您不知道的数字转换和IBM重新设计高效的个性化新闻

时间:2019-01-07 16:07:33 来源:猇亭新闻网 作者:匿名
  

[HC360]据慧聪网《2016年中国广电行业发展报告》称,2016年,中国广播业采取了“互联网”特快列车,深度整合和深度洗牌,深刻改变了行业内部结构,激发了行业新的发展。 2016年,是广播电视业的改革和发展。升级,提高质量和效率的重要一年。

在整个产业转型升级和成果优异的背景下,它离不开创新和技术背后的无声支持。中央电视台的“新闻选择头脑风暴系统”就是这些幕后英雄之一。该系统为CCTV新闻频道的全球2,000多名记者提供实时,多角度和个性化的新闻推送,确保每位CCTV记者首先能够及时了解他们关注的领域的最新信息。 。

2017年6月,中央电视台“新闻选择头脑风暴系统”荣获2016年广播电视技术创新奖二等奖。

智能战略始于五年前

中央电视台新闻频道有近2000名工作人员,分布在中国31个省市,以及3个国外电台和4个中心电台,共有约70个分支机构。除了前期采访和后期制作,还有一些央视新闻部门。

编程的庞大规模和数量产生了对新闻内容源的大量需求。当时,除了固有的渠道渠道外,近60-70%的新闻线索来自互联网。从采访到节目制作,当时的央视新闻团队依靠个人寻找物质来源,判断新闻价值,选择问题和做出决定。

2010年,中央电视台和IBM共同创建了“新闻选择头脑风暴系统”,开辟了新闻共享的新商业模式。系统建立自动新闻采集和内容分析引擎,收集互联网和CCTV内部信息源的实时新闻线索,通过内容特征分析,关联分析,内容聚合等“理解”内容的含义和特征。 ,并获得热点。话题。

在内容分析的基础上,该系统积极向2000多名记者宣传不同的新闻线索,相当于2000多个新闻视角。成千上万人的“智囊团”大大增强了中央电视台的记者。效率。超过2,000个新闻观点的背后

“新闻选择头脑风暴系统”每天有超过20,000条线索数据。根据时间,政治,社会,地方,军事,经济,热点和紧急情况的分类,如何根据2000多名记者的观点进行分类。按时按需推送2,000多名记者?

在互联网技术的基础上,“新闻选择头脑风暴系统”利用网络技术在不违反网络安全法规和公众规定的情况下,在当地捕捉新闻节目部门要求的关键网站的新闻信息。网站。在自动分析,聚类和处理之后,通过短信,电子邮件,系统中的推荐区域和移动APP将其迅速推送给记者。

中央电视台的“新闻选择智库系统”分为三个层次的12个功能模块:信息收集,信息处理和信息呈现。其中,信息采集是新闻线程信息等数据的统一入口,信息显示是处理后的数据输出,中间信息处理部分是信息的智能识别和分类的核心。

(上图为新闻选择智库系统的功能图)

底层信息收集层包括四个模块:互联网频道收集,手动新闻线程录入,专有频道收集和收集界面管理。 “新闻选择头脑风暴系统”可以通过收集各种新闻来源管理多个并行收集任务,包括许多互联网站点,CCTV呼叫中心,CCTV新闻联系人以及来自各个合作伙伴组织的实时领导。大量的新闻线索。

中间信息处理层包括四个模块:新闻线索分类,新闻线索聚合,新闻线索人工审查和文本内容分析。通过自动权重收集,同源信息合并,分类和筛选等,“新闻选择头脑风暴系统”清理和组织获取的新闻信息,建立与外界同步,新闻价值丰富的新闻线索库。高效。提供最新,最热门和最全面的第一手资料。

在内容分析方面,“新闻选择头脑风暴系统”通过文本内容分析引擎分析大量新闻线索的内容,不仅分析了当前的新闻热点,还明确了热点事件的生命周期阶段,并结合新闻与事件。 (主题)许多新闻频道的初级,妊娠,成熟和衰退阶段的不同特征,为新闻制作指挥官提供智能指导。此外,内容分析还结合了中央电视台新闻的广泛报道,根据新闻主题和地理分类的需要,以及基于热点分类和应急分析的分类规则,分类语料库等自动内容分类。和法官。

顶级信息表示层包括五个模块:线索浏览,线索查询,用户个人工作台,线索订阅管理和新闻线程主题。 “新闻选择头脑风暴系统”将内容分析的结果与记者的工作特点相结合,并将新闻主题推向不同类别的记者。它还支持记者根据自己的需求定义订阅规则,这大大增强了每日搜索新闻线索。效率。

“新闻选择头脑风暴系统”结合了搜索和自定义注意主题,实时提取新闻主题。例如,第19届全国代表大会,共用自行车等可以被定义为不同的部分并推送给系统中的记者。在工作台上。通过底层和中间层收集统计层,上层实现了个性化和定制化的显示,构成了2000名记者的2000个新闻视角,实现了高效的信息获取。

走向人工智能的未来

中央电视台的“新闻选择头脑风暴系统”是近几年来整个中国传媒业数字化和智能化转型的典型代表。

2012年,IBM商业价值研究院发布了《超越数字化:媒体与娱乐行业的未来》白皮书,指出媒体和娱乐行业必须关注消费者的个性化内容需求,及时制作与消费者相关的内容,从而创建个性化内容经验,而不仅仅是分发数字内容。

2017年,IBM商业价值研究院进一步发布了一份白皮书《拥抱内容世界,迎接崭新未来》,指出随着互联网和社交内容和数据的爆炸式增长,传统的分析解决方案将无法充分利用大数据的价值。认知计算可以充分利用和利用所有数据中的隐藏见解,为决策支持提供服务。使用人工智能,机器学习算法和自然语言处理功能,认知计算可以理解大量数据(包括超过80%的文本数据),将分析提升到一个全新的水平。IBM 2017年白皮书《媒体行业数字化再造进行时》也指出,新的数字经济要求全球媒体行业经历三个“数字”阶段:从物理媒体到数字媒体的数字化,统一所有数字流程和技术的数字化转型,以及重新构想内容。价值链和生态系统的数字化再造。对于媒体而言,基于人工智能的数字再造是最终目标,也是进步的时代。

事实上,数字化再造对所有行业来说都是不可避免的。更重要的是,企业,消费者和行业的整个生态环境同时进行数字化重新设计。在这个前所未有的数字潮流中,只有追赶的选择越来越被动。 (文/宁川)

主编:王彩萍

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