自然語言處理技術賦能新聞生產自動化應用案例探研

張建偉

（新華社北美總分社）

導語

隨著大數據、人工智能技術的發展，新聞行業迎來了歷史性的變革。新聞機構利用人工智能和大數據技術不斷推動新聞業態的發展。從寫稿機器人到個性化新聞推薦，新技術給新聞業注入了新的能量。

特別是在自然語言處理（NLP）技術領域，新聞媒體在這方面進行了較多的探索。比如，NLP技術對眾包的數據進行清洗和預處理。或在新聞編輯環節使用自然言語生成（NLG）技術優化新聞制作；使用推薦算法個性化新聞推送；或使用聊天機器人（chat bot）與用戶的實時互動。

1.自動化圖表新聞

根據相關新聞機構的調查發現，年輕讀者一方面對涉及公共服務且具有重要價值的新聞故事表現出濃厚的興趣；另一方面，對采用大段文字敘事的新聞則缺少耐心逐段閱讀。為此，國外新聞機構希望通過采用漫畫+文字的形式來發布新聞信息，通過此形式吸引更多的讀者。[1]

雖然圖表、漫畫新聞表現形式并非首創，在新華社攝影新聞報道中已經是普遍采用的一種新聞形式。但圖表新聞的制作過程對編輯仍存在不小的技術挑戰：比如，如何快速、準確的挑選適合新聞主題的素材；如何將各種矢量圖片組合并制作成最終的漫畫模板。上述這些工作，即使對經驗豐富的編輯也是一項費時的工作。能否將圖表新聞通過計算機自動完成，提高新聞制作效率，減輕編輯的工作壓力，就成為自動化圖表新聞主要解決的問題。

有新聞媒體曾啟動了為期6個月的一項實驗，實驗的主要目的就是嘗試通過計算機自動制作圖表新聞。第一期實驗為期6周，主要是驗證技術可行性。據介紹，為了降低項目復雜度，項目組將問題聚焦在公共健康方面的新聞，主要因為該類新聞大多具有相似的結構，多數內容是關于醫學方面的新發現或新療法。他們首先了解公共健康新聞的結構、重要的新聞構成要素。在此基礎上，項目組對新聞制作流程進行了分解。[2]

項目組首先利用自然語言處理技術中相對成熟的“命名實體識別（NER）”技術來鑒別文字稿件中的關鍵實體信息；再將算法識別出來的實體信息作為參數，調取圖片檢索技術查找適合的漫畫素材，通過預制的模板將文字新聞和漫畫背景渲染成一幅漫畫。這個原型服務通過網頁應用的形式開放給編輯使用。編輯通過該網頁應用，可以將精力集中于文字編輯，系統后臺完成漫畫搜索和模板渲染的工作，并將最終結果呈現給編輯，供編輯做進一步的調整和完善。

根據項目一期的效果 ，項目組啟動了第二階段的實驗，仍然是6周時間。這一階段，項目組著重解決漫畫自動化生成的準確度和效率問題。為此項目組設計了一套自然語言處理的流水線，并對NER信息提取的算法進行了改進。

由于該系統主要利用NER技術來解析新聞稿件中的關鍵信息，此環節的準確程度決定了后續漫畫模板的選擇是否準確合理。為了使第一步關鍵信息提取更加準確，項目組嘗試了多種方式，包括提取一組相關的實體信息名，讓記者選擇最相關的關鍵字并保留下來作為圖片檢索的參數。還嘗試直接允許編輯輸入關鍵字。

為了試圖讓系統自動挑選出最適合的圖片作為漫畫新聞素材，項目組根據醫療健康新聞特點，設計了一套規則。比如，如果在文字稿件中檢測到數字信息，系統會生成一個簡單的數據可視化圖；如果編輯輸入了引言，系統會將引言自動添加到圖片對話框，并標注被引用者的信息。

然而，在這一階段的實驗中，項目組發現理想與現實的差距，比如：醫學領域經常會發布一些有關疑難疾病的創新療法，此時利用自動化的系統很難將NER信息給出對應的漫畫素材相映射，找到合適素材或模板。為此，項目組邀請認知科學家、漫畫理論家共同參與設計新聞模板，利用更加通用的漫畫模板盡量完善系統自動化流程。

2020年10 月，項目組使用該系統制作了一條有關新冠疫情的新聞，并發布在臉書和Instagram的“限時動態”中。目前該原型產品已經應用在媒體內部的健康新聞小組。利用該系統，編輯僅專注于完成文字編寫工作，系統完成新聞主題的識別，根據識別出的主題搜索恰當的漫畫模板，并進行合成渲染。

2.利用聊天機器人發布新冠疫情信息

新冠疫情在很大程度上改變了人們生活、工作的方式。特別是在2020年疫情期間，對病毒的恐懼，迫使人們不得不選擇大部分時間居家辦公。與此同時，鋪天蓋地的虛假新聞和錯誤的信息，也使人們變得無所適從。

對于媒體來說，讓受眾在第一時間獲取到真實、可靠的信息，自然成為新聞機構追求的首要目標。特別是在疫情肆虐的時期，人們對各種資源的需求更加迫切。為用戶提供一條暢通且可靠的疫情信息播報通道，也就成為各新聞機構要解決的一個重要問題。

另外，隨著社交媒體平臺的不斷發展，像微信、微博已經成為新聞消費者的重要社交網絡平臺。據路透社的一個統計報告，在2018年至2020年期間，大約有1/3的國外用戶通過臉書獲取新聞，部分國家甚至更高。社交媒體成為人們獲取新聞的主要途徑。[3]

