的敏感个人信息时，会通过弹窗或者跳转到确认页面等方式获得用户的单独许可或者单独同意，在明确获得用户的单独许可或者单独同意之后，再获取用于使本申请实施例能够正常运行的必要的用户相关数据。
步骤120、通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；
本步骤中，在获取得到热点事件信息后，可以采用自然语言处理技术对热点事件信息进行处理，从中提取得到若干关键词信息。具体地，此处，可以使用分词、词性标注、实体识别等技术来将文本信息转化为计算机可以理解的形式，并从中提取关键词信息。
示例性地，在本申请实施例中，关键词信息可以包括时间信息、地点信息、对象信息、领域信息、性质信息、描述信息中的至少一种，其中，时间信息指的是热点事件发生的时间，可以是具体的日期和时间，也可以是相对的时间表达，如“昨天”等。时间信息可以帮助了解热点事件发生的时间先后顺序，对事件进行追踪和整理。地点信息指的是热点事件发生的地点或相关地点，可以是具体的地名、地址，也可以是地理位置的描述。地点信息可以帮助了解热点事件发生的地域范围，进行地域分析和地理可视化。对象信息指的是热点事件涉及的对象，可以是人物、动物、物品等，对象信息可以展示热点事件中的相关主体，例如涉及到的名人、政府机构、企业等，方便对事件的影响和背后的故事有一定的了解。领域信息指的是热点事件所属的领域或行业，例如政治、娱乐、商业等，用于引入热点事件的性质和背景，以及该事件在不同领域的影响程度。性质信息指的是热点事件的性质，可以是积极的、消极的或中性的，性质信息可以呈现出人们对事件的态度和情感倾向，使得对事件的展示和呈现有所侧重。描述信息指的是热点事件的关键词或描述性词语，用来概括和描述事件的特点和要点。描述信息可以帮助快速了解事件的主题和关注点，方便对事件进行分类和归纳。
可以理解的是，本申请实施例中，通过提取和分析这些不同类型的关键词信息，可以更全面地理解热点事件，从中获取更多的信息和洞察，并方便后续对相应的素材和特效进行筛选和匹配，生成与热点事件相关的热点视频模板。
步骤130、根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；
本步骤中，在解析得到关键词信息后，可以从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容。其中，素材内容是指在制作视频时所需的图像、视频片段、音频等资源。根据关键词信息中的时间、地点、对象、领域等要素，系统可以从素材库中提取相关的图片、视频片段和音频文件，以作为视频制作的素材内容。例如，如果关键词信息中提到了某个地点，系统可以提供该地点的照片或视频片段作为背景素材；如果关键词信息中涉及到某个人物，系统可以提供该人物的照片或视频片段作为素材内容。特效内容是指在视频制作中通过技术手段添加的一些视觉特效、动画效果和音频效果。特效内容可以增强视频的吸引力和表现力，使其更加生动、有趣和引人注目。根据关键词信息中的性质、描述等要素，系统可以提供相应的视觉特效和音频效果，如颜色滤镜、动画转场、字幕效果、音效等，以增加视频的艺术感和情感表达。
本申请实施例中，获取的素材内容和特效内容可以用来制作各种类型的视频，如新闻报道、宣传广告、教育教学等。通过根据关键词信息获取相关的素材内容和特效内容，可以帮助视频制作者更快速、高效地完成视频制作，丰富视频内容，提升观众的观看体验，同时也节省了制作过程中对外部资源的依赖和费用。要获取这些素材内容和特效内容，可以通过系统内置的素材库来查找和选择，系统可以提供多种搜索和筛选功能，使用户可以根据关键词、类别、主题等进行检索和选择。系统还可以支持用户上传自定义的素材内容和特效内容，以满足个性化的视频制作需求。此外，系统还可以与第三方资源库进行合作，提供更丰富、多样的素材内容和特效内容供用户选择。通过这些方式，用户可以方便地获取所需的素材内容和特效内容，以完成自己的视频制作。
在一些实施例中，所述方法还包括：
根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的音乐内容。
本申请实施例中，获取的模板还可以包括有音乐内容，方便用户制作对应的背景音乐，其获取过程和前述的素材内容类似，在此不作赘述。
特别地，本申请实施例中，如果根据所述关键词信息，未从系统素材库中获取得到对应的素材内容，则可以通过AIGC技术生成和所述关键词信息对应的素材内容，AIGC技术是一种基于人工智能和图形计算的技术，其全称为Artificial Intelligence GraphicsComputing。它将人工智能与图形计算相结合，旨在提升计算机图形处理的性能和效率，以实现更高质量的视觉效果和更快速的图形渲染。
步骤140、对所述素材内容和所述特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。
本步骤中，素材内容和所述特效内容后，可以对二者进行融合，创建与所述热点事件信息相匹配的热点视频模板。具体地，这可以通过视频编辑软件或专业的视频制作平台来实现，在融合的过程中，可以根据需要对素材内容进行剪辑、调整顺序、添加特效、改变速度等，以达到最佳的效果。特效内容可以与素材内容进行叠加、混合或转换，使其更好地融入视频中，与热点事件信息相互呼应。
在一些实施例中，可以对融合后的视频进行进一步的编辑和定制，以得到最终的热点视频模板，这可以包括添加文字说明、插入图表或图形、调整音频等。通过定制化的步骤，可以根据具体需求和目标受众来定制热点视频模板，使其更符合预期的效果和目的。
可以理解的是，本申请实施例中提供的热点视频模板的生成方法，获取获取当前的热点事件信息；通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；对所述素材内容和特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。本申请实施例中提供的方法，可以快速、准确地生成关联热点事件内容的热点视频模板，能够提高热点视频模板的生产效率，降低人力和时间成本。
在一些实施例中，所述方法还包括：
对所述关键词信息进行优先权分析，确定所述关键词信息对应的优先权数值；
对所述关键词信息进行比重计算，确定所述关键词信息对应的比重数值；
根据所述优先权数值和所述比重数值，确定所述关键词信息对应的素材内容的内容特征信息；其中，所述内容特征信息包括所述素材内容在热点视频模板中的顺序、帧画面占比和时长中的至少一种。
本申请实施例中，还提出了一种根据关键词信息进行断句，从而确定优先权数值和比重数值的方法，优先权数值和比重数值可以用于确定关键词信息在视频内容中要表达的重要程度和篇幅占比，以分配关键词信息对应素材内容在热点视频模板中的顺序、帧画面占比和时长等信息。此处，对于关键词信息的分析，包括有优先权分析和比重计算，下面对此展开详细描述：
