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“人工智能+新闻”玩法更多样 短板难突破
2016年12月19日 09:08 来源:安徽日报 作者:陈树琛 字号

内容摘要:互联网时代,各大新闻客户端致力于不断“丰富新闻呈现形态”,尤其是在人工智能快速发展的今天,新闻客户端开始思考如何“转变新闻的服务模式”。人工智能正成为潮流,但人工智能不是万能的。

关键词:人工智能;机器人;阅读;语音;客户

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  互联网时代,各大新闻客户端致力于不断“丰富新闻呈现形态”,尤其是在人工智能快速发展的今天,新闻客户端开始思考如何“转变新闻的服务模式”。

  从个性化推荐的新闻阅读,到机器人主笔的新闻写作,写新闻和看新闻花样翻新,让人目不暇接。不久前,基于人工智能的“聊”新闻功能闪亮登场,“人工智能+新闻”的模式又多了种玩法。层出不穷的新概念能给我们带来什么样的阅读新体验?人工智能会给新闻这门尊崇创作、突出个性的“纯手工活”带来怎样的新“玩法”?

  聊新闻增强互动但更加“碎片”

  11月29日,“百度新闻”发布了最新版的APP软件,其最打眼的功能是将“看”新闻变成了“聊”新闻,引发广大网友热情关注。

  记者体验后发现,进入到“聊新闻”界面后,新闻是以“对话体”形式和读者“聊”出来,不同于以前看到一条新闻标题后点击阅读的模式。通过聊天的方式,系统可以回答关于新闻要素的提问。例如,记者输入 “合肥地铁1号线何时开通”,系统随即推送出相关消息。然后,通过“这个我关心”等提问,系统又介绍了合肥地铁建设的相关背景资料。几个回合的“快问快答”下来,新闻的来龙去脉基本呈现了出来。

  聊新闻背后的“黑科技”是什么?主要依托的是百度的人工智能技术,通过对新闻信息分类并进行结构分析,然后通过信息特征学习等方法,自动为用户提供最核心的信息。

  “我们想做的,是让读者直接提出需求,并推送给读者最想了解的新闻。 ”百度相关负责人介绍,人工智能技术通过自然语言处理,把核心信息编译成一小段文字发给读者,帮助读者用最少的字数阅读新闻。 “想了解一个结构复杂的新闻事件,就像读一条微博那样简单。 ”

  “聊”新闻功能自称砍掉“传统媒体报道中80%的内容,只是为读者提供最有价值的事实信息”。其实是重在引导用户参与互动,不失为赚流量、增加用户黏性的“利器”。因为当基本事实不能满足需求时,读者就会继续提问,人工智能会以回答的方式继续提供信息服务。该公司的说法是,希望通过这样的引导推荐,让读者沿着多个相关事件的重要信息无限地阅读下去,从而提升他们的阅读深度。

  不过,聊新闻模式虽然看上去很美,但在一问一答的背后,仍是类似于微博的“碎片化阅读”。记者体验发现,聊新闻系统在更深层次地回答新闻事件发生的原因、背景时,还不能反映新闻全貌,也很难呈现多元观点,有种“干巴巴”的感觉。但毫无疑问,这种利用人工智能技术把整块文章“打碎”,提炼出关键信息点,用问答的方式来呈现的新闻服务方式,优势显而易见。

  播新闻“可视化”渐成大势

  当你每天乘坐公交车上下班不方便低头通过手机看新闻时,当你走在大街上无法了解正在发生的时事时,是否希望身边有个“百事通”?事实上,新闻不仅在文字领域被人工智能影响,随着智能语音技术的发展,“播”新闻早已成为各大新闻客户端的标配。

  以《人民日报》新闻客户端为例,记者检索发现,在每条新闻界面标题的右下角,都有一个红色的“朗读全文”按钮,点击后就会有标准的普通话播报新闻内容。在“今日头条”“一点资讯”“网易新闻”“百度新闻”等新闻客户端,也都有类似的功能存在。

  看似简单的功能背后是复杂而前端的技术支持。“就是用智能语音合成技术和文本分析技术制作有声读物,让机器人自动生成抑扬顿挫、带有特定说话人特色的语音。”合肥科大讯飞公司技术人员陈琦介绍说,语音合成又称文语转换技术,涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是中文信息处理领域的一项前沿技术,解决的主要问题是如何将文字信息转化为可听的声音信息,也即“让机器像人一样开口说话”。

  通过充分利用人工智能技术,部分新闻客户端不仅实现了即时的语音播报,而且还呈现出“情感化”的特征,包括基于语料库建模的情感化语音表达,甚至更加智能的情绪沟通等。 “基于大数据和深度学习的语音合成系统,完全采用机器学习技术,极大地扩展了语音合成系统所能使用的合成语料库的体积,从而使得语音合成系统包含更丰富的情感。 ”百度公司语音技术部门负责人这样解释。

  在新闻客户端的发展过程中,从图文呈现到个性化新闻推荐,再到音视频形式的丰富,每一次技术的推进都是新闻内容呈现方式上的改变。语音播报新闻实现了从“读”新闻到“听”新闻的转变,打破了单一的新闻阅读场景,无疑给用户带来了更加舒适的资讯阅读新体验。除此之外,在资讯视频领域,利用人工智能迅速在几分钟内制作出一条完整视频的技术也已经出现。专家认为,人工智能未来在新闻编辑室、信源捕获、资讯视频、智能分发、资讯服务等领域都有着巨大的爆发潜力。

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