智能媒體技術在融媒體時代新聞創作中的應用

于 超

（乳山市融媒體中心，山東 威海 264500）

0 引言

媒體融合發展背景下，媒體競爭越來越激烈。新聞創作作為電視媒體的一項重要工作，傳統新聞創作技術存在的弊端日益突出，嚴重影響新聞創作的效率及質量，不利于電視媒體長遠穩定發展。智能媒體技術作為現代科學技術的重要產物，具備強大的信息挖掘能力、數據處理能力，將其融入新聞創作中，能夠為融媒體時代電視媒體新聞業務創新、轉型升級提供重要幫助。因此，廣播電視媒體要重視對智能媒體技術的應用。

1 智能媒體技術的概念和特點

1.1 概念

智能媒體技術指的是將媒體和大數據技術、傳感器技術、互聯網技術、計算機視覺技術、自然語言處理技術及云計算技術等一系列先進化技術相融合，自主化感知用戶個性化、多元化需求，進而動態化為其推送針對性的信息，實現智能化、數字化、自動化、個性化的媒體服務，滿足新時期用戶不斷增長的需求[1]。

1.2 特征

智能媒體技術在實踐應用中呈現出下述幾個方面的特征。第一，算法驅動，運營高效。算法是智能媒體技術的核心，將算法技術融入應用傳媒領域，可提前設定程序讓媒體自主運行，進而自動化采集數據信息，智能化制作新聞文本，定向開發媒介產品，利用機器替代人工勞動力。第二，人機協同，深度互聯。智能媒體技術可實現對人的洞察，人和機器之間實現了高度協作，逐步取代了人力協作。新聞編輯和新聞記者不再是孤單的新聞內容生產制作者，借助智能化媒體設備即可高效完成新聞創作任務，而且可語音傳播新聞內容，方便用戶對信息的獲取。第三，精準傳播，自主進化。智能媒體時代，各項智能媒體技術逐漸被應用于新聞傳播領域，并且呈現出高度的擬人化特征，尤其是基于大數據技術的定向分析技術，應用于新聞業務中，可顯著提升新聞傳播精準性，并體現出不錯的傳播效果。第四，自主學習，自我凈化。智能媒體技術應用于新聞業務，可實現對外部環境的自主化感知，而且可實現自主學習、成長和進化，不斷豐富思想，感知能力更強，其傳播地位將直逼人類甚至超越人類[2]。第五，私人訂制，智能推薦。智能媒體技術與傳統技術不同，其能夠采集用戶瀏覽習慣、閱讀歷史等內容，通過算法分析了解用戶需求，發現用戶行為規律，進而制作獨具特色的新聞并將其精準分發到各類目標人群，實現對新聞內容的個性化創作與推薦，增強用戶體驗及黏性。

2 智能媒體技術要點

2.1 數據挖掘與分析技術

數據挖掘和分析技術是智能媒體技術的重要組成部分，在新聞創作中發揮著非常關鍵的作用。數據挖掘和分析環節，在網絡爬蟲技術、應用程序編程接口（Application Programming Interface，API）技術的加持下，可自動化提取新聞數據，并預處理所采集的各類原始數據，進行數據清洗、數據去重、數據缺失檢測等操作，實現對數據質量及準確性的有效保障。對于經過預處理的數據，采用數據挖掘算法對數據當中具備較高利用價值的信息進行提取，并將其應用于新聞創作當中。數據挖掘和分析技術的核心是數據分析和模式識別。分析數據時，借助統計學手段統計有價值的數據并展開分析，能夠幫助新聞記者及新聞編輯了解觀眾興趣及需求，進而為其推送針對性的新聞信息內容。進行數據模糊識別時，借助深度學習技術和機器學習技術，能夠發現新聞事件規律，為新聞編輯和記者決策提供重要參考[3]。

2.2 自然語言處理技術

自然語言處理技術是智能媒體技術的一項核心性技術，可讓計算機快速處理、生成自然語言文本，實現人與計算機之間的高效交互。自然語言處理技術主要由以下幾部分組成。一是文本分析和情感識別。文本分析是自然語言處理技術的基礎，通過對自然語言文本進行分詞以及詞性標注等處理，進而將連續的字符轉換為結構化的詞匯信息；情感識別則可實現對文本情感的識別，將其應用于新聞創作中，能夠快速了解用戶對新聞事件的情感態度，為后續內容優化以及輿情分析提供重要參考。二是語義理解和生成。該技術應用于新聞創作中，可幫助新聞記者及編輯更加深入地理解用戶意圖與需求，并深入掌握語言文本含義，在此基礎之上聯合語義生成技術，為用戶量身定制新聞內容，自動化生成新聞標題及摘要，帶動新聞發布效率的提升[4]。三是機器翻譯和語音識別技術。依靠該技術，有助于新聞工作者及時高效獲取到多模態、跨語言的信息，然后將其快速翻譯成為常規語言或本地語言，使得新聞報道范圍更廣、更深。在語音識別技術的支撐下，可快速將語音新聞轉化為文本新聞，提高新聞創作及發布的效率。

