美联社打算再行雇用一批机器人来撰稿。 作为世界上仅次于的通讯社之一,美联社的合作伙伴还包括了上千家来自全球的报纸、广播和电视台。
这也意味著,同一个新闻事件,美联社要根据有所不同的输入媒介,获取有所不同的文本格式。 拿体育新闻报导来说,当美联社体育新闻记者报导完了一场比赛,他们要获取同一个新闻事件的八个有所不同文字版本。
除了写新闻的纸媒版本,记者还要获取新闻概要,以及用作电视或广播报导的稿件。困难的是,在体育赛事中,一般来说有多个参赛方,音频稿必须根据每个参赛队伍的赛况展开分开报导。 多达,美联社的记者们每周一共要花费800小时将这类纸质报导转化成为音频稿件,还包括广播和电视。
“这真是就是一个噩梦。”美联社的战略和企业发展副主席JimKenny说道。 为了将记者们从噩梦中解救出来,美联社这回又想起了机器人。
最近,他们正在研发一项利用人工智能将纸媒文本自动转化成为音频文本的技术。 过去几个月里,美联社与MattersVentures公司合作,研发了一套用作自动转化成文本的模型。 再行由记者将文本切换过程中必须规范的格式萃取出来 这套模型用作规范纸质新闻转化成为音频新闻时,必须包括的格式(比如故事更加较短、句子更加简练、数字四舍五入取整等)。接下来,美联社将和机器学习公司合作,再行探讨于体育报道,再行以此为样本研发一套限于于所有内容的自动转化成算法。
目前美联社还没有对该套模型展开测试,JimKenny预计还必须大半年的研发时间,所以我们还无法看见这次机器人的展现出究竟如何。 不过,使用机器人来撰稿早已不是什么新鲜事儿了。
两年前,美联社就和自动化文学创作软件WordSmith合作,已完成了大量牵涉到数字的财经报道文学创作。 此后,机器人护送的大多是一些不怎么必须动脑子的活,比如《华盛顿邮报》后来用机器人报导的体育新闻。 这回也是一样。美联社战略发展部经理FrancescoMarconi对这技术的观点是: “机器学习可以辨识出有人是如何对报导内容展开调整的。
当然,首先要在机器中原作好这些规则。但要胜过让编辑部失望的报导,机器学习和人工操作者还是不存在差距。
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