具体地，所述对所述关键词信息进行优先权分析，确定所述关键词信息对应的优先权数值，包括：
根据关键词信息中的时间信息，对所述热点事件信息进行分段，得到多个段落信息，并确定每个段落信息对应的第一序号；
根据所述第一序号，确定各个所述段落信息对应的段优先权数值；其中，所述段优先权数值和所述第一序号负相关；
对各个所述段落信息进行断句处理，得到多个语句信息，并确定各个语句信息在段落信息中对应的第二序号；
根据所述第二序号和所述段优先权数值，确定各个语句信息对应的语句优先权数值；其中，所述语句优先权数值和所述第二序号负相关，所述语句优先权数值和所述段优先权数值正相关；
对目标关键词信息在所述热点事件信息中各个位置对应的语句优先权数值进行累计，得到所述目标关键词信息对应的优先权数值；其中，所述目标关键词信息为任一关键词信息。
本申请实施例中，通过现有的自然语言处理技术以及训练的文本语言模型，可以从热点事件信息中提取时间、地点、对象(事件目标对象，人物、动物、物品等等)、领域(政治、娱乐、商业等等)、性质(积极、消极)、描述(事件关键词)的关键词信息。根据“对象”关键词，如果涉及敏感对象，则该热门事件不进行处理。根据“领域”关键词，如果涉及敏感领域，该热门事件不进行处理。根据“性质”关键词，如果涉及消息内容，该热门事件不进行处理。
特别地，本申请实施例中，根据“时间”关键词，可以按时间信息对热点事件信息进行分段，得到多个段落信息。设p为段落信息的序号，a为系统设置的段优先权系数，P为优先权数值，Max(p)为热点事件信息中段落信息的最大序号，则段落信息对应的段优先权数值可以表示为Pp＝(Max(p)-p+1)a。
对每个段落信息按照自然句断句，可以得到多个语句信息。设s为语句信息在段落信息中的序号，b为系统设置的句优先权系数，Max(s)为段落信息中语句信息的最大序号，则语句信息对应的语句优先权数值可以表示为Pps＝Pp*(Max(s)-s+1)b。对于每个关键词信息，可以累计它们在热点事件信息中各个位置对应的语句优先权数值，得到该关键词信息对应的优先权数值。
具体地，所述对所述关键词信息进行比重计算，确定所述关键词信息对应的比重数值，包括：
根据所述热点事件信息的第一统计字数、所述段落信息的第二统计字数以及所述段落信息中的关键词信息的第一个数，确定所述段落信息对应的段比重数值；其中，所述段比重数值和所述第二统计字数、第一个数正相关，所述段比重数值和所述第一统计字数负相关；
根据所述语句信息的第三统计字数、所述段落信息的第二统计字数以及所述语句信息中的关键词信息的第二个数，确定所述语句信息对应的语句比重数值；其中，所述语句比重数值和所述第三统计字数、第二个数正相关，所述语句比重数值和所述第二统计字数负相关；
对所述目标关键词信息在所述热点事件信息中各个位置对应的语句比重数值进行累计，得到所述目标关键词信息对应的比重数值。
本申请实施例中，设C为热点事件信息的第一统计字数，Cp为第p段段落信息的第二统计字数，Ckp为第p段段落信息中的关键词信息的第一个数，k为系统设置的关键词比重系数，则段落信息对应的段比重数值可以表示为Rp＝Ckp*k*Cp/C。设Cs为语句信息的第三统计字数，Cks为第s句语句信息中的关键词信息的第二个数，则语句信息对应的语句比重数值可以表示为Rps＝Rp*Cks*k*Cs/Cp。对于每个关键词信息，可以累计它们在热点事件信息中各个位置对应的语句比重数值，得到该关键词信息对应的比重数值。
本申请实施例中，还提出了模板素材内容的优先权、比重自适应组合方案，可以用于调整素材内容和对应的特效内容，根据关键词信息的优先权数值和比重数值分配在热点视频模板中的占有时长和位置。其过程具体如下：
1、按比重数值排序关键词信息对应的素材内容和特效内容；
2、按照顺序，根据系统预先设置的每批最多素材数，按照3至5，分批处理；
3、计算当前处理批次关键词信息的总比重数值，再计算每个关键词信息的比重数值与总比重数值的比值，该比值即为关键词信息对应素材内容和特效内容在总视频模板中的时长；
4、根据3的结果和系统中预设的视频模板时长，计算每个关键词信息对应素材内容和特效内容的时长，并对素材内容和特效内容按照计算出的时长进行拉伸或缩短；
5、根据关键词信息的优先权数值顺序，依次将关键词信息对应的素材内容和特效内容进行拼接。
6、同一帧中的多个批次的关键词信息的素材内容，根据关键词信息的比重数值，按照比例进行缩放面积；根据关键词信息的优先权数值，优先权数值最大的以靠近中心位置、其余向不同方向外边靠近、优先权数值越高图层优先权越高进行叠加。
可以理解的是，本申请实施例中，通过计算出的关键词信息的优先权数值和比重数值，可以将根据关键词信息提取或生成的素材内容和特效内容，分批根据比重数值进行自适应伸缩，并根据优先权数据和比重数值将关键词信息对应素材内容和特效内容按序分层放入视频模板中，实现内容主次分明、有序渲染，可以提高热点视频模板的质量。
下面参照附图描述根据本申请实施例提出的热点视频模板的生成系统。
参照图3，本申请实施例中提出的热点视频模板的生成系统，包括：
第一获取单元201，用于获取当前的热点事件信息；
提取单元202，用于通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；
第二获取单元203，用于根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；
融合单元204，用于对所述素材内容和所述特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板。
可以理解的是，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
参照图4，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：
至少一个处理器301；
至少一个存储器302，用于存储至少一个程序；
当至少一个程序被至少一个处理器301执行时，使得至少一个处理器301实现图2所示的一种热点视频模板的生成方法。
同理，上述方法实施例中的内容均适用于本计算机设备实施例中，本计算机设备实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器301可执行的程序，处理器301可执行的程序在由处理器301执行时用于执行上述的热点视频模板的生成方法。
本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如图2所示的一种热点视频模板的生成方法实施例。
可以理解的是，如图2所示的一种热点视频模板的生成方法实施例中的内容均适用于本计算机可读存储介质实施例中，本计算机可读存储介质实施例所具体实现的功能与如图2所示的一种热点视频模板的生成方法实施例相同，并且达到的有益效果与如图2所示的一种热点视频模板的生成方法实施例所达到的有益效果也相同。
