大数据时代新闻媒体的智能发展之路摘要：技术是推动媒体进步的动力，并引领传统媒体融合转型。在以数据为基石的大数据时代，随着人工智能和5G技术的不断成熟，将在媒体形态、内容创作、内容传播、内容监管等各个方面对媒体产生巨大影响，并为媒体行业带来全新的融合发展格局。本文主要阐述了人工智能技术在媒体行业的实际应用，并探讨了媒体行业人工智能的发展方向，力图构筑智能媒体生态圈。关键词：大数据;人工智能;媒体行业;应用：G2：A：1671-0134（2020）01-031-03DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2020.01.005本文著錄格式：任鼎.大数据时代新闻媒体的智能发展之路[J].中国传媒科技，2020，01（01）：31-33.导语媒体格局、舆论生态和传播形态经历深刻变革，媒体行业正处于融合发展的战略转型期。在此大环境下，探索媒体产业升级的新方向，从而实现可持续发展成为媒体行业工作者的重要任务。随着云计算（计算能力）、大数据和人工智能算法的日渐成熟，人工智能进入新的爆发期，大数据和人工智能在媒体行业的实际应用成果使媒体工作者逐渐意识到数据是媒体融合转型发展的基石，人工智能将成为推动媒体进一步融合发展和体现媒体竞争力的关键核心技术。可以预见的是，媒体行业必将伴随人工智能的发展实现革命性突破，开辟崭新的数据驱动业务的智能媒体时代，引领媒体融合的未来。1.人工智能技术发展及在媒体行业应用人工智能是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以使计算机在某方面代替人类实现识别、认知，分析和决策。人工智能与大数据是一套完整的技术体系，涵盖了数据采集、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉处理、语音处理、神经网络、深度学习、机器学习等一系列的相关技术与理论，并具备对海量数据进行统一采集、处理、存储、检索以及深度智能挖掘分析的能力。人工智能落地应用需要满足极大的条件，比如充足的数据、一定的规律及确定性。因此人工智能在媒体行业的应用场景主要集中于自然语言处理、计算机视觉处理、智能语音处理、知识图谱等方面，通过与内容生产（语音识别、智能翻译、AI自动写稿、AI视频自动生成、AI虚拟主持人等）、内容审核（内容风险智能识别、视频多模态标签识别）、内容分发（内容标签、用户画像、智能推荐、智能问答、智能检索、广告智能分发）等实际业务生产环节深度融合，推动媒体运作流程中每个环节的变革，为媒体向智能化发展赋能。1.1自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理的内容包括：关键词提取、摘要生成、分词、实体识别、主题分类、情感分析、议题提取、事件提取、言论观点提取、关系抽取等，并且整体的实现方法从词典规则匹配、统计学概率计算的方法，转变为当前主流的机器学习、深度学习的智能分析算法。在新闻稿件入库存储过程中，结合新闻要素和特性构建知识标签体系，利用自然语言处理技术与计算机视觉处理技术对图文音视频数据进行初步处理，实现新闻自动分类和自动打印，深度挖掘数据加工价值，并通过智能检索功能帮助用户快速定位想要的新闻内容，以提高数据存储和检索的高效性与准确性。1.2计算机视觉处理传统报业以图文稿件为主，随着移动互联网和5G技术的发展，长视频、短视频、直播、AR等特色产品成为融媒报道新手段，媒体呈现出资讯视频化、直播常态化的特点，图片、音视频数据越来越成为媒体单位重点需要挖掘分析的对象，因此计算机视觉处理成为目前行业内重点突破的方向。计算机视觉处理涵盖实现人脸识别、物体识别、场景识别和动作识别等图片内容分析的能力，基于深度学习进行大规模的数据训练，对图片、视频进行文字、人脸、物体、场景等多维度分析，自动分类并智能识别相关内容，输出结构化的标签体系，同时可自动截取关键帧及精彩片段。计算机视觉处理在媒体中的应用已经逐渐成熟，包括内容智能标签体系、内容智能审核等。以媒体内容监测为例，人工智能使得非结构化媒体数据特别是图片、音视频数据采用机器审核成为可能，通过数据集的训练建立智能审核模型，针对敏...