真相：人工智能与新闻写作机器人

　　人工智能与新闻写作机器人

　　

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　　一、当前新闻写作机器人的发展概况

　　新闻机器人，或者叫AI机器人。是人工智能在新闻领域的最新应用。其实，在‘‘九寨沟强震”出现机器人新闻曾经，新闻机器人就已被世界上的主流媒体所关注并加以使用。例如，国外有路透社的WordSmith，华盛顿邮报的Heliograf以及纽约时报的blossom等。国内则有新华社的快笔小新、腾讯的dreamwriter、第一财经的DT稿王等。这些写稿机器人无一例外都运用到了大数据处理技术。首先通过数据采集，将其录入数据库中，在将这种数据根据句子出现频度以及新闻要素关键词进行剖析加工。制作出一套符合该媒体发稿风格的糢板，然后将新闻元素5W1H代入其中，一篇新闻消息就这样形成了。

　　二、机器人写稿的优势

　　提升发稿速率，全天候新闻热点检测，提高新闻的时效性

　　时间对于新闻的意义非同小可，尤其是在当前网路新闻环境之下．可谓是分秒必争。新闻机器人通过之前学习相像稿件的写作模式，凭借其快速的信息处理能力，可以在极短的吋间内就与出一篇符合该媒体写作风格的作品。

　　新闻愈发全面，互联网端新闻报导的长尾效应突出

　　在互联网平台上新闻报导的长尾效应非常突出，即因为受众基数巨大，即使冷门用户其数目也非常可观。同吋基于互联网平台的新闻传播对个性化新闻需求的满足也有利于用户粘性的增速。这也符合未来订制新闻，分众化新闻的大趋势。

　　使记者从快新闻中解脱下来．着力对深度新闻的构建

　　当前，新闻消息的生成和传播速率越来越快，新闻的时效性也要求越来越高，但与之相对的贝『新闻消息的影响力却大不如前。一方面．新闻的半袞期越来越短，另一方面快餐式的新闻参杂网路．媒体行业的激烈竞争促使记者疲于应付千篇一律的消息，即便这么，漏题现象也时有发生。在那些消息上使用机器人写作，使得记者可以从疲于奔命式的抢新闻中解脱下来．对风波背后的新闻线索进行深入挖掘和批判性地思索。从长远看来，深度报导对新闻界是有百利而无一害，甚至可以使快新闻渐渐慢下来，也给与读者思索与品读的时间。

　　面对巨大数据量处理时降低出错量

　　对于经济、体育类的新闻，常常有许多数字．数据须要整理汇总。人类记者在处理这种数字、图表时，常常由于数据量大而忙中出错．但是，机器人凭着其强悍的运算能力，可以处理海量数据，且不容易出错。

　　不带有个人情感．文章更加客观

　　机器人新闻小带有任何人类情感，文章的生成完全依赖于数据。比如在比赛汇总上，不会由于喜爱某支球员而厚此薄彼。而是严格依照数据，客观地陈述事实。在某种程度上，机器人新闻更接近新闻上对客观性的要求。

　　

　　媒体对“新闻机器人”的报导

　　三、目前机器人写稿存在的问题

　　机器人对信息的深度理解不够

　　新闻机器人所能做的只是在现有数据库的支持下，对文章进行词汇和句子的抓取，然后进行排列组合，就像在进行一个复杂的填字游戏那样。机器人对文章的深度理解能力还远远不能与人类相提并论。虽然身为第二代新闻机器人，在语义理解上仍具有很大缺陷。但随着机器学习能力的不断提升．相信这些低级错误是完全可以避免的。

　　扁平化新闻千篇一律，缺乏亮点和重点

　　对信息的提炼和概括能力不足

　　要想把一篇文章写好，对信息的概括和提炼能力是一个记者必备的职业素质，长而空洞的文章是没有人看的。但目前的写作机器人其实没有提炼和概括的能力，提炼与概括的前提是理解，机器人对于人类语言的理解能力还非常弱，这就限制了机器人写作的文章体裁和领域。

　　写作领域较为单一，目前局限为财经和体育

　　机器人新闻当前的应用还逗留在以使用数据为主的新闻领域。具体的说是在财经和体育方面。主要工作是年度财报新闻以及比赛新闻。而且大部分的新闻机器人都较为单一的从事某一领域的写作。很少能“身*敏*感*词*”、“一机多能”。这一方面是因为其初始写作模块的设置，功能较为单一，未能考虑到深读学习功能：另一方面．数据壁垒的造成其不能获取学习更多的*敏*感*词*，导致其”知之很少”．