在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本申请的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本申请，但应当理解的是，除非另有相反说明，功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理系统和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理系统或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本申请是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的系统中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本申请。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本申请的范围，本申请的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、系统或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、系统或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、系统或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、系统或设备或结合这些指令执行系统、系统或设备而使用的系统。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子系统)，便携式计算机盘盒(磁系统)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤系统，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“另一实施方式”或“某些实施方式”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种热点视频模板的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前的热点事件信息；
通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；
根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；
对所述素材内容和所述特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板；
所述方法还包括：
对所述关键词信息进行优先权分析，确定所述关键词信息对应的优先权数值；
对所述关键词信息进行比重计算，确定所述关键词信息对应的比重数值；
根据所述优先权数值和所述比重数值，确定所述关键词信息对应的素材内容的内容特征信息；其中，所述内容特征信息包括所述素材内容在热点视频模板中的顺序、帧画面占比和时长中的至少一种；
其中，对于同一帧中的多个批次的关键词信息的素材内容，根据所述关键词信息的比重数值，对所述关键词信息对应的素材内容按照比例进行缩放面积，并使对应的优先权数值最大的关键词信息的素材内容靠近中心位置、其余的关键词信息的素材内容向不同方向的外边靠近。
2.根据权利要求1所述的一种热点视频模板的生成方法，其特征在于，所述关键词信息包括时间信息、地点信息、对象信息、领域信息、性质信息、描述信息中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的一种热点视频模板的生成方法，其特征在于，所述对所述关键词信息进行优先权分析，确定所述关键词信息对应的优先权数值，包括：
根据关键词信息中的时间信息，对所述热点事件信息进行分段，得到多个段落信息，并确定每个段落信息对应的第一序号；
根据所述第一序号，确定各个所述段落信息对应的段优先权数值；其中，所述段优先权数值和所述第一序号负相关；
对各个所述段落信息进行断句处理，得到多个语句信息，并确定各个语句信息在段落信息中对应的第二序号；
根据所述第二序号和所述段优先权数值，确定各个语句信息对应的语句优先权数值；其中，所述语句优先权数值和所述第二序号负相关，所述语句优先权数值和所述段优先权数值正相关；
对目标关键词信息在所述热点事件信息中各个位置对应的语句优先权数值进行累计，得到所述目标关键词信息对应的优先权数值；其中，所述目标关键词信息为任一关键词信息。
4.根据权利要求3所述的一种热点视频模板的生成方法，其特征在于，所述对所述关键词信息进行比重计算，确定所述关键词信息对应的比重数值，包括：
根据所述热点事件信息的第一统计字数、所述段落信息的第二统计字数以及所述段落信息中的关键词信息的第一个数，确定所述段落信息对应的段比重数值；其中，所述段比重数值和所述第二统计字数、第一个数正相关，所述段比重数值和所述第一统计字数负相关；
根据所述语句信息的第三统计字数、所述段落信息的第二统计字数以及所述语句信息中的关键词信息的第二个数，确定所述语句信息对应的语句比重数值；其中，所述语句比重数值和所述第三统计字数、第二个数正相关，所述语句比重数值和所述第二统计字数负相关；
对所述目标关键词信息在所述热点事件信息中各个位置对应的语句比重数值进行累计，得到所述目标关键词信息对应的比重数值。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种热点视频模板的生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果根据所述关键词信息，未从系统素材库中获取得到对应的素材内容，通过AIGC技术生成和所述关键词信息对应的素材内容。
6.根据权利要求1所述的一种热点视频模板的生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的音乐内容。
7.一种热点视频模板的生成系统，其特征在于，所述系统包括：
第一获取单元，用于获取当前的热点事件信息；
提取单元，用于通过自然语言处理技术，从所述热点事件信息中提取得到若干关键词信息；
第二获取单元，用于根据所述关键词信息，从系统素材库中获取得到对应的素材内容和特效内容；
融合单元，用于对所述素材内容和所述特效内容进行融合，得到和所述热点事件信息对应的热点视频模板；
所述系统还用于：
对所述关键词信息进行优先权分析，确定所述关键词信息对应的优先权数值；
