摘要：為了實(shí)現(xiàn)全媒體內(nèi)容庫中資源有效利用及用戶服務(wù)的提升，本文首先對其內(nèi)容服務(wù)的需求進(jìn)行分析，著重介紹了相關(guān)內(nèi)容挖掘及可視化技術(shù)，并對全媒體內(nèi)容庫核心模塊的功能設(shè)置進(jìn)行介紹，希望對全媒體數(shù)據(jù)庫建設(shè)發(fā)展有借鑒作用。

　　關(guān)鍵詞：全媒體內(nèi)容;智能化;內(nèi)容挖掘;可視化

　　《中國多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)學(xué)報(bào)(電子版)》(月刊)，創(chuàng)刊于2002年，是經(jīng)國家新聞出版總署批準(zhǔn)的中央級電子期刊,是國內(nèi)很久以前以多媒體形式發(fā)表中小學(xué)信息化教學(xué)改革前沿成果的學(xué)術(shù)期刊群,是教育部重點(diǎn)成果的發(fā)表平臺之一,由教育部主管、清華大學(xué)主辦、清華同方光盤電子出版社出版。

　　一、全媒體內(nèi)容服務(wù)需求分析

　　如今，媒體融合已成為趨勢，媒體融合平臺的搭建為媒體內(nèi)容管理和服務(wù)提供了新的渠道和思路，而全媒體內(nèi)容庫是其關(guān)鍵部分，有利于全媒體資源的統(tǒng)籌管理。全媒體內(nèi)容庫的作用主要體現(xiàn)在全媒體信息的共享、檢索和調(diào)用方面，使平臺所有媒體資源獲得更深層次的開發(fā)利用，還能對全媒體運(yùn)營、策劃以及生產(chǎn)等起到有力支撐作用。如今，各類新媒體發(fā)展迅速，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境更加復(fù)雜，如何幫助用戶獲取有價(jià)值的媒體內(nèi)容，優(yōu)化媒體內(nèi)容服務(wù)流程，搭建行業(yè)可視化模型庫成為需要解決的問題。

　　面對龐大的全媒體內(nèi)容，用戶僅依靠傳統(tǒng)分類、搜索等功能很難得到有用信息，需要借助更加智能化的工具提高檢索效率，挖掘價(jià)值內(nèi)容。要依據(jù)用戶需求，提供精準(zhǔn)服務(wù)，在確定用戶目標(biāo)的情況下應(yīng)借助搜索工具幫助其快速、準(zhǔn)確的得到目標(biāo)內(nèi)容，若用戶對自身需求也不確定時(shí)，應(yīng)體現(xiàn)全媒體內(nèi)容智能服務(wù)特點(diǎn)，主動智能分析客戶需求，幫助客戶逐步明確并得到所需內(nèi)容。全媒體內(nèi)容庫的開發(fā)利用要兼具數(shù)據(jù)分析和可視化功能，特別是諸多可視化分析工具的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了更加便利、直觀、高效的內(nèi)容庫分析功能，優(yōu)化了用戶體驗(yàn)。

　　二、內(nèi)容挖掘及可視化技術(shù)

　　(一)全媒體內(nèi)容的特征提取

　　從多媒體類型上劃分全媒體內(nèi)容有視頻、音頻、圖像以及文本等形式，對于不同的內(nèi)容對象其特征往往需要從多個(gè)角度分析，如何準(zhǔn)確的提取出內(nèi)容特征是了解和利用全媒體內(nèi)容的關(guān)鍵。

　　1.文本特征提取

　　對于多媒體中的文本信息來說，其特征主要為詞性、詞義、關(guān)鍵詞以及包含的情感等，為了更準(zhǔn)確、快速的提取文本特征，這里需要用到自然語言處理技術(shù)。

　　2.圖像特征提取

　　對于圖像來說，既包含圖片中文本信息的提取，又包含圖像特有的背景、人物、物體等信息的特征描述，將人工智能應(yīng)用于內(nèi)容庫中圖像特征分析，可對圖像特征以文字的形式予以描述。為了挖掘圖像的更深層的特征，更好理解圖像表達(dá)的內(nèi)容，應(yīng)從不同維度生成圖像相關(guān)的不同特征向量，并通過特征向量的對比、分析以及計(jì)算，可準(zhǔn)確把握圖像內(nèi)容。

　　3.音頻特征提取

　　在全媒體內(nèi)容庫中，音頻媒體的分析處理也需要借助人工智能技術(shù)，為了獲取音頻特征，可有兩條途徑：一是進(jìn)行音頻語音的智能識別，并將其轉(zhuǎn)化為文本形式，然后再利用文本特征提取方法挖掘音頻內(nèi)容，該方法局限于人類語言內(nèi)容的音頻;二是從聲樂特征的角度進(jìn)行分析，提取音頻中所包含的聲紋特征、音調(diào)、音色等。音頻特征提取之后的分析計(jì)算有助于音頻媒體中內(nèi)容的把握。

　　4.視頻特征提取

　　對視頻來說，可以概括為以上三類媒體類別的綜合體，需借助智能處理技術(shù)意義分析，所包含內(nèi)容層次更多如場景、人物、聲音以及文字等。為獲取視頻特征，需要對視頻中出現(xiàn)的所有信息進(jìn)行分類識別，可采用分幀處理或者單獨(dú)提取音頻和文本的方式處理，視頻特征的分析計(jì)算也是必須的。

