智能校对-机械新闻写作的技术支持
编辑：pitaya02 日期：2020-11-30
AI的三大支撑是计算，数据和算法，机器新闻写作也是如此。计算能力被描述为支持人工智能走向应用的“引擎”，由芯片、加速计算、服务器等软、硬件技术和产品组成的完整系统提供超强计算能力，帮助算法快速运算出结果。大数据作为大数据时代的基石，为人工智能的实际应用提供了“燃料”，大数据具有5 V特征(IBM提出): Volume (大容量)、 Velocity (高速)、 Variety (多样化)、 Value (低价值密度)和 eracity (真实)。算法模型是人工智能落地的“载体”，算法模型的复杂性不断加深，解决问题的能力和服务业务场景也不断增强。火龙果智能写作
硬件平台的支持。能力培训是人工智能发展的早期阶段的核心，在这个阶段，更多的计算负荷集中在离线数据中心。经过大规模应用阶段之后，人工智能的能力将赋予产品或行业解决方案以普适的应用技术，在此阶段将呈现“云+端”部署、分散、终端化、场景化的特征，对算力的需求也将快速增长，且更加多样化。
多媒体大数据云服务平台。媒介大数据云服务平台，包括数据采集、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉处理等一系列相关技术和理论，以及统一采集、处理、存储、检索和分析海量文、图、音视频数据的大数据平台，并进行深度智能挖掘和分析。
资料采集资料是起点，资料使关联、预测、分析机器新闻写作所需内容成为可能。作为大数据平台的基础数据采集，广泛、大量、多样的真实数据保障模型的学习训练和优化。
大型数据平台的数据源大致可分为三类：互联网公共数据采集、中央媒体新闻稿件、媒体单位内部数据。因为外部数据获取渠道不同，需要采用多种数据采集方式，才能实现涵盖新闻/视频网站、微博、微信、移动新闻客户端等多种媒体渠道的富文本数据采集。火龙果智能写作
建立大数据平台。伴随着智能媒体时代的到来，传统媒体正在向智能媒体转型。建立媒体大数据服务平台，为媒体单位网站、官方微博、微信、手机新闻客户端的运行提供有力的数据支持，同时也为机器新闻的撰写提供底层数据支持，帮助技术与传统媒体和新媒体在新闻生产、内容传播、技术创新、产品创新、服务创新等方面的深度融合。火龙果智能写作
机械新闻写作是针对特定的新闻场景，如重大突发事件、体育、金融等，能够迅速产生内容，在这个过程中，并不否定人参与的重要性，而是通过机械新闻写作获得高度完整的稿件内容，在机器或人工审核通过后才能最终发表。为保证机读新闻写作的成稿质量，数据的规范性和标记性体系的建立就显得尤为重要，而数据的准确性和代表性则是培养模型学习能力的关键，这就对大数据平台的建设提出了更高的要求。火龙果智能写作
数据消重、垃圾信息过滤、非相关数据过滤、非结构化数据的统一格式等多种数据处理操作，都可以转换成格式规范数据，并存入数据资源池。通过自然语言处理和计算机视觉处理技术，实现了文本数据的多维挖掘分析和图像内容的提取、分析和识别处理。
根据目前媒体融合发展的趋势，针对不同行业和媒体单位的特点，构建分类标签系统，对来自不同媒体渠道、不同表现形式、不同数据域的多媒体数据进行分类标注，以便快速发现网络热点线索和信息，为机器新闻写作提供方向和素材。
申请服务从应用场景中分离出来的机器新闻写作和人工智能技术是毫无意义的，技术发展的迭代是为了更好地为业务场景的实际应用需求服务，技术、算法和模型的实际落地也需要与应用服务场景相结合。火龙果智能写作
支持算法模型。算法是计算机科学领域的重要基石之一，自人工智能和机器新闻写作技术提出以来，算法和模型一直备受关注，许多公司都把算法作为其核心竞争力之一。根据模型的训练方式和解题任务的不同，算法可以分为多种类型，在具体业务场景中，算法的选择和使用也呈现出差异性特征。
现行机器新闻写作可分为两大类：一是用系统模板填空新闻，用模板作新闻，用模板作常量，用数据作变量；二是从管理系统中获得数据，经过分类、筛选、汇总、计算等处理，最后用数据作新闻文本，主要适用于财经新闻写作。目前的机器新闻写作报道算法缺乏针对深度报道、跟踪报道和富文本报道的稿件生成算法，随着短视频的兴起，机器新闻写作报道在短视频领域也将成为人们关注的焦点。火龙果智能写作
热门新闻发现与新闻材料匹配；在内容相似度计算模型和聚类算法模型的基础上，对大数据平台上的素材进行相似度计算和内容聚类，快速发现网络新闻热点线索，为机器新闻写作提供内容创作方向。建立语言、图片、视频到文本的跨模态语义映射与比对，对未标注的原始数据自动进行精确的文本标注，提取的语义特征投影到深度特征空间进行多层次的深度匹配，实现面向语义理解的报道需求确定后新闻素材的快速匹配。
挖掘新闻报道的脉络。基于大数据平台提供的新闻素材，通过马尔科夫随机场的事理图和计算模型，可以了解新闻报道中事件之间的因果关系，使模型实现了对新闻报道脉络的自动识别，并具有连续报道的能力。火龙果智能写作
在典型的新闻报道场景中，生成新闻和短片。针对语音、图片、视频数据的文本标注，将知识图谱技术与弱监督学习方法相结合，融合多元信息，面向新闻素材领域进行弱监督迁移学习。在自然语言生成算法和注意力机制的基础上，通过端到端的学习，自动生成新闻文本，自动选取图片和视频素材，不断提高网络学习模型的鲁棒性。最后形成了面向多领域、多主题的综合事件模型，实现了零次学习、主动学习和强化学习的模式。
以商业场景为核心，实现以最少的数据、最简单的模型、最少的计算力，解决机器新闻写作走向应用的过程中最实际的问题，达到最好的效果。
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