目錄 TOC\o"1-3"\h\u2263摘要 頁)基于多粒度語義理解的小視頻幽默等級劃分摘要：本研究旨在探討短視頻平臺上幽默內容的等級劃分方法。首先，文章概述了短視頻平臺的普及和幽默內容的豐富性，并提出了幽默等級劃分的意義與挑戰(zhàn)。在此基礎上，文章提出了一種基于多粒度特征融合的幽默等級劃分方法。該方法首先利用多粒度語義理解理論及方法提取和融合多粒度特征，然后通過幽默等級識別層進行等級劃分。實驗部分，本文選取了實驗數(shù)據(jù)與評價指標，設置了實驗，并與基線方法進行了對比。實驗結果表明，本文提出的方法在幽默等級劃分上具有較高的準確性和有效性。關鍵詞：短視頻平臺；幽默內容；多粒度特征融合1緒論隨著科學技術的迅猛發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的日益普及，人們接觸網(wǎng)絡，增加認知的方式也逐漸多樣化。在這個網(wǎng)絡化，信息化時代，小視頻作為一種新興快速獲取信息的社交媒體方式進入大眾視線。其中，幽默小視頻以其獨特的魅力和搞笑滑稽的方式深受人們喜歡和贊美。但在其眾多視頻中，如何快速有效的對這些幽默小視頻進行管理和分類，是一項有待解決的問題。而傳統(tǒng)的視頻分類由于過于簡單和定位不準確，難以捕捉到其中的幽默元素和信息。長此以往，不利于互聯(lián)網(wǎng)的長久穩(wěn)定?；诙嗔６日Z義理解的小視頻幽默等級劃分是由多粒度語義理解，小視頻幽默特征提取，幽默等級劃分組成的。這為實現(xiàn)準確的劃分提供了有利的技術支持和保障，這已經(jīng)成為一個必須要解決的問題，為推動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)增長起到了積極的作用。1.1研究背景隨著人工智能，5G技術的發(fā)展，近年來，各類短視頻平臺崛起，各種小視頻層出不窮。根據(jù)Mob研究院發(fā)布的《2023年短視頻行業(yè)研究報告》，短視頻市場規(guī)模已達2928.3億，占據(jù)整個網(wǎng)絡視聽行業(yè)市場份額的40.3%。幽默類小視頻因為簡潔明了，形式多樣且充實有趣的特點闖入大眾視野，成為人們緩解壓力，放松娛樂的重要渠道。擁有幽默元素類的小視頻在小視頻行業(yè)占有重要的地位，并廣受追捧。這不僅反映了人們對生活娛樂化的追求，也說明了在如今這個高壓，快節(jié)奏的時代下，人們對幽默類小視頻的需求逐漸增多。幽默小視頻的流行發(fā)展對其行業(yè)繁榮興盛有著不可忽視的意義。首先，它豐富了行業(yè)的內容形式，拉高了小視頻整體質量。其次，幽默小視頻有獨特的觀看視角，新奇的對白談話和輕松詼諧的整體氛圍，為大眾帶來不一樣的奇妙體驗，吸引了大部分人的目光為此停留。而且，幽默小視頻還促進了文化交流和互動。1.2研究意義在當前信息化社會背景下，得益于互聯(lián)網(wǎng)科技日新月異的進步與發(fā)展，短視頻平臺作為一種新興媒體形式，其用戶規(guī)模與影響力正在全球范圍內急劇擴張，并深深植根于大眾日常生活之中。這一平臺承載著海量形態(tài)各異的幽默內容創(chuàng)作與傳播，其中包括但不限于各類搞笑短視頻、詼諧逗趣的段子、生動形象的表情包等多元化表現(xiàn)形式，它們以直觀、簡練且富有創(chuàng)意的方式滿足了廣大用戶對于娛樂休閑的需求，提供了一種輕松愉悅的精神享受。短視頻平臺的廣泛應用與普及，不僅極大地拓寬了幽默內容的傳播途徑，使之能夠在短時間內觸及到更為廣泛的受眾群體，而且顯著提升了幽默信息的傳播速度與效率。在此情境下，對短視頻平臺上幽默內容的等級劃分進行深入研究，不僅有助于揭示網(wǎng)絡時代幽默文化傳播的新特征和規(guī)律，亦可為優(yōu)化內容推送策略、提升用戶體驗乃至引導健康網(wǎng)絡文化生態(tài)建設等方面提供重要的理論依據(jù)與實踐指導?；诙嗔６日Z義理解的小視頻幽默等級劃分可以促進行業(yè)平臺管理和審核，通過這種方式，系統(tǒng)可以識別出含有低俗，惡劣，不利于身心發(fā)展的幽默元素，并將其剔除掉。同時也可識別出具有創(chuàng)新，新穎的創(chuàng)作題材，為更進一步提升互聯(lián)網(wǎng)的健康發(fā)展。因此，等級劃分意義重大。1.3研究內容本論文的研究主要不進行視頻內容的識別，而是提取視頻中的聲音轉換成文本，最終是對視頻里面的語言，文本和對視頻的描述進行幽默等級的劃分。由此，此研究的缺陷是不能對視頻上引用的形象，動作進行幽默等級劃分，只能對語言進行識別。2國內外研究現(xiàn)狀鑒于小視頻領域的繁榮壯大，基于多粒度語義理解的幽默等級劃分逐漸成為國內外研究的重點。幽默等級劃分作為一項重要研究課題，其意義在于多維度深化對幽默內容本質的認知，有助于精準把握不同類型幽默素材的內在價值和傳播效能。