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        多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情語(yǔ)義識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)分析

        2019-12-04 14:34:41許林全民互聯(lián)科技天津有限公司
        數(shù)碼世界 2019年11期
        關(guān)鍵詞:輿情語(yǔ)義特征

        許林 全民互聯(lián)科技(天津)有限公司

        在互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達(dá)的今天,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境比較復(fù)雜,管理難度大,需要借助語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)上輿情進(jìn)行有效的監(jiān)督,對(duì)凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,維護(hù)網(wǎng)絡(luò)秩序有很大幫助。下面將針對(duì)多媒體網(wǎng)絡(luò)信息特征、識(shí)別技術(shù)及流程展開分析。

        一、語(yǔ)義識(shí)別特征及相應(yīng)流程

        (一)網(wǎng)絡(luò)輿情語(yǔ)義識(shí)別特征

        1.文本信息語(yǔ)義識(shí)別特征

        在多媒體網(wǎng)絡(luò)中,文本信息語(yǔ)義識(shí)別相對(duì)簡(jiǎn)單,主要針對(duì)新聞、推文、評(píng)論等文本形式對(duì)其所要表達(dá)的情感、態(tài)度進(jìn)行識(shí)別。文本信息語(yǔ)義識(shí)別主要有兩種方式:一是檢索、識(shí)別關(guān)鍵詞,在對(duì)文本信息分類上有效率優(yōu)勢(shì);二是通過分析詞句間的聯(lián)系識(shí)別文本語(yǔ)義,主要用于分析文本信息所包含的情感、態(tài)度等特征。文本信息識(shí)別發(fā)展較為成熟,識(shí)別率相較后三者有顯著優(yōu)勢(shì)。

        2.聲音信息語(yǔ)義識(shí)別特征

        通常情況下,聲音信息不單獨(dú)存在,多作為視頻信息的附屬如新聞采訪、自媒體視頻等,由于視頻錄制環(huán)境的復(fù)雜性,聲音信息多存在噪聲,包含更多的情感因素,所以聲音信息識(shí)別要通過優(yōu)化識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)環(huán)境噪音的濾除和情感信息識(shí)別。

        3.圖像信息語(yǔ)義識(shí)別特征

        互聯(lián)網(wǎng)中圖像信息多見于文章插圖、新聞配圖、視頻所截取的分幀圖等,所包含的內(nèi)容有人物、文字、背景等。為完整識(shí)別圖像信息,首先要采用人臉識(shí)別技術(shù),對(duì)圖像中人臉進(jìn)行定位并分析其表情,還可以深入發(fā)掘其身份信息;其次要以文字信息識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)對(duì)對(duì)圖像中文字進(jìn)行識(shí)別;最后還要分析圖像背景信息,重點(diǎn)識(shí)別敏感元素和關(guān)鍵物件。

        4.視頻信息語(yǔ)義識(shí)別特征

        由于視頻既包含分幀圖像還包括字幕、聲音等,在進(jìn)行識(shí)別時(shí)應(yīng)采取降維處理的方法進(jìn)行處理。首先要進(jìn)行鏡頭分割和分幀處理,以圖像信息識(shí)別方式進(jìn)行分析;其次要截取適當(dāng)?shù)溺R頭,使字幕信息能完整顯示。除視頻內(nèi)容識(shí)別外,視頻的分類、檢索也很關(guān)鍵,而視頻指紋概念的提出,有效提高了視頻檢索效率。

        (二)網(wǎng)絡(luò)輿情語(yǔ)義識(shí)別流程

        為了更好識(shí)別視頻、圖像、聲音以及文本的語(yǔ)義,從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的有效分析和深化應(yīng)用,在掌握識(shí)別技術(shù)的同時(shí)還應(yīng)符合語(yǔ)義識(shí)別的流程。首先進(jìn)行特征識(shí)別,當(dāng)獲取多媒體信息后應(yīng)對(duì)分析其載體形式,并采取不同的識(shí)別方法;其次要對(duì)多媒體信息的語(yǔ)義進(jìn)行識(shí)別,多采用先進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)各類信息的深度分析,對(duì)信息的真實(shí)性、所表現(xiàn)的態(tài)度、情感、內(nèi)容以及敏感內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別,從而獲取網(wǎng)絡(luò)輿情的真實(shí)語(yǔ)義。

