互联网平台智能技术如何助力媒体新闻创新？

当下，互联网平台对新闻业的显著影响之一在于其对新闻生产的智能化改造，包括腾讯、百度等在内的平台媒体与人民日报、中央电视台等主流媒体在智能技术的新闻创新实践方面合作越来越紧密。其中，腾讯开发的青云智能开放平台（dream writer）就是商业平台助力专业媒体智能升级的代表之一。发展至今，青云智能开放平台年发稿量30万篇，稿件字数6000万，平均成文速度为0.46秒/篇，涵盖财经、体育、房产、法律等20多个场景。本文以腾讯Dream writer为例，以其智能化新闻实践为研究对象，分析智能技术对新闻生产流程和机制的影响，并在此基础上对智能平台驱动下的新闻业发展进行简要探讨。

01

智能生产：升级内容制作的效率

互联网平台对新闻生产的智能化改造首先体现在智能生产方面。腾讯dream writer的智能新闻生产，主要有垂直内容生产、自动视频生产、摘要算法等工具，三者分别对应智能化新闻生产实践的自动化、视觉化与人性化趋势。

1.垂直内容生产

无论是国内还是国外，新闻生产的智能化升级都从数据主导的垂直领域（财经新闻、体育新闻）发端，而后不断扩展到新的垂直领域。腾讯Dream writer的智能化新闻生产的情况来说也是如此。自2015 年 9 月发布首篇智能化新闻作品《8 月 cpi 同比上涨 2.0%，创 12 个月新高》以来，腾讯Dream writer已经在财经、体育、地产、科技、区域四大领域，宏观数据、数码产品、政府公告等20多个细分领域被充分应用，为提升新闻生产效率、满足用户信息需求方面做出了积极探索。

图1 腾讯Dream writer生产的财经新闻

图2 腾讯Dream writer生产的体育新闻

图3腾讯Dream writer生产的游戏电竞新闻

腾讯Dream writer的垂直内容生产已经由单一的数据驱动的财经与体育报道扩展到游戏电竞、法律政策、公司金融等多重领域。除了依托自身平台进行生产外，腾讯还与主流媒体合作，推进主流媒体新闻生产的智能化转型。例如，齐鲁晚报APP就通过记者AI小壹发布dream writer的天气类稿件，生产规模稳定在每天20条。

图4 腾讯Dream writer与齐鲁晚报合作生产的气象新闻

2.自动视频生产

视觉化是当前的新闻生产革新的重要转向。《2019中国网络视听发展研究报告》数据显示，截止2018年底网络视频用户规模已达7.25亿。包括短视频在内的网络视频已经成为仅次于即时通讯的第二大互联网应用，高于搜索和网络新闻。[i]与文字相比，短视频新闻建构了一种新的“微叙事”模式，其中包括以标题为重点的文字“激活”，在前几秒内引起用户兴趣的“秒级”响应和给观众身临其境的在场感。[ii]视频成为了媒体内容创新的主赛道，H5、VR等可视化形态被普遍运用于重大题材的报道中。[iii]

图5 东方网使用青云智能开放平台（dream writer）所生产的政策解读视频

腾讯Dream writer的自动视频生产，利用文本摘要、语音合成、视频合成等技术，将图文新闻转化为短视频，迎合乃至引领了当下新闻生产的视觉化潮流：自有的自动短视频平台日均生产能力超过1000条；此外，腾讯还通过与主流媒体合作的方式，助力其提升传播的针对性与精确度。例如，东方网旗下政务新媒体就通过使用Dream writer的视频功能，来提高政策解读的精确性与准确度，每天能够生产超过30条视频，具有相当的使用强度。此外，腾讯Dream writer的自动视频生产也与广州日报、南方＋、楚天都市报等媒体开展了不同形式的合作。

3.摘要算法工具

著名媒介理论家保罗·莱文森指出，媒介发展与进化具有明显的人性化趋势。[iv]随着作为基础设施的互联网平台与人们的日常生活的嵌合程度的日益加深，在互联网平台的运作机制与用户信息消费偏好双重因素的作用下，媒体机构的新闻价值理念与新闻呈现方式出现了一系列“以用户为中心”的调整。例如，有研究指出，以嗡嗡喂为代表的新闻聚合网站就对新闻价值判断方式实现了转换：分享比内容更加重要，分享提升了新闻价值；标签分类，新闻的秩序化提升了新闻价值。[v]腾讯Dream writer开发的摘要算法工具，把握住了移动互联网时代用户的新闻消费偏好，进一步提升了用户新闻消费的效率。

