智能全媒体内容生产系统的研究和应用

邵德奇

(科技日报社 技术研发部，北京 100038)

引言

信息技术的快速发展，引发传播方式、媒体格局、舆论生态的深刻变化，云计算、大数据、物联网、区块链、人工智能等新一代信息技术改变了传统的内容生产方式。互联网革命，让我们走进了全媒体时代，引发了内容生产、分发与消费全链条的变革[1]。传统媒体的内容生产方式愈加不能满足新时期公众对信息的需求[2]。内容要满足全媒体分众化的要求，生产方式也必须适应其发展需求，产生了聚合、众筹、创作、融合等内容生产方式，内容的表达形式也趋于多元化、视频化和场景化。信息技术发展和内容表达的多元化、分众化，对内容生产系统提出了更高的要求。由传统媒体单一信息载体向全媒体平台转变势在必行，通过借助全媒体技术，以移动互联网为基础，云计算、大数据、物联网、人工智能为手段，实现一次采集、多种产品生成、多元传播的全媒体平台功能，形成产品多样、渠道丰富、覆盖全面的移动传播矩阵，将是媒体融合发展的关键。

1 智能全媒体时代内容生产系统的特点

内容生产系统为适应全媒体时代的要求，发生了很大的变化。全媒体时代内容生产系统具有以下特点。一是开放式生产。互联网的发展，自媒体的兴起，内容生产不仅是专业记者的工作，社会公众都是内容的生产者，内容生产系统需要对更多的生产群体开放。二是移动化生产。截至2019年6月，我国手机网民规模达8.47亿[3]，移动化内容生产到移动化传播，已经是大势所趋，手机等移动设备具有文字、视频、语音等采编功能，5G的发展也使传播更快捷，现场直播式的内容生产方式更逼真。三是智能化生产。通过人工智能、大数据等新一代信息技术为内容生产的策划、采集、编辑、审核、发布各环节进行赋能，实现内容的智能化生产、个性化传播和精准化推送。未来内容的生产和传播的关联性增强，内容生产的针对性更强，根据分析内容传播行为，调整内容生产策划，满足分众化用户的需求，形成良性精准的内容生产方式。四是一体化生产。实现内容全流程一体化生产，完成报网微端一体化选题策划、素材采集、编审管理、协同办公、支持多端发布等任务。

2 智能全媒体内容生产系统的组成和功能

智能全媒体内容生产系统架构如图1所示，采用三层架构：基础平台层、支撑服务层及应用层。

图1 智能全媒体内容生产系统架构Fig.1 Intelligent all-media content production system architecture

基础平台层(IaaS)：满足数据采集、存贮、计算、集成和网络安全的基础环境。

支撑服务层(PaaS)：通过人工智能、机器学习、大数据技术为新闻资讯产品生产的策划、采集、编辑、审核、发布各环节进行赋能。

应用层(SaaS):建设智能化策划子系统，智能化采编子系统，智能化审核子系统和智能化发布子系统，智能评价子系统，实现新闻资讯生产过程在策划、采集、编辑、审核、评价环节的智能化、自动化，在发布环节的个性化和精准化。

2.1 智能化策划子系统

智能化策划子系统实现自动挖掘新闻线索，自动汇聚互联网新闻热点，实时追踪事件演化趋势，进行线索预判，对线索、选题和报题事件进行分析，以语音交互等方式发布报道指令。一是线索发现。利用人物画像技术、推荐相关技术，根据记者、编辑的用户画像，推荐其感兴趣的线索(新闻)或事件。在线索发现的基础上，利用谣言识别技术，结合大数据算法的置信度模型，给记者、编辑提供线索置信度值，辅助其判断线索的真伪。二是线索、选题、报题事件分析。利用热点聚合技术,在用户跟进某条线索、选题、报题的过程中，提供互联网上关于该事件的进展分析情况，帮助编辑、记者实施了解该事件发生、发展以及结束的全过程，以便选取更好的选题角度和舆论引导方向。

2.2 智能化采编子系统

智能化采编子系统实现语音转文字、智能标签、自动汇聚新闻素材、推荐相关互联网内容和无版权纠纷的人物图片、智能辅助写稿、自动化专题汇聚。一是基于文本内容的标签体系构建。利用自动分类技术、地域识别技术和命名实体识别技术，构建基于文本内容的多维度标签体系，对生产数据及历史数据进行自动打标签，用于支撑系统的智能辅助场景。二是写稿智能辅助。根据编辑/记者对内容的偏好，形成多维度的内容标签，系统自动根据这些内容标签，推荐相关大数据内容，辅助其写稿；利用人脸识别、以图搜图、图片特征提取、图片相似度比对等技术，在编辑、记者写稿时，系统能够自动配图。三是专题智能汇聚。利用自动聚类技术、搜索结果自动聚类、实体识别、实体消歧、图谱可视化技术、图数据的存储和检索技术、专题汇聚技术，自动将采编、资源库中的内容按照相关度进行聚合，从而将相关的内容聚合成专题，为新媒体渠道发布提供丰富的专题素材。