2.3 人工智能與深度學習技術

智能媒體技術中，人工智能與深度學習技術發揮著重要作用，通過搭建神經網絡及深度學習框架，能夠實現對文本、圖像、語音以及視頻等多種類型媒體數據的高效處理及分析，不斷豐富素材，為新聞創作提供便利和幫助。圖片、視頻以及文字是新聞創作環節非常關鍵的元素，通過合理添加圖片及視頻，能夠增強新聞報道的真實性，并提升其吸引力、說服力。新聞創作當中應用智能媒體技術，發揮圖像識別技術的功能作用，能夠自動化標注并分類視頻內容及圖像，方便新聞創作對素材的獲取及整理應用。不僅如此，圖像生成技術、視頻合成技術亦是人工智能與深度學習技術的重要組成部分。將其應用于新聞創作環節，可豐富新聞表現形式，增強新聞報道的創意性、生動性、有趣性。除此之外，應用智能決策算法，能夠結合用戶愛好及需求為其私人訂制新聞內容，智能化決策新聞選題、標題、內容等各環節工作，滿足用戶對新聞報道的個性化需求及對新聞內容的滿意度。

3 智能媒體技術在融媒體時代新聞創作中的應用路徑

3.1 內容采集智能化

內容采集是新聞創作的關鍵環節。傳統新聞內容的采集主要是由人工完成，不僅采集速度緩慢，而且采集渠道狹窄，無法很好地保證新聞創作質量。借助智能媒體技術，可實現對新聞內容的智能化采集，新聞采集效率明顯優于傳統人工采集模式，可第一時間將最新發生的新聞經過采集、整理后報道給用戶，更好地保障內容的時效性。智能媒體技術的加持，實現了新聞信息采集范圍的擴大，比如針對地震、火災等突發性自然災害，往往無法深入現場進行報道，但借助無人機等智能化設備，即可深入現場采集信息，獲取到與新聞現場相關的更多視角、范圍的信息資料，為新聞報道提供重要的素材，增加新聞報道深度。

3.2 內容生產智能化

智能媒體技術具備對人類思維與能力的模仿特征，其識別、創造、分析及推斷能力要優于人，這對新聞內容的生產形成了非常大的影響。新聞內容的智能化生產需要借助多項智能媒體技術，包括自然語言處理技術、語音轉換技術、自動語音識別技術等等。借助上述智能媒體技術取代人工寫作，快速自動生成新聞稿，可將新聞編輯、記者等工作者從枯燥的工作任務當中解放出來，將更多的時間和精力投入到新聞線索調查及深度報道中。但需要注意的是，智能化內容生產往往會出現一些缺陷，如邏輯錯誤、用詞不準等，進而對新聞創作質量產生不利影響，影響新聞點記錄、收視率以及觀眾滿意度，甚至可能引發播出事故，產生不良社會影響，因此要加以管理[5]。

3.3 內容分發智能化

創作新聞時，如何讓內容生產和用戶需求始終維持在良好匹配的狀態，是新聞工作者需要深思的問題。人工智能時代，信息呈現出爆炸式的增長趨勢，過去以人工為核心的內容分發模式的弊端日益突出。融媒體時代，以算法推薦為核心的智能媒體技術為內容分發模式創新帶來有利的機遇。借助算法推薦，改變過去人找信息的方式，取而代之的是信息找人，使得內容分發更具高效性和精準性。以今日頭條為例，其在推薦算法的支持下，通過對用戶特征、喜好、瀏覽歷史等特征進行采集分析，可為不同的用戶提供個性化、多樣化的新聞內容，極大地改變了用戶對信息的獲取模式，可實時化、動態化、智能化地向用戶“投喂”信息，滿足用戶對信息的多元化需求，增強用戶對新聞媒體的黏性和滿意度[6]。

4 結語

融媒體時代，智能媒體技術與電視新聞媒體融合發展是大勢所趨。新聞創作是新聞媒體的重要工作內容，相關主體要提高對智能媒體技術的融合應用意識，充分發揮出智能媒體技術的優勢，轉變新聞創作理念和思路，創新新聞創作技術，提高新聞創作效率和質量，滿足用戶多元化與個性化需求，增強用戶忠誠度，提高電視媒體的影響力與核心競爭力，促進電視媒體新聞業務轉型升級發展。