对所述关键词信息进行比重计算，确定所述关键词信息对应的比重数值；
根据所述优先权数值和所述比重数值，确定所述关键词信息对应的素材内容的内容特征信息；其中，所述内容特征信息包括所述素材内容在热点视频模板中的顺序、帧画面占比和时长中的至少一种；
其中，对于同一帧中的多个批次的关键词信息的素材内容，根据所述关键词信息的比重数值，对所述关键词信息对应的素材内容按照比例进行缩放面积，并使对应的优先权数值最大的关键词信息的素材内容靠近中心位置、其余的关键词信息的素材内容向不同方向的外边靠近。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1-6中任一项所述的一种热点视频模板的生成方法。
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于：所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如权利要求1-6中任一项所述的一种热点视频模板的生成方法。
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|---|---|
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016099651A (ja) * | 2014-11-18 | 2016-05-30 | キヤノン株式会社 | 映像処理装置、テンプレート生成方法、及びコンピュータプログラム |
| CN105868176A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-08-17 | 北京同尘世纪科技有限公司 | 基于文字的视频合成方法及其系统 |
| US9423928B1 (en) * | 2014-02-18 | 2016-08-23 | Bonza Interactive Group, LLC | Specialized computer publishing systems for dynamic nonlinear storytelling creation by viewers of digital content and computer-implemented publishing methods of utilizing thereof |
| CN109344291A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-15 | 腾讯科技（武汉）有限公司 | 一种视频生成方法及装置 |
| KR101949149B1 (ko) * | 2017-10-20 | 2019-02-18 | 박준혁 | 자막 파일이 존재하는 비디오 파일을 탐색 및 가공하는 탐색가공장치 |
| JP2019213038A (ja) * | 2018-06-04 | 2019-12-12 | Jcc株式会社 | 映像情報提供システム |
| KR20200049192A (ko) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 가상 광고 제공 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치 |
| CN111683209A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-09-18 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 混剪视频的生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN113473182A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-10-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种视频生成的方法及装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113645483A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-12 | 珠海九松科技有限公司 | 一种跨平台自动化剪辑视频的方法 |
| CN114827752A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-07-29 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 视频生成方法、视频生成系统、电子设备及存储介质 |
| CN114998484A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-09-02 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 音视频生成方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN115357755A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-18 | 北京百度网讯科技有限公司 | 视频生成方法、视频展示方法和装置 |
| CN115580758A (zh) * | 2022-10-12 | 2023-01-06 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 视频内容生成方法及装置、电子设备、存储介质 |
| CN115811632A (zh) * | 2021-09-15 | 2023-03-17 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种视频处理方法、装置、设备及存储介质 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030001880A1 (en) * | 2001-04-18 | 2003-01-02 | Parkervision, Inc. | Method, system, and computer program product for producing and distributing enhanced media |
| US8789095B2 (en) * | 2012-05-15 | 2014-07-22 | At&T Intellectual Property I, Lp | Apparatus and method for providing media content |
