CN106294666A - 一种实现文本形象化动态展示的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开的一种实现文本形象化动态展示的方法，包括以下步骤：步骤S1，对指定文本进行语义分析，生成多个语义模型；步骤S2，构建多媒体数据库；步骤S3，通过对所述多媒体数据库进行检索找到每一语义模型的最优匹配素材，并将每一语义模型相对应的最优匹配素材整合成与所述指定文本相对应的多媒体素材集合；步骤S4，将所述多媒体素材集合进行集中展现。本发明的方法有效改进了文本描述的枯燥性，将其以更为丰富的形式展现出来，本发明的方法具有合理的逻辑和广泛应用的前景。

Description

一种实现文本形象化动态展示的方法
技术领域
本发明涉及多媒体动态展示技术领域，尤其涉及一种结合语义分析技术、数据处理技术、模型匹配与展示技术的实现文本形象化动态展示的方法。
背景技术
随着计算机技术的快速普及，特别是互联网的快速发展，人们日益习惯于通过电脑的多媒体技术获得生动、直观的视觉和听觉结合的特效体验。多媒体技术是指通过计算机对文本、数据、图形、图像、动画、声音等多种媒体信息进行综合处理和管理，使得用户可以通过多种感官与计算机进行实时信息交互的技术，又称为计算机多媒体技术。
而在计算机技术普及之前的几千年里，人类文明的主要载体是文本。如今，文本信息依然广泛应用，只是表现形式相对而言比较单调，信息内容的体验相对而言比较平淡，无法满足现代人的感官需求。
由此可见，如何以现代的多媒体形式来展现更为古老的文本信息的内容是一个值得探索和研究的方向。为此，申请人进行了有益的探索和尝试，找到了解决上述问题的办法，下面将要介绍的技术方案便是在这种背景下产生的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种结合语义分析技术、数据处理技术、模型匹配与展示技术的实现文本形象化动态展示的方法，该方法基于语义分析增加了对文本描述的生动、直观的特效体验，实现文本信息内容与多媒体表达形式的完美结合。
本发明所要解决的技术问题可以采用如下技术方案来实现：
一种实现文本形象化动态展示的方法，包括以下步骤：
步骤S1，对指定文本进行语义分析，生成多个语义模型；
步骤S2，构建多媒体数据库；
步骤S3，通过对所述多媒体数据库进行检索找到每一语义模型的最优匹配素材，并将每一语义模型相对应的最优匹配素材整合成与所述指定文本相对应的多媒体素材集合；
步骤S4，将所述多媒体素材集合进行集中展现。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S1中，所述指定文本为自然语言的文本信息、根据自然语言的语音或图像转换的文本信息、计算机程序信息的文本信息或其他人工创造的文本信息中的一种或多种组合。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S1中，所述语义分析是指将一段文本信息根据其内语义进行分析得出一系列语义单元，并根据语义环境组合成多个语义模型。
在本发明的一个优选实施例中，所述语义分析的实现方式为对所述指定文本进行人工分析或者借助计算机软硬件对所述指定文本进行自动化分析。
在本发明的一个优选实施例中，所述语义模型由若干个语义单元构成，所述语义单元为按照语法、句法、词法、语义环境分析得出的具有属性特点的语义基本单元。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S2中，所述多媒体素材库中的多媒体素材的对象分类为人物、动物、植物、虚拟事物、动作或者场景中的一种或多种组合。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S2中，所述多媒体素材库中的多媒体素材的表现形式为文本、数据、图形、图像、动画、三维模型或者音效中的一种或多种组合。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S3中，所述通过对所述多媒体数据库进行检索找到每一语义模型的最优匹配素材的匹配方式为人工进行匹配或者借助计算机软硬件进行自动化匹配。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S3中，所述最优匹配素材，是指在人工匹配情况下，按照人的主观感受进行选择的最优结果，或者在借助计算机软硬件进行自动化匹配的情况下，按照计算机程序设定的筛选规则进行排序，并从排序结果中选择出的最优结果。
在本发明的一个优选实施例中，在所述步骤S4中，所述将所述多媒体素材集合进行集中展现的展现形式为由图像、视频、音频、动画或者三维建模中的一种或多种组合。
在本发明的一个优选实施例中，所述步骤S1和步骤S2的顺序可以互换。
由于采用了如上的技术方案，本发明的有益效果在于：本发明的实现文本形象化动态展示的方法对文本根据语义进行分析，并生成多个语义模型，并通过根据每个语义模型与素材库中的素材元素的匹配关系进行关联，最后整合相关的素材元素实现生动、直观的特效体验。本发明的方法有效改进了文本描述的枯燥性，将其以更为丰富的形式展现出来，本发明的方法具有合理的逻辑和广泛应用的前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的实现文本形象化动态展示的方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
参见图1，图中给出的是本发明的一种实现文本形象化动态展示的方法，包括以下步骤：
步骤S1，对指定文本进行语义分析，生成多个语义模型；
步骤S2，构建多媒体数据库；
步骤S3，通过对所述多媒体数据库进行检索找到每一语义模型的最优匹配素材，并将每一语义模型相对应的最优匹配素材整合成与所述指定文本相对应的多媒体素材集合；
步骤S4，将所述多媒体素材集合进行集中展现。
其中，所述步骤S1和步骤S2的顺序可以互换。
首先，对本发明中的下列概念进行解释：
1、指定文本可以为自然语言的文本信息、根据自然语言的语音或图像转换的文本信息、计算机程序信息的文本信息或其他人工创造的文本信息中的一种，也可以是上述多种文本的组合。
2、语义分析是指将一段文本信息根据其内语义进行分析得出一系列语义单元，并根据语义环境组合成多个语义模型。语义分析的实现方式可以为对指定文本进行人工分析，又或者借助计算机软硬件对指定文本进行自动化分析。
3、语义模型由若干个语义单元构成，语义单元为按照语法、句法、词法、语义环境分析得出的具有属性特点的语义基本单元。
4、多媒体素材库是将经过搜集、整理、归纳等方式得到的多媒体素材整合成数据库，并以数据库的形式进行集中管理，当然，也可以以其他数据集合形式进行存储和管理。多媒体素材的对象分类可以为人物、动物、植物、虚拟事物、动作或者场景中的一种或多种组合，多媒体素材的表现形式为文本、数据、图形、图像、动画、三维模型或者音效中的一种或多种组合。
5、最优匹配素材的匹配方式为人工进行匹配或者借助计算机软硬件进行自动化匹配。最优匹配素材为在人工匹配情况下，按照人的主观感受进行选择的最优结果，或者在借助计算机软硬件进行自动化匹配的情况下，按照计算机程序设定的筛选规则进行排序，并从排序结果中选择出的最优结果。
6、将所述多媒体素材集合进行集中展现的展现形式为由图像、视频、音频、动画或者三维建模中的一种或多种组合。
7、自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。OpenNLP是一个基于Java机器学习工具包，用于处理自然语言文本。支持大多数常用的NLP任务，例如：标识化、句子切分、部分词性标注、名称抽取、组块、解析等。
8、多媒体技术是指通过计算机对文本、数据、图形、图像、动画、声音等多种媒体信息进行综合处理和管理，使用户可以通过多种感官与计算机进行实时信息交互的技术。
下面对上述步骤进行详细说明。
步骤S1，对指定文本进行语义分析，生成多个语义模型。在本实施例中，使用了OpenNLP对文本进行分析处理。解析出动作语义模型。例如，“小明走在大路上”这句话，根据OpenNLP分析得出“小明”是主语，这是表示主体身份的语义模型，其对应的关键字是“人”；“走”是谓语，也就是一个行为动作的语义模型，其对应的关键字是“走”；“在大路上”是表语，这是一个表示“走”的情境的语义模型，其对应的关键字是“大路”。
步骤S2，构建多媒体数据库。搜集、整理、归类各种多媒体的素材，包括图像、声音、视频、三维建模、动画效果等。在本实施例中，以数据库形式进行集中管理，每个素材元素都建立了关键字索引。
步骤S3，通过对所述多媒体数据库进行检索找到每一语义模型的最优匹配素材，并将每一语义模型相对应的最优匹配素材整合成与所述指定文本相对应的多媒体素材集合。具体地，根据语义分析得出的关键字在素材数据库中进行检索，即按照步骤S1分析得出的语义模型的关键字，在步骤S2建立的素材数据库的关键字索引中进行查找、匹配，根据优选原则选择一个最优的匹配的素材。在本实施例中，即通过“人”、“走”、“大路”这三个关键字从素材库中找到三个对应的最优的多媒体素材集合。
在步骤S4中，在本实施例中，首先根据语义模型的属性，设定其对应的素材元素的展现方式。“人”对应的语义模型的属性为主语，表示主体。“走”对应的语义模型的属性为谓语，表示行为。“大路”对应的语义模型的属性为表语，表示场景。因此展现出来的效果就是以“人”所对应的素材为主体，“大路”所对应的素材为场景，“走”所对应的素材为行为。呈现出一个有背景、人物、行为的视觉效果。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (11)