一方面，通過對幽默內容進行等級劃分，有利于研究人員系統(tǒng)梳理和解析幽默藝術的形式與內涵，進一步探索幽默的心理學效應、社會功能及其文化意涵，從而豐富和發(fā)展相關理論框架。另一方面，從實踐角度看，幽默等級劃分對于提升用戶體驗和滿足個性化需求具有積極的導向作用。通過精細分類，可以針對性地推薦符合用戶幽默品味的內容，增強用戶黏性，同時也有助于內容創(chuàng)作者根據(jù)幽默等級定位目標受眾，調整創(chuàng)作風格，推動幽默藝術創(chuàng)作的多樣化與創(chuàng)新發(fā)展；幽默等級劃分并非易事，面臨多重復雜挑戰(zhàn)。首先，幽默本身的多樣性和主觀性構成主要難點，因幽默形式各異，包括言語、肢體、圖畫等多種表達方式，且受制于文化背景、認知差異等因素，不同個體對同一幽默內容的理解和感知存在顯著差異。其次，幽默文本常伴有描述的模糊性和隱喻性，這要求研究者在解讀和量化評估時，能精準把握言外之意和深層次的含義。再者，幽默作品通常涉及豐富的情感表達，如譏諷、嘲弄、自嘲等復雜情感交織其中，如何準確捕捉并量化這些多層次情感信息，同樣是幽默等級劃分亟待解決的重要問題。幽默等級劃分盡管在理論研究與實踐應用中具有顯著價值，但因其固有的復雜性和特殊性，仍是一項充滿挑戰(zhàn)性的研究任務，有待借助更為先進和精細的方法論工具加以攻克。其中國內的研究在于把重點放在多粒度語義理解上，并提出了小視頻幽默等級劃分的算法和模型。這些可以把小視頻中的幽默元素提取出來，如動作、人物、衣著，神態(tài)等，通過提取不同粒度的語義信息，實現(xiàn)小視頻幽默程度的劃分。國外的研究則是從多個角度和方式對小視頻中的幽默元素進行分析和討論。他們利用深度學習、機器學習等技術，構建了幽默識別模型，這能準精確地劃分小視頻的幽默等級。以便直觀地實現(xiàn)小視頻幽默等級劃分。近年來，多粒度語義理解已經(jīng)成為了研究熱點，此領域的相關研究有很多。文獻[1]張瑾暉.基于語言特征的幽默計算研究(2021),采用了多種技術手段，對幽默進行了深入的研究，首先，使用了自然語言處理技術，對文本數(shù)據(jù)進行預處理，以便進一步提取幽默特征。此外，利用機器學習和深度學習的方法，構建幽默模型框架模型，來實現(xiàn)對小視頻的等級劃分。文獻[2]任菊香,劉忠寶.融合多粒度語義特征的中文情感分析方法(2023),在文章中提出了一種新穎的中文情感分析方法，這個方法融合了多粒度語義特征，準確捕捉了兩者之間存在的聯(lián)系和意義。該方法的提出不僅豐富了中文情感分析的研究內容，也為實際應用提供了有力的支持。文獻[3]LiuZhongbao,ZhaoWenjuan.Chinesesentimentanalysismodelbyintegratingmulti-granularitysemanticfeatures(2023)，通過對融入多種媒體數(shù)據(jù)的語義特征和分布特征，來對跨媒體關聯(lián)分析方法進行深入研究.對文本、語言、和聲音等數(shù)據(jù)進行表示，并輸入模型；利用雙向長短期記憶網(wǎng)絡提取各種數(shù)據(jù)信息，融合語義特征和分布特征，建立跨媒體關聯(lián)分析的優(yōu)化問題，實驗結果表明，此方法較之CCA、KC‐CA、Deep-SM等現(xiàn)有方法具有更高的準確率。更能提高跨媒體關聯(lián)分析能力。文獻[4]田偉翠,張靈聰.林語堂幽默與當下幽默特點的比較研究(2021)，通過問卷調查，隨機選取21名大學生進行訪談，讓他們觀看林語堂幽默演講的經(jīng)典片段，與當下幽默相比，更能接受哪種幽默方式，并對此發(fā)表看法。結果表明，大學生在對兩者的幽默評定上存在較大差異，大部分認為后者的幽默等級更高，即當下幽默。實驗結果還表明，女生對林語堂幽默的幽默等級評定上要高于男生，這可能是因為，女生思維較為感性，更容易被吸引，被打動。而幽默的主要因素是意外和滑稽，更證明了此研究的準確性。文獻[5]戰(zhàn)海英.關聯(lián)理論框架下電影中的幽默生成機制研究——以電影《憨豆特工》為例(2023)，電影《憨豆特工》的幽默特征不僅表現(xiàn)在人物和劇情上，更體現(xiàn)在角色之間的對白，這些對白通過關聯(lián)理論來形成幽默。電影當中采用多種修辭手法，如對比，夸張，留下伏筆和想象。這些都增加了幽默效果，通過對此電影的分析，更能深入理解幽默形成的機制。文獻[6]姜珍婷.言語幽默等級的心智機制(2020)，通過對言語幽默等級的討論，可以發(fā)現(xiàn)，對幽默的理解和認知是一個復雜多變的過程，通過兩者之間的對話，來反映其背后的心理認知過程。這些環(huán)節(jié)相互作用、共同構成了幽默等級的心智基礎。因此，要提高幽默的表達和理解能力，我們需要不斷提升自己的認知水平、擴大知識面、增強邏輯思維能力。文獻[7]田媛,郝文寧,陳剛,靳大尉,鄒傲.基于多粒度語義交互的抽取式多文檔摘要(2022),基于多粒度語義交互的抽取式多文檔摘要模型，旨在幫助人們在這個網(wǎng)絡信息時代快速找到自己想要獲取的信息，以此來提高效率。