| US20140096162A1 (en) * | 2012-09-28 | 2014-04-03 | Centurylink Intellectual Property Llc | Automated Social Media and Event Driven Multimedia Channels |
| WO2016011504A1 (en) * | 2014-07-22 | 2016-01-28 | Adddon Pty Ltd | Method and system for creating a video advertisement with embedded user content |
| WO2017120221A1 (en) * | 2016-01-04 | 2017-07-13 | Walworth Andrew | Process for automated video production |
| US11153663B2 (en) * | 2018-08-01 | 2021-10-19 | Dish Network L.L.C. | Automatically generating supercuts |
| US11682415B2 (en) * | 2021-03-19 | 2023-06-20 | International Business Machines Corporation | Automatic video tagging |
-
2023
- 2023-07-20 CN CN202310898012.XA patent/CN117009574B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9423928B1 (en) * | 2014-02-18 | 2016-08-23 | Bonza Interactive Group, LLC | Specialized computer publishing systems for dynamic nonlinear storytelling creation by viewers of digital content and computer-implemented publishing methods of utilizing thereof |
| JP2016099651A (ja) * | 2014-11-18 | 2016-05-30 | キヤノン株式会社 | 映像処理装置、テンプレート生成方法、及びコンピュータプログラム |
| CN105868176A (zh) * | 2016-03-02 | 2016-08-17 | 北京同尘世纪科技有限公司 | 基于文字的视频合成方法及其系统 |
| KR101949149B1 (ko) * | 2017-10-20 | 2019-02-18 | 박준혁 | 자막 파일이 존재하는 비디오 파일을 탐색 및 가공하는 탐색가공장치 |
| JP2019213038A (ja) * | 2018-06-04 | 2019-12-12 | Jcc株式会社 | 映像情報提供システム |
| CN109344291A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-15 | 腾讯科技（武汉）有限公司 | 一种视频生成方法及装置 |
| KR20200049192A (ko) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 가상 광고 제공 방법 및 이를 지원하는 서비스 장치 |
| CN111683209A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-09-18 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 混剪视频的生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN113645483A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-11-12 | 珠海九松科技有限公司 | 一种跨平台自动化剪辑视频的方法 |
| CN113473182A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-10-01 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种视频生成的方法及装置、计算机设备和存储介质 |
| CN115811632A (zh) * | 2021-09-15 | 2023-03-17 | 北京字跳网络技术有限公司 | 一种视频处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114827752A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-07-29 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 视频生成方法、视频生成系统、电子设备及存储介质 |
| CN114998484A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-09-02 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 音视频生成方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN115357755A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-18 | 北京百度网讯科技有限公司 | 视频生成方法、视频展示方法和装置 |
| CN115580758A (zh) * | 2022-10-12 | 2023-01-06 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 视频内容生成方法及装置、电子设备、存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117009574A (zh) | 2023-11-07 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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