AI技术在新闻采编工作中的应用

【摘要】人工智能（AI）技术在新闻采编领域的应用日益广泛，为新闻行业带来了前所未有的机遇与挑战。基于此，本文首先探讨了AI技术在新闻采编工作中提高新闻采编效率、强化新闻信息的客观性和真实性以及减轻新闻采编人员工作压力等方面的作用，随后提出了深入挖掘新闻信息资源、扩大人工智能写作应用领域、重点关注受众需求以及人机协作完成复杂报道等策略建议，期望能全面提升新闻报道的质量与效果，同时强化新闻人文关怀。

【关键词】AI技术；新闻采编；电视新闻

中图分类号：TN92 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.13.028

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已逐渐成为各行各业关注的焦点，凭借其强大的数据处理能力、自动化学习机制及精准的内容推荐功能，正在逐步改变传统的新闻采编工作流程，为新闻业带来了前所未有的机遇与挑战。近年来，国家对于人工智能技术的发展给予了高度重视，2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确提出了促进人工智能与各行业的深度融合，其中包括了新闻出版等文化领域。在这一政策背景下，AI技术在新闻采编工作中的应用不仅符合科技发展的趋势，也响应了国家对文化产业创新升级的号召。本文首先解释了人工智能（AI）技术的定义，并就在提升新闻报道效率、客观性和人文关怀方面发挥的作用进行了分析。

1. AI技术概述

AI技术即人工智能技术，是一种通过计算机程序和算法模拟人类智能的科学技术，融合了包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学等多个学科理论，致力于让机器具备一定程度的人类智能，以便执行某些复杂的任务[1]。AI技术的核心是机器学习，尤其是深度学习。机器学习利用统计学和概率论的原理，通过大量数据训练模型，使计算机能够自动学习数据中的规律和模式。深度学习则通过构建深层的神经网络模型，模拟人脑神经元之间的连接和信号传递过程，实现对复杂数据的特征提取和分类。自然语言处理（NLP）是AI技术的另一个重要分支，主要研究计算机如何理解和生成人类语言，通过词嵌入、语义角色标注等技术，NLP可以分析文本的情感、意图和语义，从而实现机器翻译、智能问答、情感分析等功能。

2. AI技术在新闻采编工作中的应用优势

2.1 有利于提高新闻采编工作效率

传统的新闻采编工作往往需要人工搜集、整理和分析大量信息，不仅耗时而且容易出错。而AI技术特别是自然语言处理和机器学习算法的应用，能够自动化地完成这些繁琐的任务。例如，AI可以通过爬虫技术快速抓取网络上的新闻资讯，再通过自然语言处理（NLP）对文本进行分词、词性标注和语义分析，从而准确地提取出关键信息[2]。此外，利用AI的聚类算法，可以快速将相似或相关的新闻进行归类，大大提高了新闻采编的效率和准确性。

2.2 有利于强化新闻信息的客观性和真实性

在传统的新闻采编过程中，人为因素往往会对新闻的客观性和真实性产生影响，而AI技术则可以通过数据分析和事实核查来增强新闻的客观性和真实性。具体来说，AI可以利用大数据分析和挖掘技术，从海量的信息中筛选出真实可靠的数据，同时通过交叉验证和多方比对来确保信息的准确性，还可以通过情感分析和语义识别等技术，对新闻文本进行深度剖析，从而避免人为的主观偏见和误导[3]。例如，在某些新闻报道中，为了吸引眼球或制造轰动效应，可能会存在夸大其词或歪曲事实的情况。而AI技术则可以通过对比分析多个信息源的数据，识别出其中的不一致性和矛盾点，从而帮助新闻工作者更加客观地呈现事实真相。

2.3 有利于减轻新闻采编人员工作压力

新闻采编工作通常需要在短时间内处理大量的信息，并对新闻事件进行及时的报道和分析，这对新闻采编人员来说是一项巨大的挑战，也给他们带来了巨大的工作压力。而AI技术的应用则可以在很大程度上减轻他们的工作负担，一方面AI可以自动化地完成数据搜集、整理和分析的任务，从而节省新闻采编人员大量的时间和精力；另一方面AI还可以通过智能推荐和预测分析等功能，为新闻采编人员提供有价值的参考和建议，帮助他们更加高效地完成工作，并且辅助新闻采编人员进行内容创作和编辑，提供智能化的写作助手和校对工具，提高他们的工作效率和质量。