深度神經(jīng)網(wǎng)絡隨著其不斷發(fā)展已經(jīng)被廣泛應用于自動文本摘要中,在抽取式多文檔摘要中,文本之間的交互對于關鍵信息的抽取有著重要影響,而此研究可以解決多文檔摘要中存在的信息主題覆蓋度低、冗余度高的問題。文獻[8]謝佳,崔明伍.關聯(lián)理論視角下脫口秀幽默語言的修辭格研究——以《脫口秀大會》第四季為例(2023),從關聯(lián)理論的視角下來討論語言幽默，《脫口秀大會》第四季以其犀利的語言，幽默風趣的語言吸引了不少人的關注，而節(jié)目充分利用了人的認知語言，通過明示與推理的差異，使得幽默得到了很好的效果。文獻[9]張瑾暉，張紹武，林鴻飛，樊小超，楊亮.基于多粒度語義交互理解網(wǎng)絡的幽默等級識別(2022)，通過對語義的嵌入式表示層和交互特征提取層兩個層次的設計和應用來獲取幽默文本中“鋪墊”和“笑點”的高維潛在語義表示。采用雙向長短期記憶網(wǎng)絡(Bi-directionalLSTM,Bi-LSTM)分別提取語義信息來實現(xiàn)兩者之間的語義關聯(lián)性特征，最后，在Reddit幽默數(shù)據(jù)集上進行實驗來驗證基于多粒度語義交互理解網(wǎng)絡的幽默等級識別的重要性。文獻[10]孫巖松,楊亮,林鴻飛.基于多粒度的分詞消歧和語義增強的情景劇幽默識別(2022),在自然語言理解領域中,幽默計算逐漸成為重要的研究內容。通過提出一種基于多粒度的分詞消歧和語義增強的情景劇幽默識別算法DISA-SE-GAT,并構建了一個基于《愛情公寓》的幽默情景喜劇數(shù)據(jù)集。在這個幽默數(shù)據(jù)集上的實驗結果顯示,本模型DISASE-GAT在對文本幽默表達的識別問題上表現(xiàn)優(yōu)異。3相關知識介紹3.1幽默等級劃分的方法在現(xiàn)代社交媒體環(huán)境下，幽默等級劃分作為一個重要的學術議題，對于全面解析幽默內容的本質屬性、精準滿足不同用戶的個性化審美需求以及有效促進幽默藝術的創(chuàng)新創(chuàng)作活動，均展現(xiàn)出深遠的意義。然而，針對幽默作品進行等級劃分的過程中，研究者不可避免地遭遇一系列復雜難題。首先，幽默本身的多元性和多樣性構成了首要挑戰(zhàn)，由于幽默涵蓋多種類型，從諷刺挖苦到夸張戲謔，再到機智巧喻，每一種風格都可能受到特定文化背景和社會語境的影響，形成難以統(tǒng)一衡量的標準。幽默內容的主觀性問題不容忽視，同一則幽默作品對于不同個體或社群可能會產(chǎn)生截然不同的反應，這是因為幽默感知深受個人經(jīng)驗、價值觀及情緒狀態(tài)等因素影響，難以建立普適而精確的評價體系。幽默作品中往往包含豐富的文本描述和非文字元素，如視覺幽默、語音節(jié)奏等，這些元素所傳遞的信息可能存在模糊邊界，使得量化評估變得尤為困難。此外，幽默作品的情感表達層次豐富，既有表面的歡愉，也可能蘊含深層的社會批判和人性洞察，這種情感復雜性要求研究者在劃分等級時需具備深刻的理解力和敏銳的感受力。幽默等級劃分實則是一個涵蓋了多維度分析、跨學科研究的復雜任務，需要克服上述種種挑戰(zhàn)，才能構建科學合理且具有一定實用價值的幽默評價模型，從而推動幽默藝術研究與應用的持續(xù)發(fā)展。3.1.1多粒度特征融合在幽默等級劃分中的應用多粒度特征融合方法在幽默等級劃分中具有較大優(yōu)勢。通過對文本、視覺和音頻等多粒度特征的融合，可以更全面地捕捉幽默內容的信息，提高幽默等級劃分的準確性。多粒度特征融合方法包括特征級融合和決策級融合兩部分，在幽默等級劃分中，多粒度特征融合方法有助于提高模型的性能和可靠性。3.2多粒度語義理解理論及方法多粒度語義理解是指從不同粒度，不同角度層次上對數(shù)據(jù)進行分析和處理，以獲得更豐富、更全面的信息。在短視頻幽默等級劃分中，多粒度語義理解能夠捕捉到文本、視覺和音頻等多種模態(tài)的信息，從而提高模型的性能。3.2.1小視頻幽默等級分類小視頻幽默等級大致可以分為低，中，高幽默三個等級。其中，低幽默等級的小視頻往往只有人物和一些對話，通過對話來傳達出其中的幽默元素來使人發(fā)笑。中幽默等級的小視頻則需要添加一些富有創(chuàng)新性的元素，來豐富故事情節(jié)內容，如添加一些反轉鏡頭來達到目的。爭取與觀眾產(chǎn)生情感上的共鳴。。高幽默等級的小視頻相比較而言是比較高級的，可能牽扯到對人生層面的思考，以樂景襯哀情，有時需要觀眾具備一定的文化和知識背景才能完全理解其中的幽默。3.3多粒度特征提取3.3.1文本特征提取文本特征提取主要包括詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等方法。通過觀看從文字里面提取出來的特征來為幽默視頻提供大量的數(shù)據(jù)，以此來實現(xiàn)研究目的。