1.一种实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，对指定文本进行语义分析，生成多个语义模型；
步骤S2，构建多媒体数据库；
步骤S3，通过对所述多媒体数据库进行检索找到每一语义模型的最优匹配素材，并将每一语义模型相对应的最优匹配素材整合成与所述指定文本相对应的多媒体素材集合；
步骤S4，将所述多媒体素材集合进行集中展现。
2.如权利要求1所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述指定文本为自然语言的文本信息、根据自然语言的语音或图像转换的文本信息、计算机程序信息的文本信息或其他人工创造的文本信息中的一种或多种组合。
3.如权利要求1所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述语义分析是指将一段文本信息根据其内语义进行分析得出一系列语义单元，并根据语义环境组合成多个语义模型。
4.如权利要求3所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，所述语义分析的实现方式为对所述指定文本进行人工分析或者借助计算机软硬件对所述指定文本进行自动化分析。
5.如权利要求1所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，所述语义模型由若干个语义单元构成，所述语义单元为按照语法、句法、词法、语义环境分析得出的具有属性特点的语义基本单元。
6.如权利要求1所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述多媒体素材库中的多媒体素材的对象分类为人物、动物、植物、虚拟事物、动作或者场景中的一种或多种组合。
7.如权利要求1所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述多媒体素材库中的多媒体素材的表现形式为文本、数据、图形、图像、动画、三维模型或者音效中的一种或多种组合。
8.如权利要求1所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述通过对所述多媒体数据库进行检索找到每一语义模型的最优匹配素材的匹配方式为人工进行匹配或者借助计算机软硬件进行自动化匹配。
9.如权利要求8所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述最优匹配素材，是指在人工匹配情况下，按照人的主观感受进行选择的最优结果，或者在借助计算机软硬件进行自动化匹配的情况下，按照计算机程序设定的筛选规则进行排序，并从排序结果中选择出的最优结果。
10.如权利要求1所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述将所述多媒体素材集合进行集中展现的展现形式为由图像、视频、音频、动画或者三维建模中的一种或多种组合。
11.如权利要求1至10中任一项所述的实现文本形象化动态展示的方法，其特征在于，所述步骤S1和步骤S2的顺序可以互换。
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