　　四、未来机器人新闻的未来发展方向

　　跨领域的多面手

　　目前来看．新闻机器人的写作能力还仅仅逗留在某一领域。一方面，现有的机器人写手不象人类一样．可以眼观六路耳听八方，它的处理器能力还挺单．。交叉数据的处理能力太弱。其次，数据库的开源也是阻碍新闻机器人跨领域上作的一个障碍．机器人写手只有接入到相应的数据库中能够继续进行剖析数据，加工模板．再套用写作。不同数据库之间的开源以及数据的整合促使机器人的跨领域写作有一定阻力。因此，像新华网的快笔小新．它似乎是有3个分身，每个分身各处理一个领域的新闻消息。但是，机器人的发展不可能局限于某一领域。随着其数据处理能力的提高，以及数据开源成为可能．跨领域的机器人新闻写作将成为可能，这样一来，不仅大大节省了成本，而且写出的稿件将愈发全面，不同数据库的资料可以互相补充．取长补短。写作的类型也将不仅仅局限于短消息。使得人物通信．甚至时政评论成为可能。

　　人类记者、編辑的助手

　　将来的新闻编辑部太可能出现二加一的局面，即机器人记者同人类记者撰稿，机器人编辑同编辑共同初审把关。机器人记者可以对大量文本，音视频数据进行处理，形成报导提纲或数据图表，经过一轮对数据的加工，使得记者省去了查阅资料，整理汇总的不便，对报导重心做到心小有数．下笔有神。同时，可以协助编辑校对文稿．并快速发布到各媒体终端。

　　平等的交流者

　　目前为止．写作机器人还逗留在单向度的接受指令，进行运算的层面。也就是说机器人还只能逗留在辅助记者工作的阶段。但相信在不久的将来，随着数据量的增多，机器的运算能力的降低．以及机器对于自然语言理解能力的提高，机器人可以平等地同人类进行交流，对人类的意见进行反馈建议。

　　多平台终端、数据库资源的连通者

　　未来随着各机构数据库、不问平台之间的不断开源，新闻机器人可以实现“推”与“拉’’ 的多平台终端，数据库资源连通。一方面可以将写好的稿件快速同时上传到多个媒体平台，例如近日机器人小明可以将所写明日头条的稿件白动共享到微博平台：另一方面，将不同数据库连通上去：使得数据交叉整合，发挥更大的效能。

　　媒介融合的推动者

　　新闻机器人小明在此次亚运新闻报导中加入了图象辨识，可以选购出合适的赛事画面作为文章配图。在今后的发展中机器人甚至可以将视频、音频甚至虚拟现实技术整合上去。实现真正地媒介融合。新闻机器人和可能是今后媒介融合的一个具体产物，它出现在新闻现场，根据新闻对象须要，安装相应的新闻模块，装配虚拟现实*敏*感*词*，可以快速写稿、现场直播，制作VR作品．未来的新闻机器人发展的可能性是无限的。

　　

　　小传点题

　　个性化新闻推送对新闻生产机制、受众的塑造与发展策略

　　一、对新闻生产机制的塑造

　　新闻生产的智能化数据驱动范式：数据引擎成为内容“标配”：瀲活“长尾内容”，满足用户的小众化需求

　　新闻内容分发成为专业化的独立部门．：集社交、搜索，场景辨识，个性化推送、智能化聚合于一体

　　二、对受众的塑造

　　个性化新闻推送之利：有助于“使用与满足”范式下用户地位的升级

　　个性化新闻推送之弊：易引起用户信息消费的固化和“信息茧房”效应的形成

　　三、个性化新闻推送机制未来的发展进路与技术重点

　　走出“茧房”效应：基于用户的社交数据和相关关系“定义”潜在需求

　　“聊新闻”：基于人工智能的人机交互模式可以对个性化精准信息服务起到扩张和挖掘作用

　　连接物联网：用户获取的不单单是简单的新闻资讯：而是一整套相关的配套服务，信息获取平台也弄成一个实现精准服务的超内容社区

　　

　　

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