通過對文本內容的分析以及情感的分析，將這些內容轉換數(shù)值，為后面的模型提供數(shù)據(jù)支持，訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，將詞匯映射為固定維度的向量，從而捕捉詞匯的語義信息。在短視頻標題和描述中提取文本特征，可以反映幽默內容的主題和語境。3.3.2視覺特征提取視覺特征提取主要包括提取視頻的色彩、形態(tài)等。這些特征可以反映視頻的基本內容。利用計算機視覺技術提取更復雜的特征，如目標狀態(tài)、運動跟蹤等。這些特征能夠描述視頻中的動態(tài)元素和場景。視覺特征能夠反映短視頻中的視覺元素和場景信息，有助于判斷幽默等級。3.4多粒度特征融合方法3.4.1特征級融合特征級融合是指從不同粒度將提取的各種特征融合在一起并進行合并，形成一個統(tǒng)一的特征表示。常見的特征級融合方法有特征拼接、加權求和等。特征拼接方法將不同模態(tài)的特征向量進行維度擴展后相加，加權求和方法則是根據(jù)每個特征的重要性或貢獻度，為每個特征分配一個比例，并將加權后的特征進行求和。這種方法可以根據(jù)實際情況調整不同特征的權重，以更好地適應需求，但可能會導致特征維度過高。通過這些方法，可以將不同粒度的特征進行有效融合，綜合利用各種特征信息，提高基于多粒度語義理解的小視頻幽默等級劃分的準確性。3.4.2決策級融合決策級融合是將從各個粒度提出出來的特征進行初步的分類和匯總。目前，決策級融合在多個方面也得到了廣泛的應用，這就包括醫(yī)療、軍事、金融和工業(yè)等。常見的決策級融合方法有加權平均法。加權平均方法根據(jù)不同模態(tài)的預測結果進行加權求和，決策級融合能夠降低模態(tài)間的誤差，提高幽默等級劃分的準確性。3.5幽默等級識別方法3.5.1語義的嵌入式表示層在幽默等級識別的智能化研究領域中，針對文本數(shù)據(jù)的預處理與特征抽取環(huán)節(jié)，語義的嵌入式表示層扮演著關鍵角色。具體而言，利用諸如Word2Vec、GloVe以及FastText等先進的詞嵌入技術手段，可以有效地將非結構化的自然語言文本轉化為具有豐富語義含義的低維向量表示。其中，Word2Vec通過連續(xù)詞袋模型或Skip-Gram架構學習詞語間的共現(xiàn)關系，生成能夠在一定程度上體現(xiàn)上下文語境和詞匯語義相似性的向量；GloVe則結合了全局統(tǒng)計信息和局部上下文窗口的優(yōu)勢，旨在通過矩陣分解方法捕捉詞匯的分布式表征；FastText進一步引入了子詞級別的信息，確保即使對于罕見或未登錄詞匯也能獲取較為準確的語義特征。通過這些嵌入技術，幽默文本中的各個詞語被映射到一個共享的向量空間中，不僅保持了詞匯間的語義距離和關聯(lián)性，還使得原本抽象的幽默表達轉化為可以輸入至深度學習模型的數(shù)據(jù)格式。進而，在幽默等級識別過程中，基于這樣的嵌入式表示層，模型能夠深入理解和挖掘文本內部的潛在幽默線索，如雙關、夸張、諷刺等修辭手法，以及基于情景和文化的幽默元素，從而實現(xiàn)對幽默等級的精準識別與量化評估。這一過程不僅有助于提高識別系統(tǒng)的性能，也為跨文本類型的幽默研究提供了有力的數(shù)據(jù)基礎和技術支持。3.5.2交互語義特征提取層在構建幽默等級識別系統(tǒng)的過程中，使用交互語義特征提取層的設計與實現(xiàn)，該層核心目的是運用深度學習技術從原始文本中自動生成高層次、有區(qū)分度的特征表示。為此，構造了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構，它整合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和池化操作，以便高效捕獲并整合文本序列中的局部和全局語義模式。通過一系列表征學習技術預處理后的文本數(shù)據(jù)作為輸入，經(jīng)過一系列卷積層的處理，利用不同寬度的濾波器對詞匯向量進行滑動窗口操作，并應用激活函數(shù)進行非線性變換，以提取出蘊含在文本片段中的局部特征模式。這些卷積層能夠發(fā)掘出潛在的語義組合特征，如短語結構、語法依賴關系及特定詞匯搭配等，它們在幽默表達中往往起著關鍵作用；為了進一步提煉和壓縮信息，網(wǎng)絡中包含了多級最大值池化層或者平均池化層，以保留最重要的特征并降低計算復雜度，同時增強模型對文本長度變化的魯棒性；尤為重要的是，為了強化模型對決定幽默等級的核心詞匯的關注，本研究還巧妙地融入了注意力機制。此機制允許模型動態(tài)地分配權重給不同的詞匯或短語，依據(jù)其對幽默判斷的重要性來加權聚合特征，從而突出那些對幽默等級劃分起到?jīng)Q定性影響的部分，提升最終識別精度和模型解釋性。交互語義特征提取層通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡與注意力機制的有機結合，實現(xiàn)了對幽默文本的自動化、精細化特征學習與抽取，為后續(xù)的分類或回歸任務奠定了堅實的基礎，有效推進了幽默等級識別算法的理論發(fā)展與實際應用水平。