(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210749587.0 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 广州博冠信息科技有限公司 地址 510000 广东省广州市天河区科韵路 16号自编第5 栋801、 901 (72)发明人 莫筱羽　 (74)专利代理 机构 北京律智知识产权代理有限 公司 11438 专利代理师 王辉 (51)Int.Cl. H04N 21/2187(2011.01) H04N 21/44(2011.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/08(2006.01) H04N 21/478(2011.01)H04N 21/4788(2011.01) H04N 21/488(2011.01) H04N 21/81(2011.01) (54)发明名称 直播视频的提取方法及装置、 存储介质、 电 子设备 (57)摘要 本公开是关于一种直播视频的提取方法及 装置、 存储介质、 电子设备， 涉及游戏直播技术领 域， 该方法包括： 响应在在直播过程中触发的视 频待提取事件， 并获取所述视频待提取事件被触 发后指定时间内当前直播场景中的弹幕信息； 根 据所述弹幕信息判断所述视频待提取事件对应 的目标直播视频是否满足视频提取条件； 在确定 所述目标直播视频满足所述视频提取条件时， 对 所述目标直播视频进行提取。 本公开提高了目标 直播视频的提取效率。 权利要求书3页 说明书17页 附图7页 CN 115174947 A 2022.10.11 CN 115174947 A 1.一种直 播视频的提取 方法， 其特 征在于， 包括： 响应在直播过程中触发的视频待提取事件， 获取所述视频待提取事件被触发后指定时 间内当前直 播场景中的弹幕信息； 根据所述弹幕信息判断所述视频待提取事件对应的目标直播视频是否满足视频提取 条件； 在确定所述目标直 播视频满足所述视频提取 条件时， 对所述目标直 播视频进行提取。 2.根据权利要求1所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 所述视频待提取事件是在 检测到用户对图像用户界面中的特定交 互控件的操控 事件时生成的。 3.根据权利要求1所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 根据 所述弹幕信 息判断所 述视频待提取事 件对应的目标直 播视频是否满足视频提取 条件， 包括： 计算所述弹幕信 息的第一信息条数， 并判断所述第 一信息条数在所述视频待提取事件 被触发后的指定时间内是否大于第一预设阈值， 得到第一判断结果； 和/或 基于预设的语义分析模型， 对所述弹幕信息进行语义分析， 得到正向弹幕信息以及负 向弹幕信息， 并判断所述指定时间内的正向弹幕信息的第二信息条数在所述第一信息条数 中所占的比值是否大于第二预设阈值， 得到第二判断结果； 根据第一判断结果和/或第二判断结果， 判断所述视频待提取事件对应的目标直播视 频是否满足所述视频提取 条件。 4.根据所述权利要求3所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 如果所述第 一判断结 果为所述第一信息条数大于所述第一预设阈值， 且所述第二判断结果为第二信息条数在第 一信息条数中所占的比例大于所述第二预设阈值， 则所述视频待提取事件对应的目标直播 视频满足所述视频提取 条件。 5.根据权利要求2所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 对所述目标视频进行提 取， 包括： 根据所述视频待提取事件中包括的特定交互控件的操控事件的发生 时间， 确定开始提 取的时间节点， 并确定结束提取的时间节点； 基于所述 开始提取的时间节点以及结束提取的时间节点， 提取目标直 播视频。 6.根据权利要求5所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 根据 所述视频待提取事件 中包括的特定交 互控件的操控 事件的发生时间， 确定开始提取的时间节点， 包括： 获取所述视频待提取事件中包括的特定交互控件的操控事件的发生 时间， 并将所述操 控事件的发生时间往前平 移预设时间阈值， 得到所述 开始提取的时间节点。 7.根据权利要求5所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 确定结束提取的时间节 点， 包括： 获取释放与 所述操控事件对应的特定交互控件所具有的特效技 能所需要的释放时间， 并在操控事件的发生时间的基础上， 往后平移所述特效技能所需要的释放时间， 得到所述 结束提取的时间节点； 或者 在操控事件的发生 时间的基础上， 往后平移所述特效技 能所需要的释放 时间以及所述 预设时间阈值， 得到所述结束提取的时间节点； 或者 在操控事件的发生时间的基础上， 往后平移特定时间段， 得到所述结束提取的时间节 点。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115174947 A 28.根据权利要求2所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 所述直播视频的提取方法 还包括： 根据所述特定交 互控件以及所述特定交 互控件所具有的技能属性， 生成视频 标签； 根据所述视频标签对提取到的目标直播视频进行标识， 并对标识后的目标直播视频进 行存储。 9.根据权利要求8所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 所述对标识后的目标直播 视频进行存 储， 包括： 计算所述第 一信息条数与 所述第一预设阈值之间的数值关系， 并根据 所述数值关系 对 标识后的目标直 播视频进行分类， 得到 视频属性类别； 基于所述视频属性类别对标识后的目标直 播视频进行分类存 储。 10.根据权利要求3所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 所述直播视频的提取方 法还包括： 获取所述视频待提取事件被触发前的预设时间段内的历史弹幕信 息， 并计算所述历史 弹幕信息的第三信息条 数； 根据所述第 三信息条数计算所述预设时间段内的平均弹幕数量， 并根据 所述屏幕数量 得到所述第一预设阈值。 11.根据所述权利要求3所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 基于预设的语义分 析模型， 对所述弹幕信息进行语义分析， 得到正向弹幕信息以及负向弹幕信息， 包括： 根据所述预设的语义分析模型， 确定弹幕信息中的分词对应的词向量， 并针对每个语 义属性， 根据所述语义分析模型中包含该语义属 性对应的注意力矩阵， 以及所述分词对应 的词向量， 确定所述弹幕信息涉及该语义属性的第一特 征表示向量； 根据所述语义分析模型中包含的用于表示不同语义属性之间的相关性的自注意力矩 阵， 以及所述第一特 征表示向量， 确定弹幕信息涉及每 个语义属性的第二特 征表示向量； 根据所述语义分析模型以及样本文本涉及所述第 二特征表示向量， 确定所述弹幕信 息 的分类结果； 其中， 所述分类结果包括所述弹幕信息的语义属 性以及所述弹幕信息所属的 语义属性的情感极性； 根据所述语义属性以及所述情感极性， 对所述弹幕信息进行分类， 得到所述正向弹幕 信息以及负向弹幕信息 。 12.根据权利要求11所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 确定所述弹幕信 息涉及 该语义属性的第一特 征表示向量， 包括： 将每个分词对应的词向量输入所述语义分析模型的属性表征层， 并通过所述属性表征 层中包含该语义属性对应的注意力矩阵， 对每 个分词对应的词向量剂型注意力加权； 根据注意力加权后的每个分词对应的词向量， 确定所述弹幕信 息涉及该语义属性的第 一特征表示向量。 13.根据权利要求11所述的直播视频的提取方法， 其特征在于， 确定弹幕信 息涉及每个 语义属性的第二特 征表示向量， 包括： 将所述弹幕信息涉及每个语义属性的第一特征表示向量输入所述语义分析模型中的 属性相关性表示层； 通过所述属性相关性表示层中包含的用于标识不同语义属性之间的相关性的自注意权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115174947 A 3