还有什么新闻是机器人不会写的？

发表于 2017-07-10 分类于产品阅读次数： Waline：

机器写稿背景与现状

在几年前，国外就已经启用了智能机器人的写稿系统，并且已经为外文媒体提供了上千篇的文章。最著名的公司有三家 ARRIA、AI、NARRATIVE SCIENC。

但是国内的汉语语义复杂，语言处理一直处于摸索间断。很多媒体需要和学术机构合作才可以取得一定的成果。国内在这一方面比较领先的有微软、百度、腾讯、今日头条，他们利用大量的新闻稿做语言训练，试图创作一些符合语义的新闻。

但是由于一些敏感性问题，这个侧重体育、财经、民生领域，某一些怕有不可描述的风险。

稿件的创作主要有两种模式，一个是原创稿件，一个是二次创作。

原创稿件，主要是通过结构化的数据去生成一篇稿件。采用的是自然语言生成技术，是从结构化数据/意义表达生成自然语言语句。

而借助一些相关报道，进行二次加工的即为二次创作。二次创作采用的是自动摘要技术，我们从已有的文字素材去给它摘要，把它生成一个新的稿件。这是两类非常关键的技术。

当然为了防止抄袭，会对语言做一些处理。比如一些文本信息推荐技术和文本复述技术。简单的说就是智能的对语句进行引用，或者一些段落的重新复述。ps. 大学生毕业论文的福音啊！

根据体育赛事的比赛情况，自动生成比赛新闻稿。

通过赛事数据采集，数据分析，文档模版，语义实现。这就可以完成一篇体育赛事报道了。

根据微博明显监控，自动生成新闻娱乐类的新闻稿。

借助大数据学习，分析明星微博的价值性，可靠性，影响性，自动生成明星周边的突发新闻稿。

对长篇新闻稿的压缩，进行二次创作。以段落或者句子的形式供读者阅读。

需要分析大量文章，寻找比较客观、中立的稿件，以话题为单位进行内容的复述。

根据文章的内容自动产生相应的评论。

这是可以基于深度学习模型来完成。

目前国内已经上岗的机器人今日头条的「Xiaomingbot」小明机器人，南方都市报的「小南」，广州日报的「阿同」机器人。

小明主要服务于奥运会，小南、阿同当时是给2017年的全国两会做了一些报道的工作。

现在的小明写稿机器人，主要是针对体育赛事进行赛事报道，既可以生成几十字的短讯，又可以生成上千字的长篇报道，它包括NBA的比赛，也包括足球联赛，在奥运会期间写了456篇，单篇最高的阅读量是11万次。到上个月底，共撰写新闻5000多篇，总计阅读量1800万次。

不同的媒体稿件的要求不一样。传统媒体行业，比如新华社对稿件严格要求，错误零容忍。而自媒体，语句通顺，意思正确就行了。

这是自媒体会比传统媒体更加适合机器人的原因。

机器写稿将来不只是媒体行业，将来很可能写一些行业报告，或者写一些发言稿，都可能会利用到机器写稿的技术，不光是媒体行业写新闻会用到，其它的行业也会用到。

机器人还缺乏情感表达，之后将会训练主观意见在文章中的体现。比如「中国队大胜韩国队」或者「中国队惜败韩国队」的语句。他将更加的人性化。

最难的一点就是，机器的深度学习，让机器学会推理和归纳，写出真正的深度报道。分析报告背后的意思，政策后面的解读。这后面的路任重道远。

根据北京大学计算机科学技术研究所研究员万小军做了《机器写稿的技术与应用》的演讲报告整理