3.5.3幽默等級識別層這部分著重介紹其核心的幽默等級識別層的設計與功能實現(xiàn)。該層的主要任務是對前序階段所提取的交互語義特征進行綜合分析與分類推理，從而準確預測文本的幽默程度。在這一過程中，全連接層（FullyConnectedLayer）起到了至關重要的作用，它將前一層輸出的高維特征向量展平后，與每一節(jié)點進行全連接，形成一個稠密的非線性轉換層，旨在將復雜的、抽象的語義特征空間映射至可直接用于幽默等級判別的新空間。在該全連接層之后，設置了三個輸出節(jié)點，分別代表幽默程度的三個等級：低級幽默、中級幽默和高級幽默。這種設計有助于模型進行多類別等級劃分，而非簡單的二元決策，增強了系統(tǒng)的細致性和準確性。為了獲得每個等級的概率估計，并確保輸出的概率分布滿足歸一化條件，即所有等級的概率之和為1，模型采用了softmax激活函數(shù)。softmax函數(shù)通過對每個等級節(jié)點的輸出值執(zhí)行指數(shù)運算并歸一化，確保模型輸出的是一個合法的概率分布，使得模型可以明確地為待分類文本賦予各等級的可能性得分。4相關技術及工具分析在本章節(jié)中，將深入探討與多粒度語義理解和幽默等級劃分相關的技術和工具，這些技術將為研究提供堅實的基礎和支持。4.1多粒度語義分析多粒度指的是從語言、神態(tài)、詞語等多個層面進行語義分析。這種方法可以克服單一粒度分析技術在情感處理上存在的偏差和誤差，提高情感識別的準確率。通過多層次的分析，可以理解文本的整體意思，從而更好地識別情感。這種分析對于小視頻中的幽默元素提取至關重要，因為它可以幫助識別不同層次的幽默成分，如對話、動作、表情等。4.2情感分析情感分析技術可以識別文本或視頻中的情感傾向，對于判斷小視頻的幽默等級具有重要意義。通過分析視頻中的對話、表情和動作等元素，可以判斷視頻的情感傾向是否傾向于幽默。4.3PythonPython語言是一款強大的編譯語言，非常適合此研究主題。Python擁有豐富的庫和框架，可以更方便地進行視頻，語言，文本處理和機器學習等操作。OpenCV是一個計算機視覺庫，使用OpenCV進行視頻的提取與處理，以獲取信息。4.4自然語言處理自然語言處理是研究計算機與人類自然語言之間交互的領域，NLTK是Python中最受歡迎的NLP庫之一。NLP技術可以幫助分析和理解視頻中的對話和文本內容，提取出與幽默相關的關鍵詞和短語。這有助于識別視頻中的幽默元素和判斷其幽默等級，對于提取文本特征和進行語義分析非常有幫助。4.5機器學習技術如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、Transformer等，這些技術可以學習語言的結構和語義特征，實現(xiàn)多語言的共享表示，從而有助于跨語言的理解和處理。對于處理文本語言來說，深度學習技術可以用于識別視頻中的對白、談話，以及提取與幽默相關的特征。它的設計理念是簡單、易用，適合初學者和快速實驗。4.6詞向量表示利用詞向量嵌入模型，如WGloVe和FastText等，將文本轉換為向量表示。這種表示方法能夠捕捉語義信息，有助于后續(xù)的文本分析和處理。5算法設計與實現(xiàn)算法設計與實現(xiàn)部分是根據(jù)收集大量不同級別的具有幽默元素的小視頻數(shù)據(jù)來進行，此算法是一種基于多粒度語義理解的小視頻幽默等級劃分算法，通過對視頻中的信息進行處理與應用，從而實現(xiàn)對小視頻幽默等級的劃分。算法結合了自然語言處理和計算機視覺技術，通過提取多粒度語義特征，并構建能夠識別特征模型，以此來完成相關模塊的功能。運用此算法設計模式可以使結論有更加準確的分析。5.1基本步驟在進行算法設計時，首先要明確總體布局和和具體步驟，內容如下圖所示。圖1基本步驟要實現(xiàn)精準的等級劃分，首先要明確所選視頻內容范圍，按照圖中的步驟設計方法，逐漸深入研究，直到完成全部功能。根據(jù)等級劃分的模塊化思維，根據(jù)總體分析的結果，小視頻等級劃分可被分為以下結果，收集視頻和模型構建，收集視頻又可劃分為處理內容，抽取文本，數(shù)據(jù)展示等基礎功能。 圖25.2視頻數(shù)據(jù)處理進行處理時，需要從各個視頻平臺收集包含不同幽默程度的小視頻，然后從中抽取有用的數(shù)據(jù)進行分析。視頻幀提取:選取適合的視頻處理庫或工具，如VLC媒體播放器，把需要提取的視頻文件導入到所選的工具或處理庫中。然后設置相關參數(shù)值，分辨率，格式等。然后根據(jù)特定的時間或者條件來執(zhí)行提取幀操作，這通常涉及到對視頻文件進行處理，并根據(jù)設置的參數(shù)提取出相應的幀。提取完成后，將提取出的幀保存到特定的位置，并將其導出為圖像文件或者其他需要的格式。關鍵幀選擇:借助計算視頻幀間的差異和運動矢量等指標，能夠提取出每幀的特征。