2.3 智能化审核子系统

智能化审核子系统实现对文本内容、图片内容和视频字幕的敏感词检查、错误检查，以及进行重稿检测。一是重稿识别。利用自动查重技术实现重稿识别。基于文本的语义分析，判断稿件是否是重稿。二是内容智能校对。利用敏感词检测技术、OCR识别技术、语音识别、字幕提取等技术，实现智能校对。三是视频审核智能辅助。利用镜头分割、关键帧提取、GIF图合成等技术，可快速预览视频完整内容。

2.4 智能化发布子系统

智能化发布子系统实现自动推荐稿件发布渠道、多渠道自动分发、评估多渠道产品运营指标。根据当前稿件的标签推荐一个合适的栏目，在适合的栏目中根据传播效果取出热度高的稿件推给用户，用户也可以详细浏览这些指标的相关分析结果，再结合个人经验进行选择。

2.5 智能化评价子系统

智能化评价子系统通过建立新闻传播指数对新闻的传播情况进行评价。通过对新闻进行监测、跟踪、分析，研究新闻的传播行为，重点关注新闻谁在看、谁在转等问题。通过记录用户的行为，统计新闻点击情况，通过跟踪新闻传播行为，分析转载情况，再进行数据整理以及算法处理，从而客观得出具有对比性的影响力指标。

新闻传播指数系统就是建立一套计算模型和信息系统，对新闻传播进行全程跟踪，分析其传播的各种行为，形成反映新闻影响力的传播指数。一是发现对象。根据需要分析的对象，设计规划技术路径，利用信息检测爬虫技术及时发现需要考核的分析对象，并将分析对象纳入考核分析数据库。二是跟踪对象。系统对发现需要考核的分析对象，在设定的考核期内进行全程跟踪，记录其传播行为，并将相关信息存入数据库。三是分析对象。系统对跟踪对象的传播行为进行分析，重点分析考核对象在考核期间的点击和转载等情况。四是考核对象。建立新闻传播指数计算模型，通过综合运算，计算出考核期内的所有考核对象的传播指数，媒体的综合指数和记者的影响力指数。

3 智能全媒体内容生产系统的应用

图2 移动全媒体智能一体化服务平台系统流程图Fig.2 Flow chart of mobile all-media intelligent integrated service platform system

科技日报社于2019年建成的“移动全媒体智能一体化服务平台”实现了智能全媒体内容生产的目标，建立了策划、采集、编审、发布和评价的全流程一体化内容生产，用大数据和中国科技资讯库支持内容的智能化生产。工作流程如图2所示。

移动全媒体智能一体化服务平台主要实现以下功能，实现了科技日报社智能化全媒体生产的策划、采编、编审、发布、评价等功能。实现了科技日报社报网微端的一体化生产，个性化发布，全媒体传播，有效提高内容的生产效率和质量，对推进科技日报社新型主流媒体建设具有重要作用。如图3所示。

图3 移动全媒体智能一体化服务平台主要功能示意图

该系统具有以下显著特点：1.移动化内容生产。实现在手机等移动端上进行策划、采编、审批、发布等全流程操作；2.智能化内容生产。利用大数据和中国科技资讯库支持策划选题、辅助采编，利用人工智能支持查重、校对、机审、分类等；3.全媒体内容生产。系统支持文字、图片、视频、H5等媒体形式的编审；4.一体化内容生产。系统实现科技日报社所有原创稿件统一审核、统一标准、统一入库，报网微端各端口按照各自平台的内容需求，选择发布稿件，达到统一入库、各取所需的建设目标。

“移动全媒体智能一体化服务平台”2019年12月上线运行，移动化开放式的生产方式，大大提高了报社新闻的生产能力，智能化让采编的质量得到明显提高，一体化的内容生产，大大推进报网微端的融合发展，提高新闻的传播力和影响力。

4 结束语

在互联网的信息时代，人们对信息的获取更加便捷，对内容的要求更加多元化和分众化，内容生产的方式必须满足用户的需求，智能全媒体内容生产系统也要随着内容生产方式的变化，以及新技术的应用不断创新，生产出符合人们需要的全媒体传播信息内容。

本文得到北大方正电子有限公司的支持，在此谨表感谢。