3. AI技术在新闻采编工作中的应用策略

3.1 深入挖掘新闻信息资源，提高新闻内容含金量

在新闻采编工作中，借助AI技术，我们可以更加精准、高效地挖掘和分析新闻信息，从而提升新闻报道的深度和广度。

其一，数据挖掘与智能分析。利用AI的数据挖掘技术，可以从海量的网络数据中提取出有价值的信息。例如，通过自然语言处理和机器学习算法，AI可以自动识别和分类新闻相关的数据，包括社交媒体上的讨论、论坛帖子、博客文章等，数据中往往包含着公众对新闻事件的看法、情绪以及行为意图，对于新闻报道的深入和全面而言至关重要。以重大社会事件报道为例，AI技术可以通过分析社交媒体上的用户发言，挖掘出公众对此事件的态度、关注点和疑虑。新闻采编人员可以根据这些信息，有针对性地进行深入报道，解答公众的疑惑，从而提升新闻内容的针对性和深度[4]。

其二，实体识别与关系抽取。AI的实体识别和关系抽取技术可以帮助新闻采编人员快速识别新闻文本中的关键实体，如人名、地名、组织名等，并抽取这些实体之间的关系，有助于新闻采编人员快速理解新闻事件的来龙去脉，发现隐藏在文本背后的深层次信息。比如，在报道复杂的金融诈骗案时，AI可以帮助识别涉案人员、公司、金额等关键信息，并揭示他们之间的关系，采编人员可以更加清晰地呈现案件的全貌，提高新闻报道的准确性和深度。

其三，情感分析与舆情监测。AI的情感分析技术可以分析新闻文本或社交媒体言论中的情感倾向，帮助新闻采编人员了解公众对新闻事件的情绪反应。这有助于采编人员把握舆论走向，及时调整报道策略。以政策发布为例，AI可以通过情感分析技术，监测公众对该政策的反应是积极、中性还是消极，并根据这些信息撰写更加贴近民意的新闻报道，增强新闻的传播力和影响力。

其四，知识图谱与可视化呈现。利用AI构建知识图谱，可以将新闻事件中的各个要素以图形化的方式呈现出来，便于新闻采编人员直观地理解新闻事件的内在逻辑和关联关系，从而提升新闻报道的层次性和条理性。比如，在报道国际政治事件时，AI可以帮助构建包含国家、政治人物、事件等多维度信息的知识图谱，可以更加清晰地展现事件的来龙去脉和各方关系，提高新闻报道的可读性和说服力。

3.2 扩大人工智能写作应用领域，提升新闻报道时效

随着人工智能技术的不断进步，其在新闻写作领域的应用日益广泛，从简单的新闻报道到复杂的深度分析，AI写作正在不断拓展其边界。为了提升新闻报道的时效性，需要进一步扩大人工智能写作的应用领域，并通过技术手段细化其实施策略。

要扩大人工智能写作的应用领域，首先需要构建一个完善的智能化新闻写作系统，包括以下几个核心模块：①数据采集与处理模块：该模块负责从各大新闻网站、社交媒体等渠道实时抓取新闻数据，并通过自然语言处理技术对数据进行清洗、分类和标签化，可以确保系统能够快速获取到最新、最全面的新闻素材。②内容生成模块：基于深度学习算法，训练出能够自动生成新闻报道的模型，根据不同的新闻类型和风格要求，生成相应的新闻稿件。为了提高生成内容的质量，可以采用基于Transformer的模型结构，如GPT系列在文本生成方面就表现出色。③审核与修正模块：尽管AI可以自动生成新闻稿件，但仍然需要人类编辑的审核和修正。这一模块允许编辑人员对AI生成的内容进行快速审核，并对不准确或需要改进的部分进行修正，同时系统应该具备自学习能力，能够根据编辑的反馈不断优化生成模型[5]。