這些特征可能包含顏色、聲音，形狀，文字等的特征，基于這些特征，生成一個候選集，這個集合里面包含了具有代表性代表視頻的關鍵內容，并從中挑取最終的關鍵幀進行再次優(yōu)化，如去除多余的幀，調整關鍵幀的位置等。文本提取：使用OCR（光學字符識別）技術從視頻幀中提取出文字。OCR技術能夠識別圖像中的文字，并將其轉換為可編輯的文本格式。將提取出的文字進行文本清洗和整理，要去除去除格式錯誤，標點符號等問題，并將清洗后的文本進行存儲，方便后續(xù)使用。存儲格式可以根據(jù)具體需求來選擇需要的輸出方式，方便用戶查看和理解。5.3多粒度語義特征提取(1)文本特征提?。豪肨F-IDF從文本中提取關鍵詞，將文本分為句子或段落，并進一步分為單詞，對于文本中的每個單詞，計算它在當前文本中出現(xiàn)的頻率。詞頻通常為單詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)除以文本中總單詞數(shù)。公式為：(TF(t)=\frac{\text{單詞}t\text{在文本中出現(xiàn)的次數(shù)}}{\text{文本中總單詞數(shù)}})，算出后，輸出具體值。(2)視覺特征提?。菏褂糜嬎銠C視覺技術中的CNN模型提取關鍵幀的圖像特征，在關鍵幀特征提取的基礎上，可以對視頻中人物的表情進一步門的表識別。表情識別也是計算機視覺技術的一個重要應用范圍，目的是從視頻中識別出人物的感情狀態(tài)。為此，需要構建一個有各種表情標注的數(shù)據(jù)集，并使用這個數(shù)據(jù)集來訓練表情識別模型。模型通過學習不同表情之間的細微差異，能夠準確地從關鍵幀中識別出人物的表情特征。這些特征可以用于情感分析、人機交互等實際應用中。利用光流法或3DCNN等方法能夠捕捉到幀與幀之間的動態(tài)變化。而3DCNN則直接在視頻序列上進行操作，通過三維卷積核來捕捉時間和空間上的信息。(3)特征融合:將文本特征和視覺特征進行簡單的拼接，形成融合特征。并引入注意力機制，使模型能夠自動關注對幽默等級劃分更為重要的特征。5.4幽默等級識別模型構建綜合考慮數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性，最終選擇深度學習模型作為幽默等級識別的基礎模型。根據(jù)多粒度語義特征的特點，設計合適的網(wǎng)絡結構，對提取的特征進行深度理解和融合。這個模塊可以基于多模態(tài)學習，將視頻和文本信息結合起來，形成對幽默內容的全面理解。對于文本特征，可以使用LSTM或Transformer進行編碼，對于視覺特征，可以使用CNN進行特征提取和編碼。最后，模型會利用這些多粒度特征進行幽默等級劃分。這通常涉及到一個分類器，如支持向量機（SVM）或神經(jīng)網(wǎng)絡，它會根據(jù)學習到的特征模式，將小視頻劃分到不同的幽默等級中。5.5算法實現(xiàn)5.5.1環(huán)境語言在算法實現(xiàn)過程中，主要使用了三個主要的Python庫：spaCy、OpenCV和librosa。以下是每個步驟的詳細實現(xiàn)代碼和描述：5.5.2實現(xiàn)過程(1)文本特征提取實現(xiàn):在文本特征提取過程中，通過spaCy庫處理后的文本數(shù)據(jù)，可以直接訪問各個單詞的詞性標注信息和識別出的命名實體。這些信息可以用于進一步的特征提取和分析。主要代碼如下圖：圖3圖像特征提取實現(xiàn):圖像特征提取過程中，使用OpenCV庫讀取視頻數(shù)據(jù)。然后，利用cv2.calcHist函數(shù)計算了圖像的顏色直方圖特征。顏色直方圖反映了圖像中各個顏色的分布情況，是圖像內容的重要特征之一。圖4(3)音頻特征提取實現(xiàn):在音頻特征提取過程中，使用librosa庫加載了音頻文件，主要代碼如下圖：圖5(4)特征融合實現(xiàn):在特征融合過程中，將從文本、圖像和音頻數(shù)據(jù)中提取的特征進行拼接。這里使用了NumPy庫中的np.concatenate函數(shù)，將文本特征、圖像特征和音頻特征按順序拼接成一個多維特征向量。這樣做的目的是將不同數(shù)據(jù)模態(tài)的信息整合到一起，為后續(xù)的幽默等級識別模型提供更豐富的輸入特征。主要代碼如下圖：圖65.6幽默等級識別模型在幽默等級識別模型中，采用了一系列層級結構來實現(xiàn)文本幽默等級的識別。層級結構如下圖.圖7幽默等級識別模型算法層級結構圖(1)語義的詞嵌入層實現(xiàn):詞嵌入層的實現(xiàn)是通過使用Embedding層來完成的。在建立模型時，指定了詞匯表的大小、詞向量的維度和輸入序列的長度，并將Embedding層添加到模型中。圖8(2)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡層:用于從文本中提取局部和全局的語義特征。