人工智能时代体育赛事机器新闻生产研究--《武汉体育学院》2020年硕士论文

【摘要】： 近年来,在“十三五”大力提倡“全面发展高新技术产业”的号召下,以机器深度学习为主的人工智能技术,与5G为首的信息通讯技术方兴未艾,大数据、云计算、计算传播学等新兴技术行业也借此利好形势迅速发展开来,并逐渐将这股力量渗入到各个领域当中,新闻行业自然也会受到影响。无论身在哪个时代,时效性始终是新闻行业不懈追求的真理,作为人工智能技术与新闻传播领域融合发展而来的技术产物,机器新闻生产可以实现全天化、自动化的新闻内容创作,其出现在很大程度上满足了受众对新闻时效性的追求。体育赛事具备范围分布广泛、运动项目众多、数据内容海量的特点,赛事报道过程中人类记者很难实现各个环节的内容搜集与报道,更没有时间和精力去进行报道深度的完善。体育赛事机器新闻生产的出现十分贴合赛事报道“广、杂、海量”的特点,将体育赛事新闻报道提升到数据内容更为精准、创作效率更为高效的全新境界。但在新闻时效性得以保障的同时,我们不难发现,此项技术在推广使用过程中还存在诸多限制和问题,例如,报道深度不足、内容创作趋于模板化等等。基于此,笔者选取当前国内体育赛事机器新闻生产中使用最为广泛、研发最为专业的机构腾讯体育,对其旗下的人工智能机器作者“Dreamwriter”展开研究。通过对相关文献、网络资料及其推广中发布的各类调研报告的内容展开分析,发现Dreamwriter各版本之间存在的差异,发现其在内容创作模式及赛事报道方面所具备的特点,并对其使用现状作出宏观层面的概括说明。同时,经笔者对机器新闻生产程序的实践操作及对D reamwriter创作的新闻稿件内容解析后发现,体育赛事机器新闻生产并未像之前想象的那么乐观,其无论在报道深度、情感表达、个性化内容创作还是价值观传递等角度与人类记者相比还存在较大差距。本文的最后,笔者针对体育赛事机器新闻生产推广使用过程中面临的问题,从机器自身算法程序出发,统筹国内外多家专业机构的技术研发经验,将其置于社会大环境下寻求改善,修补其推广过程中存在的问题,并对其发展前景展开预测,提出“人机协作报道”模式将成为其未来转型的方向。