        二、網(wǎng)絡(luò)輿情語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)

        (一)文本信息語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)

        多媒體網(wǎng)絡(luò)文本信息的語(yǔ)義識(shí)別主要針對(duì)新聞、評(píng)論、網(wǎng)絡(luò)文章等,所采用的的識(shí)別技術(shù)有兩類:一是分詞技術(shù),該技術(shù)通過將文本信息同所具備的中文詞表進(jìn)行比對(duì),從而獲取詞句語(yǔ)義。但由于詞語(yǔ)排序不同語(yǔ)義會(huì)發(fā)生較大變化,這就需要在分詞時(shí)對(duì)語(yǔ)義分歧進(jìn)行處理,要先確定歧義存在的位置,再利用T檢驗(yàn)和雙字耦合度的方法予以消除;二是詞向量模型,主要是對(duì)文本信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換,使之能夠被計(jì)算機(jī)所理解,目前多采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Word2vec 模型,可實(shí)現(xiàn)詞向量的有效訓(xùn)練,又可分為CBOW和Skip-gram 模型,前者利用上下文對(duì)當(dāng)前詞進(jìn)行預(yù)測(cè),主要用于小型語(yǔ)料庫(kù);后者利用當(dāng)前詞對(duì)上下文進(jìn)行預(yù)測(cè),主要用于大型語(yǔ)料庫(kù)。

        (二)圖像信息語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)

        由于圖像信息中包含人物、背景、色彩、文字等多種特征信息,而圖像特征的提取是語(yǔ)義識(shí)別的關(guān)鍵,通常采用圖像分割技術(shù)來獲取圖像特征信息,常用方法有:閾值法、區(qū)域分割法、邊緣檢測(cè)法、小波法分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等,各有不同的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和不足,其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在獲取圖像復(fù)雜特征信息上有較高精度,但是算法較為復(fù)雜,對(duì)數(shù)據(jù)依賴性大,識(shí)別效率較低。邊緣檢測(cè)法主要用于具有鮮明特點(diǎn)、特征易分離的圖像識(shí)別,雖然識(shí)別速率快,但精確度較低。

        (三)聲音信息語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)

        主要包含兩類:一是聲音預(yù)處理技術(shù),這對(duì)于提高聲音信息識(shí)別精度尤為關(guān)鍵,具體分為三步:①帶通濾波,可將目標(biāo)音頻外的頻段聲音進(jìn)行過濾,使信噪比提高;②預(yù)加重處理,在數(shù)字濾波器的基礎(chǔ)上予以加重處理,使聲音信號(hào)更加平緩;③分段處理,先對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行分幀處理,由于分幀后可能會(huì)造成不連貫,還要對(duì)分幀的信號(hào)進(jìn)行加窗,常采用漢明窗。二是聲音特征提取技術(shù),對(duì)于聲音特征的提取方法有:基于語(yǔ)音信號(hào)和基于非平穩(wěn)信號(hào)兩種。

        (四)視頻信息語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)

        由于視頻中大多為漸變鏡頭,偶爾出現(xiàn)突變鏡頭,在視頻信息處理時(shí),像素點(diǎn)檢測(cè)法可用于漸變和突變鏡頭的區(qū)分,能夠?qū)⑼蛔冪R頭提取出來。漸變鏡頭也要進(jìn)行分幀處理,常用雙閾值檢測(cè)的方法,還要注意確保字幕的完整性,方便語(yǔ)義識(shí)別。此外,關(guān)鍵幀提取對(duì)于減少視頻信息分析工作量有很大幫助。

        三、結(jié)束語(yǔ)

        綜上所述,語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)多媒體網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控及預(yù)警的有效手段,面對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,政府應(yīng)加大網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管,為人們提供安全、干凈的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

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