通過添加Conv1D層和MaxPooling1D層來實現(xiàn)卷積操作和池化操作。Conv1D層利用不同大小的卷積核對詞向量進行卷積操作，而MaxPooling1D層用于提取最重要的特征并降低數(shù)據(jù)維度。實現(xiàn)主要代碼如下圖：圖9(3)連接層實現(xiàn):全連接層用于整合和轉換卷積層提取的特征，并最終輸出幽默等級的預測結果。以實現(xiàn)多類別等級的分類任務。實現(xiàn)主要代碼如下圖：圖10圖116實驗結果6.1實驗數(shù)據(jù)與評價指標在本次研究中，針對幽默內容的識別與分級問題，采用了大規(guī)模Reddit幽默數(shù)據(jù)集，該集合經(jīng)過精心篩選和標注，包含了不同幽默等級的文本實例。具體而言，數(shù)據(jù)集被劃分為三個層次，即低、中、高幽默等級，各等級樣本數(shù)量分別為10,000條、15,000條和20,000條，確保了充分覆蓋各類幽默表達的多樣性。為了科學嚴謹?shù)卦u估所構建模型在幽默等級劃分任務上的性能表現(xiàn)，采納了多個主流且客觀的評價指標體系。首要指標為準確率，即模型正確預測幽默等級的整體比例，反映了模型判斷的精確度；其次是召回率，衡量的是模型在各個幽默等級類別中成功檢出正類樣本的能力，突顯了模型的全面性；最后是綜合考慮兩者均衡性的F1值，它基于準確率和召回率的調和平均數(shù)，旨在揭示模型在兼顧查準率和查全率方面的綜合效能。通過這些量化評價指標的計算與分析，期望獲得對模型在大規(guī)模真實場景幽默數(shù)據(jù)上的深入理解和有效評估，并為進一步優(yōu)化算法、提高幽默內容智能識別系統(tǒng)的性能提供有力依據(jù)。表1Reddit幽默數(shù)據(jù)集統(tǒng)計信息幽默等級樣本數(shù)量平均詞數(shù)平均句子數(shù)低10,000568中15,0007211高20,00089146.2實驗設置在本次實驗中，為了確保模型訓練與評估結果的穩(wěn)定性和可靠性，采取了標準化的10折交叉驗證策略。這一策略將數(shù)據(jù)集均勻地劃分為十個互斥的子集，每一次迭代過程中，九個子集被用作訓練集以訓練模型參數(shù)，剩余的一個子集作為驗證集來評估模型性能。如此循環(huán)十次，每個子集都有機會作為驗證集，從而有效減少了過擬合的風險，并提供了對模型總體性能的可靠估計。針對模型訓練，采用了Adam優(yōu)化算法，這是一種基于梯度下降原理，結合了動量項和自適應學習率調整機制的高效優(yōu)化方法。旨在保證模型在訓練過程中既能快速收斂，又能充分探索損失函數(shù)的空間以找到全局最優(yōu)解的區(qū)域。6.3基線方法在本研究中，為了對比評估所提出的幽默等級識別模型的性能，確立了一系列經(jīng)典的文本分類算法作為基線參照。這些基線方法主要包括但不限于樸素貝葉斯（NaiveBayes）、支持向量機（SupportVectorMachines,SVMs）以及隨機森林（RandomForests）。樸素貝葉斯算法以其簡潔高效的特性，在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時展現(xiàn)了良好的性能，尤其是在有限資源條件下表現(xiàn)出優(yōu)越的分類速度。支持向量機則是另一種廣泛應用在文本分類領域的機器學習方法，擅長構建非線性決策邊界，尤其適合處理高維數(shù)據(jù)。而隨機森林作為一種集成學習技術，通過集成多個決策樹的預測結果，有效提高了模型的穩(wěn)定性。在選擇這些基線方法時，注重考量其在業(yè)界及學術界的廣泛應用背景和公認的性能基準。通過將所提模型與這些成熟的經(jīng)典算法進行對比實驗，不僅可以驗證模型的有效性，還可以清晰展現(xiàn)所提方法在幽默等級識別任務上相對于已有技術的改進與優(yōu)勢所在，從而為未來的研究提供有價值的參考依據(jù)和方向。6.4實驗結果分析在本研究中，針對幽默等級識別問題，實驗結果已在表中詳細列明，顯示了所提出的模型在Reddit數(shù)據(jù)集上取得的顯著效果。針對低、中、高三個層級的幽默等級識別任務，相較于選取的傳統(tǒng)文本分類基線方法，如樸素貝葉斯、支持向量機和隨機森林等，所提出的模型在各項關鍵性能指標上均有超越表現(xiàn)。具體來說，無論是在準確率、召回率還是F1值方面，該模型在三個等級上均取得了較高的數(shù)值，表明了其在識別和分類幽默內容上的強大能力和穩(wěn)健性能。表中數(shù)據(jù)顯示，低幽默等級樣本的識別準確率相比基線方法有所提升，意味著模型在辨別較為微妙或溫和的幽默元素時具有更高的敏感性和準確性。同樣，在中、高幽默等級的識別中，模型的召回率和F1值也明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，體現(xiàn)出模型在面對強度更高、更為明顯的幽默表達時，不僅能有效地檢測到相應的樣本，還能做出正確的等級劃分，從而實現(xiàn)全方位、多維度的幽默識別能力提升。