　　(二)基于標(biāo)簽的內(nèi)容分析

　　由于全媒體內(nèi)容特征數(shù)量龐大，若對特征信息準(zhǔn)確分類和快速提取，需要利用好“標(biāo)簽”的概念，對于多媒體內(nèi)容的特征以標(biāo)簽的形式進(jìn)行描述，可描述的內(nèi)容不固定可以是選題、報(bào)道等。標(biāo)簽與分類不屬同一概念，以某個(gè)全媒體內(nèi)容來說，所屬分類的維度有限，通常只能簡單分為幾類，相對來說比較固定，而對于標(biāo)簽來說，則不存在數(shù)量限制，可從各個(gè)維度進(jìn)行表述并自由添加。鑒于標(biāo)簽的特征，面對日益龐大的全媒體內(nèi)容，可將標(biāo)簽用于內(nèi)容管理中去，通過多維度管理更能提高多媒體數(shù)據(jù)利用效率。要針對多媒體內(nèi)容進(jìn)行特征分析，選取有代表性的、明顯的內(nèi)容特點(diǎn)并將其設(shè)定為標(biāo)簽，多重維度的標(biāo)簽有助于媒體內(nèi)容的準(zhǔn)確定義以及海量內(nèi)容的有效挖掘。內(nèi)容標(biāo)簽的設(shè)置大大提高了目標(biāo)內(nèi)容的快速提取，對全媒體內(nèi)容挖掘帶來極大便利，而且標(biāo)簽的作用還體現(xiàn)在多媒體內(nèi)容的管理方面，可以更加高效的進(jìn)行組織和整理。面對未知的全媒體內(nèi)容，若要發(fā)掘其中有價(jià)值的內(nèi)容，在人工智能技術(shù)支持下，標(biāo)簽為客戶提供了探索發(fā)現(xiàn)的鑰匙。借助于內(nèi)容標(biāo)簽，全媒體內(nèi)容特征更直觀的展現(xiàn)在用戶面前，更易發(fā)現(xiàn)用戶所需求的內(nèi)容，這體現(xiàn)了標(biāo)簽的使用價(jià)值。

　　(三)多種媒體的可視化技術(shù)

　　為了將全媒體內(nèi)容庫中的不同媒體形式的內(nèi)容進(jìn)行可視化展示，常用方法有：2D/3D圖表、數(shù)據(jù)列表、地圖分布、數(shù)據(jù)模型等，當(dāng)采用多維數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要達(dá)到可視化效果則要求掌握信息不同維度數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系，并對其分布情況以曲線圖、柱狀圖或者雷達(dá)圖等形式表達(dá)出來。這里著重對標(biāo)簽云技術(shù)進(jìn)行分析，其主要用于文本媒體內(nèi)容的可視化應(yīng)用。其整體形式就是預(yù)先對某文本信息所包含的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，然后將其以特定順序進(jìn)行排列，最終呈現(xiàn)在我們面前。還要對這些關(guān)鍵詞予以區(qū)別，區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)主要是出現(xiàn)頻次和重要程度，并對關(guān)鍵詞的字體大小、顏色進(jìn)行調(diào)整，給予高頻次和高重要性的標(biāo)簽更加醒目的標(biāo)記。

　　(四)可視化內(nèi)容的探索工具

　　探索工具的應(yīng)用對于發(fā)掘全媒體中有價(jià)值內(nèi)容有很好的輔助效果，而且工具的應(yīng)用降低了內(nèi)容挖掘的難度，只需掌握簡單的操作方法，就能更直接的發(fā)掘全媒體內(nèi)容潛在的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)更多內(nèi)容價(jià)值。下面對各類探索分析工具進(jìn)行介紹：

　　1.內(nèi)容分布分析工具，能夠利用全媒體內(nèi)容的標(biāo)簽和屬性等信息自動完成相關(guān)內(nèi)容的分布分析工作，并具有可視化功能設(shè)計(jì)，方便使用者對內(nèi)容分布有更清晰的認(rèn)識;

　　2.熱點(diǎn)內(nèi)容挖掘工具，對于各類社會熱點(diǎn)問題，工具可在熱點(diǎn)的基礎(chǔ)上深入發(fā)掘其他相關(guān)信息，并且還具有領(lǐng)域分類功能，可依據(jù)客戶對時(shí)政、體育、娛樂等不同喜好有選擇性的挖掘熱點(diǎn)信息;

　　3.內(nèi)容關(guān)聯(lián)性挖掘工具，能夠在大量媒體信息中心發(fā)現(xiàn)其潛在的關(guān)聯(lián)并以不同專題的形式將其融合成，如人物專題。利用可視化功能對內(nèi)容關(guān)聯(lián)性挖掘結(jié)果進(jìn)行直觀展示，有利于提高選題、決策等有效性;

　　4.詞云分析工具，主要用于標(biāo)簽數(shù)據(jù)的可視化展示，幫助使用者更好掌握各關(guān)鍵詞間的聯(lián)系，提高標(biāo)簽數(shù)據(jù)的利用價(jià)值;

　　5.情感分析工具，主要針對的是網(wǎng)絡(luò)推文的評論信息及其他輿情相關(guān)信息，在智能識別技術(shù)支持下可更精確的發(fā)掘媒體內(nèi)容中所表達(dá)的情感信息，并進(jìn)行智能判斷，實(shí)現(xiàn)更高價(jià)值的應(yīng)用;

　　6.數(shù)據(jù)分析與仿真工具，通過對多維數(shù)據(jù)交互關(guān)聯(lián)分析，利用統(tǒng)一的關(guān)系/空間/時(shí)間/統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)分析模式，同時(shí)嵌入各種自定義業(yè)務(wù)仿真計(jì)算模型，支持對閾值模型/評估模型/預(yù)測模型等，再利用大量分析算法，還可擴(kuò)充開發(fā)新的分析模型，適應(yīng)行業(yè)業(yè)務(wù)需求。