在當(dāng)下,隨著短視頻平臺的興起,針對音視頻輿情信息的監(jiān)測成為了急需。不同于傳統(tǒng)的文本監(jiān)測,通過簡單的檢索即可獲取到相應(yīng)的結(jié)果,而網(wǎng)上發(fā)布視頻輿情需要用到圖文識別、音頻識別、圖文轉(zhuǎn)換等等技術(shù)。
那么,網(wǎng)上發(fā)布視頻輿情怎么監(jiān)測呢?
目前的輿情監(jiān)測平臺一般采取先智能監(jiān)測,再人工審核的方法。其中的智能監(jiān)測技術(shù)主要是以下三類。
分布式輿情分析檢測技術(shù)。這是利用 Web 數(shù)據(jù)采集的方法,由多個可以并發(fā)獲取Web數(shù)據(jù)的采集點(diǎn)協(xié)同工作,構(gòu)成Web信息采集系統(tǒng),實現(xiàn)對輿情信息的采集,再通過標(biāo)簽定制功能,對已知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,從而實現(xiàn)輿情分析處理。這種技術(shù)針對短視頻內(nèi)容的監(jiān)測有很大局限性。由于使用 Web 數(shù)據(jù)采集方法僅能針對那些標(biāo)注了文字的視頻標(biāo)題的內(nèi)容進(jìn)行信息統(tǒng)計和分析,所以對于視頻本身的挖掘功能是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
視頻同源檢測技術(shù)。它的核心思想是使用數(shù)學(xué)建模的方式先對視頻進(jìn)行表述,形成視頻特征,進(jìn)而通過特征的比較來實現(xiàn)同源視頻的匹配。這種方法還有一些技術(shù)難題,最大的挑戰(zhàn)在于找到視頻的特征,全面地表述視頻信息。對這些信息的表述主要體現(xiàn)在對視頻幀的檢測方法和對視頻片段的檢測方法。鏡頭的分割和關(guān)鍵幀的提取是該技術(shù)的難點(diǎn)問題。
基于標(biāo)簽的視頻檢測技術(shù)。標(biāo)簽的視頻檢測技術(shù)主要是依據(jù)可能出現(xiàn)的視頻信息,設(shè)置標(biāo)簽,對照視頻內(nèi)容進(jìn)行分類,將視頻與標(biāo)簽做對應(yīng)關(guān)系的技術(shù)處理方法。檢測的過程中可以根據(jù)視頻標(biāo)題、視頻描述信息、視頻內(nèi)容三個不同的特征進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注,再通過標(biāo)注的內(nèi)容向輿情分析專家提供索引信息。但是現(xiàn)在很多短視頻都省去了文字描述和標(biāo)題的內(nèi)容,對于這些短視頻,這種技術(shù)顯然無法起到監(jiān)測的作用。
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