图6 “川报观察”运用摘要功能整合本地信息，为当地用户提供信息服务

Dream writer的摘要算法工具，主要包含长文提炼与早晚报、简报生成两个板块。长文提炼方面，摘要功能可以实现万字长文的核心内容提炼，满足微信推文、百字微博、精华摘要等多个应用场景，为内容的多平台分发的提供了技术支持。早晚报、简报生成方面，通过对大量新闻文本进行语义分析和快速摘要，可以迅速形成热点汇总类、新闻聚合类、事件盘点类的新闻稿件，进行自动写作与辅助写作，提升新闻生产效率。腾讯Dream writer开发的摘要算法工具，目前已经开始与媒体开展深度合作，在助力区域建设县级融媒体中心方面发挥了重要作用。例如，区域新闻客户端“川报观察”将腾讯Dream writer的摘要功能运用于“ AI 读”小程序上，通过摘要功能提炼整合本地热点，为本地用户提供便利。值得注意的是，该小程序将推广至四川 183 个区县，这为当下的建设县级融媒体中心浪潮，提供了重要的路径参考。除了“川报观察”，腾讯Dream writer开发的摘要算法工具还与广州日报、一点资讯等媒体与咨询平台开展了合作。

02

智能审核：强化信息的精准把关

新闻报道力求准确客观。在操作层面，这一要求集中体现在文字与术语的使用准确性上。腾讯Dream writer开发的智能纠错功能——机构媒体稿库文本审核，通过建立多种自定义规则库，结合深度语言模型的解析，对文本进行全方位地检查校对，识别并纠正文本中的错别字词。

图7 腾讯Dream writer智能纠错功能示例

基于计算机的文本识别与纠错技术在西方新闻业已逐步得到广泛应用，腾讯Dream writer开发的智能纠错功能则充分立足中文表达的习惯和使用语境：比如中文语境出现的错误，错法往往千奇百怪：“有输入法联想错误导致输入其他同音词，由此出现的搭配不当；有发音不准导致拼音输错；还有形近字、几乎约定俗成的错字等，很难有成熟的规律一网打尽。汉语的表达主观且多样，如果没有海量语料来训练模型，则试验很难取得成效。”[vi]

腾讯Dream writer开发的智能纠错功能同样也与主流媒体开展了深度合作。例如，新华社技术局技术研发中心就与腾讯技术团队合作研发了“稿件纠错系统”。该系统在腾讯已有稿件检校纠错算法基础上，结合新华社新闻数据和业务特点，进行了二次开发和逻辑规则再造， 并取得了一系列重要成果：算法提升方面，解决了稿件中领导人姓名混淆的问题，实现了常见音近字、形近字、语义搭配等错词提示，落马官员姓名敏感词提示，以及领导人排序错误等序列问题；数据积累方面，该系统囊括了包含现代汉语词典、地名词库、易错词等超过40万条规则数据资源；技术引进方面，专门引入Bert语言模型来辅助纠错系统，提升了算法先进性与准确性。在智能纠错方面，腾讯Dream writer与新华社的合作，在某种程度上提供了一种关于技术驱动下的新闻业发展的协同想象：技术与人的关系，将成为探讨新闻业职业边界与权威建构的核心变量。

03

智能交互：提升用户对内容的消费体验

1.智能语音

互联网对传统新闻业进行重塑的一个重要层面，在于其促进了新闻产品从“观看”到“体验”的转型。[vii]一般而言，用户对新闻的“体验”包含两层逻辑结构：一是“可用”，二是“易用”。[viii]由此，致力于产品使用的技术可用性、可理解性与愉悦性的“交互”[ix]也成为了提升产品使用“体验”的重要维度。就中国新闻业创新的交互维度而言，目前中国新闻产品交互创新集中于数据新闻，VR新闻、H5新闻等，语音交互涉猎相对较少。

图8 腾讯新闻畅通版综合运用摘要算法与语音转换技术，为用户提供非视觉场景下的新闻

腾讯Dream writer开发的智能语音功能主要由语音播报与有声读物两部分组成。语音播报方面，在语音导航应用、新闻APP中，语音合成可以快速生成高质量的播报音频，进而实现在开车等特殊场景下新闻信息的即时传达。有声读物制作方面，通过将文本材料，以文本文件的方式导入离线语音合成引擎，产生完整的可重复阅读的音频材料，方便用户随时取用。此外，在智能语音交互领域，腾讯新闻还推出了聊天机器人，以及音乐甄选功能，让新闻内容的呈现更具自然状态与感染力。

腾讯Dream writer的智能语音已在不少专业媒体中有效运用。例如，借助智能语音功能，南方plus客户端让新闻的文字载体转换为音频载体，在产品原有文字阅读场景下增添了收听朗读功能，为用户消费新闻内容增加了新场景，建立了新渠道。从目前的使用程度而言，其使用智能语音功能的转换的文字稿件达到每天三四千个。除了南方plus之外，腾讯智能语音也与广州日报、大河报等省市级主流媒体开展了合作。