正因為社交媒體在新聞傳播方面的巨大影響力，有媒體選擇嘗試將聊天機器人與臉書的聊天應用（Facebook Messenger）相結合，發布新聞信息。一方面，疫情期間，記者可以在家方便地更新相關信息；另一方面，隨著人工智能技術的進步，聊天機器人解決方案也已成熟；而且，根據臉書的統計，臉書的聊天客戶端在疫情開始階段的使用頻率呈現爆發式增長。基于上述原因，將聊天機器人（chat bot）集成到臉書的聊天應用程序，或許是個不錯的實踐。[3]

該新聞機構嘗試使用一款名為“德克斯特”（Dexter）的第三方工具作為聊天機器人的引擎。借助臉書的Messenger應用通道，記者除了發布最新的疫情感染數字以及相關的封城措施外，同時推送其他附加內容，以防止人們錯過重要的新聞資訊。機器人可與用戶進行實時互動，根據用戶輸入的內容，為用戶提供相關的視頻新聞或有關醫護工作人員那些振奮人心的感人事跡。[4]

該新聞機構首先在東南亞部署了測試版程序，用于獲取用戶和機器人的交互情況。三周后，項目組增加了訂閱功能，允許系統自動推送信息。根據項目組收集到的數據顯示：大約1/3曾與機器人交互過的用戶選擇訂閱該服務。該項目在越南和孟加拉兩個國家進行了部署，這兩地的新聞團隊負責每天更新最新的疫情數據。這兩組機器人總計收發大約一百萬條交互信息。這一交互數量遠高于項目組的預期。

根據用戶與聊天機器人的交互情況，項目組發現：當新聞發布機構自動推送的消息對用戶來說是重要話題時，用戶的訂閱意愿十分強烈。另外，臉書的收件箱是一個未被充分利用的空間，特別是對于聊天機器人等智能化交互，這一通道是一個成熟交互途徑，也是可以充分開發的交互方式。但同時，如何讓用戶發現聊天機器人這一功能，確實是一個挑戰。目前項目組使用的方法就是通過廣告宣傳，通過在各種渠道宣傳，讓用戶知道并發現這個服務。另外，在2020年的秋天，該新聞機構嘗試在美國大選期間利用機器人推送相關消息，并與用戶互動，提供詳細的選情報道，采用的也是類似的解決方案。

3.對新聞行業技術創新的啟示

上述兩個項目是國外新聞機構將人工智能技術與新聞生產和傳播相結合的典型案例，這其中既有利用計算機輔助編輯、記者提高新聞播發效率；也有通過新技術增強與用戶互動，獲取用戶行為數據，進一步指導新聞編發工作。

筆者所在單位，在人工智能應用方面進行了一些探索，諸如在編輯部使用的新一代采編系統中囊括了諸多人工智能工具，比如：智能檢校、語音識別、智能輔助翻譯、圖片文字識別等，都是利用自然語言處理技術實現工作的自動化。這些實踐在實際工作中已經發揮了重要的作用，有效提高了新聞制作效率，節約了時間，獲得編輯、記者的好評。有記者反饋，利用語音識別工具，可極大提高采訪素材處理效率，原來需要幾個小時才能處理完成的文字素材，可通過AI工具在幾分鐘內即可完成初加工，記者可以將更多的精力投入到深度內容的挖掘中。

由此可見，人工智能技術能夠有效提升新聞制作效率，因此應該充分利用這一技術優勢，將人工智能技術與新聞制作、傳播更多的進行融合。根據不同的應用場景或新聞形式，設計相應的新聞制作工作流引擎，將原始素材的初加工、查詢工作自動化，讓編輯將更多的精力放在新聞故事的創作上。讓新聞采編工作全流程進入智能化、自動化的快車道。

其次，隨著技術不斷進步，新聞行業也正在經歷翻天覆地的變革，各種創新層出不窮。新華社作為國家通訊社，如何履行好黨中央“喉舌”“耳目”職能，發揮正確引導國內輿論、積極影響國際輿論的重要作用，是新聞工作者同樣也是技術創新的初心和使命。與此同時，也不能忽視的是在當下這個時代，新聞創新可能不再是開創單一的傳播渠道，而是以為多樣化的受眾提供真正有價值的數字新聞體驗為目標。數字媒體生態系統的加速變化要求新聞從業者改變傳統的制作、分發和傳播新聞的方式。如何在完成國家通訊社的職能和使命的同時，為多樣的用戶提供個性化的新聞產品，也是我社面臨的一個重要議題。

最后，雖然智能化、自動化可在一定程度上提高新聞制作效率，但自動化新聞系統永遠無法替代編輯、記者的工作。再多的自動化系統也無法取代和構建講述好故事的技能。在這里，自動化系統為講好故事提供了必要的支持，而不是取代它。明確了這兩者的關系定位，也就更加清楚地認識到在構建自動化系統的實踐中，僅有工程師的參與是不夠的。正如英國衛報數據博客編輯西蒙·羅杰斯所指出的：新聞編輯部的布局很有講究，如果你越靠近新聞編輯部，就更加方便進行新聞報道的交流，這是新聞策劃過程中必不可少的一部分；反之，則兩者距離越來越遠。這也從另一方面闡明：專家型新聞人才與技術團隊相互協作，是新聞自動化系統成功構建的必要條件。比如，在上述開發自動化圖表新聞項目中，項目組還邀請了認知科學家、漫畫理論家、一線記者共同參與項目中，提出各自專業的見解。

綜上所述，利用人工智能技術，特別是自然語言處理技術提升新聞報道時效性是時代的必然。新聞媒體要適應新時代新聞制作、傳播的特點，利用新技術切實履行好信息傳播、輿論引導的使命。同時，新聞人和技術工程師的密切合作是開啟通往新聞智能化大門的金鑰匙。