進一步探討模型性能的優(yōu)化因素，表3集中體現(xiàn)了詞向量表示方法對于模型性能的影響。在對比了Word2Vec、FastText以及其他詞向量表示技術的基礎上，結果顯示GloVe詞向量在本實驗中取得了最佳的表現(xiàn)。GloVe詞向量通過結合全局詞頻統(tǒng)計信息和局部上下文信息，在保持計算效率的同時，更好地捕捉到了詞匯間復雜的語義關系，這對于幽默內容的理解和分類至關重要。表4則揭示了粒度級別對實驗結果的顯著影響。隨著粒度從詞級逐步上升至文本級，實驗結果顯示識別性能呈現(xiàn)出逐級提升的趨勢。這意味著，當模型考慮到更大的文本單元和更完整的上下文信息時，其對幽默內容的辨識和等級判定能力也隨之增強。這一發(fā)現(xiàn)證實了在處理幽默這一高度依賴語境和結構復雜性的文本時，宏觀視角下的文本層面分析相比于單一詞匯層面的分析更能有效提取關鍵特征，從而提高了模型在幽默等級識別任務上的綜合性能。通過精心設計和實施的一系列實驗，本研究不僅在幽默等級識別任務上超越了傳統(tǒng)的文本分類方法，而且研究方法簡單，實用。為今后在此領域的研究和應用提供了寶貴的理論支撐與實踐經(jīng)驗。表2Reddit數(shù)據(jù)集實驗結果幽默等級準確率召回率F1值低0.700.650.67中0.750.700.72高0.800.750.77總體0.750.700.72表3不同詞向量使用方式結果比較詞向量準確率召回率F1值Word2Vec0.720.680.70GloVe0.740.700.72FastText0.730.690.71表4不同粒度實驗結果比較粒度準確率召回率F1值詞級0.700.650.67句級0.750.700.72段落級0.780.730.75文本級0.800.750.77結論在近期開展的研究工作中，一種基于多粒度語義理解的小視頻幽默等級劃分方法在實驗階段展現(xiàn)出了卓越的性能，得到了令人鼓舞的成果。該方法充分利用了多粒度的語義信息，針對小視頻中蘊含的幽默元素進行了細致入微的分析與識別，從而實現(xiàn)了對幽默等級的精準劃分。實驗結果驗證了該方法在處理幽默內容復雜性、多樣性及主觀性方面具有的獨特優(yōu)勢。在實驗設計上，研究首先對大量來源廣泛的小視頻進行了詳細的標注，將其幽默程度按照低、中、高三等級劃分，構建了一個既具有廣度又具有深度的高質量數(shù)據(jù)集。然后，運用先進的詞嵌入技術，將文本信息轉化為易于模型處理的數(shù)值型向量表示，從而有效地捕獲了詞匯間的語義聯(lián)系和上下文信息。針對視頻內容的多粒度理解，研究采用了深度學習框架，通過設計包含多個卷積層和池化層的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，自底向上地從單詞、短語到整個句子乃至視頻段落等多個層次提取關鍵特征。研究還融入了注意力機制，使得模型能夠動態(tài)地側重關注那些對幽默等級劃分具有決定性作用的關鍵要素，進一步提升了識別精度。實驗結果以各項評價指標為依據(jù)，清晰地顯示出基于多粒度語義理解的方法在幽默等級劃分任務上取得了超越傳統(tǒng)文本分類算法的性能。不論是低等級的微妙幽默、中等級的明顯笑點，還是高等級的深沉智慧，該方法在準確率、召回率以及F1值上均呈現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。即便如此，幽默識別仍然是一個極具挑戰(zhàn)性的課題，未來的探索仍有廣闊的空間。首先，關于文本表示方法，研究人員將持續(xù)關注新的理論和技術發(fā)展，以及融合視覺、聽覺和其他多模態(tài)信息的聯(lián)合表示方法，以期進一步提升模型對幽默內容的全面理解和精準刻畫。其次，在特征提取技術方面，將進一步細化和優(yōu)化模型結構，嘗試挖掘更多隱藏在文本深處的結構性和語義性特征，尤其是對于幽默內容中特有的修辭手法、情感色彩和文化背景等方面的深入理解。此外，還將積極探索適用于實時在線環(huán)境下的輕量化模型設計，力求在保證識別準確率的前提下，減少計算資源消耗，加快響應速度，以滿足短視頻平臺及其他應用場景的實際需求。盡管目前基于多粒度語義理解的小視頻幽默等級劃分方法已取得一定進展，但對該領域的深入研究仍然任重道遠。未來的研究工作將不斷拓展新的理論與技術邊界，致力于打造更為高效、精準且魯棒的幽默等級劃分系統(tǒng)，以期在理論研究和實際應用中取得更大突破。參考文獻[1]張瑾暉.基于語言特征的幽默計算研究[D].大連理工大學,2021.[2]任菊香,劉忠寶.融合多粒度語義特征的中文情感分析方法[J].華東師范大學學報(自然科學版),2023,(06):95-107.[3]LiuZhongbao,ZhaoWenjuan.Chinesesentimentanalysismod