2. 智能配图

前文提到，视觉化是移动互联网时代新闻生产革新的重要趋势。腾讯Dream writer针对图片较少或者无图新闻文章，通过研发的深度学习文本图像的语义匹配模型，可做到依据语义内容，匹配最合适内容的高质量配图，提升文章丰富性和可读性。具体而言，其智能配图主要分为正文配图、推荐位配图、相似图匹配三部分。在其系统设计中，系统配图主要由输入tag（标签）、输入内容、输出图片三部分组成。例如，输入tag: 扶贫，输入内容“如何让这些地区的纯天然食材触达城市消费者的餐桌？近年来，上海积极探索以市场为导向的消费扶贫新模式……惠及建档立卡贫困户 1万多人”，系统就可以输出图片（如下图）供配图使用。

图9 系统输出的关于“扶贫”的图片

目前，这一功能尚未在新闻报道中广泛应用，其本质原因并不在于技术问题，而在于规范与风险问题。使用自动配图，会引发多个与新闻业密切相关的问题：在新闻业内部，这种自动配图的出现是否会导致新闻从业者之间的权力变化？新闻业该如何将自动配图纳入新闻生产的规范流程之中？自动配图放在新闻真实的框架下，又该如何理解？是否会由于使用不当，引发品牌与声誉受损等风险问题？倘若能够解决好以上几个问题，自动配图将会在新闻业中得到更广泛应用。

04

结语

以往的新闻业创新研究，一定程度上面临“以专业媒体本位”的问题，对于互联网平台的新闻创新实践缺乏关注。以腾讯Dream writer为代表的互联网平台的新闻创新实践，即智能生产、智能审核与智能交互这三种应用，为我们在中国社会语境下理解新闻业创新提供了新的观察对象。

随着作为基础设施的平台与人们的日常生活的嵌入程度日益加深，一套基于互联网平台运作机制的生活方式与生产实践正在逐渐浮出水面。聚焦中国新闻业自身，平台化成为了当下新闻业创新实践的关键词。一方面，更多主流媒体在入驻微博、微信、今日头条等基础上，进入抖音、快手等短视频平台，以拓宽内容分发渠道，实现多平台联动的内容传播；另一方面，主流媒体也在积极布局、建立和完善自己的客户端，尝试打造更加具有聚合、智能传播优势的移动平台。[x]

值得注意的是，互联网平台运作机制与中国新闻业运作逻辑之间仍然有所差异，使得中国新闻业创新研究存在专业媒体与社会平台存在一定程度的割裂，进而遮蔽了将二者进行统合来观察传播生态的理论视野与实践路径。本文聚焦腾讯Dream writer的新闻创新实践及其与专业媒体的合作，对中国社会语境下的互联网平台新闻创新的实践做了初步分析，以期通过其与专业媒体实践的接合，来对过往相关研究的缺失进行适当补充。未来，商业互联网平台与主流专业媒体新闻创新之间的接合，还需要研究者做进一步探究。（作者分别为中山大学传播与设计学院教授，政治传播专业博士生）

参考资料：

[i] 《2019中国网络视听发展研究报告》揭示八大核心发现[EB/OL].新华网，2019-5-28，

[ii] 彭兰.短视频:视频生产力的“转基因”与再培育[J].新闻界,2019(01):34-43.

[iii] 张志安,龙雅丽.平台媒体驱动下的视觉生产与技术调适——2019年中国新闻业年度观察报告[J].新闻界,2020(01):11-18.

[iv] 赵雪波,张璐.媒介进化的生物动因、技术本质及规律[J].现代传播(中国传媒大学学报),2018,40(11):150-154.

[v] 陈力丹,何健,马骏.社交新闻聚合网站的新闻价值运作路径——以嗡嗡喂为例[J].当代传播,2016(06):19-22.

[vi] 腾讯新闻推出中文纠错算法能力，从此AI拯救“手癌”不是梦，来源：全媒派，2018年6月29日.

[vii] 周勇,何天平.从“看”到“体验”:现实体验技术对新闻表达的重构[J].新闻与写作,2016(11):46-49.

[viii] 何天平.“交互即信息”：互联网新闻产品交互设计基本理念与创新路径[J].中国出版,2019(20):31-35.

[ix] 罗兰. 交互设计情感化设计现状及发展研究综述[J]. 中国包装，2018（12）

[x] 张志安,龙雅丽.平台媒体驱动下的视觉生产与技术调适——2019年中国新闻业年度观察报告[J].新闻界,2020(01):11-18.