此外，提升新闻报道时效137a5447e4f205773c043ee5410733dd性的关键在于提高AI写作的速度和质量，为此可以采取以下技术措施：①使用GPU加速技术：在新闻写作系统中集成GPU加速技术，可以大幅提升模型的计算速度和文本生成效率。通过并行计算和优化算法，可以在短时间内生成高质量的新闻稿件。②引入增量学习机制：随着新闻数据的不断更新和变化，AI写作模型需要持续学习和适应。通过引入增量学习机制，可以让模型在不断接收新数据的同时保持对旧知识的记忆，从而提高写作模型的时效性和准确性。③结合知识图谱技术：通过构建新闻领域的知识图谱，可以为AI写作提供更丰富的背景信息和知识支撑，不仅可以提高生成内容的准确性和深度，还可以帮助AI更好地理解和分析新闻事件。

除了传统的新闻报道外，AI写作还可以应用于以下场景：针对突发事件或重大新闻，AI可以快速生成简短的新闻快讯，及时传递给受众；利用AI技术自动生成数据新闻和可视化图表，帮助受众更直观地理解复杂数据和信息；结合用户画像和大数据分析技术，为用户推送符合其兴趣和需求的个性化新闻报道。

3.3 重点关注受众需求，强化新闻稿件针对性

在新闻采编工作中，深入了解并满足受众的需求是提升新闻稿件针对性的关键，借助AI技术可以更加精准地捕捉受众的兴趣点，从而制作出更符合读者口味的新闻内容。

首先，需要利用AI技术来广泛收集受众数据，比如浏览历史、点击行为、阅读时长、评论内容、社交媒体互动等，一般可以通过网站分析工具、社交媒体API、调查问卷等多种方式获取[6]。AI算法可以对这些数据进行深度挖掘，识别出受众的兴趣偏好、阅读习惯以及消费行为等。基于收集到的数据，AI可以构建精细的受众画像，包括受众的年龄、性别、地域分布、教育背景、职业特征等多个维度。通过聚类算法和关联规则挖掘，将受众划分为不同的群体，并识别出每个群体的独特需求和特征。

有了精细的受众画像后，可以利用AI的内容推荐系统基于协同过滤、内容过滤或者深度学习等技术为受众提供个性化的新闻推送。例如，通过协同过滤算法，系统可以找到与当前用户兴趣相似的其他用户，并推荐他们喜欢的新闻内容。而内容过滤则是基于新闻文本的特征，如关键词、主题等，来匹配用户的兴趣偏好。为了保持新闻稿件的时效性和针对性，还需要利用AI技术对受众的实时反馈进行分析，包括受众对推送新闻的点击率、阅读时长、分享次数等数据[7]。AI可以实时分析这些数据，并根据分析结果动态调整新闻推送策略。例如，如果发现某一类新闻内容的点击率持续下降，系统可以自动减少这类新闻的推送频率，同时增加其他更受欢迎类型的新闻内容。

为了更深入地了解受众对新闻稿件的反应和情感倾向，可以利用AI的语义分析和情感识别技术，分析受众在社交媒体、评论区等场所留下的文本信息，提取出他们对新闻内容的观点、态度和情感。基于历史数据和机器学习模型，AI可以分析出受众兴趣的演变规律，从而为新闻采编工作者提供有价值的新闻选题方向和内容创作灵感。

3.4 人机协作完成复杂报道，强化新闻人文关怀

面对复杂、深入的报道任务，单纯依赖AI技术或人力往往难以达到最佳效果，因此人机协作成为一种有效的应对策略，不仅能够提升报道的深度和广度，还能够确保新闻报道中的人文关怀不被忽视。

在人机协作的前期准备阶段，利用AI的爬虫技术，可以广泛地从互联网上抓取与报道主题相关的新闻报道、社交媒体评论、专家观点、政府工作报告等数据和信息，并且对这些数据进行清洗、分类和标注，为后续的分析和报道提供便利。数据收集完毕后AI技术可以进一步用于深度分析和内容挖掘，通过自然语言处理和文本挖掘技术识别出数据中的关键信息和观点以及它们之间的关系和趋势，为新闻采编人员提供深入的洞察和灵感，帮助他们更好地理解报道主题，并构思出有深度和广度的报道内容[8]。在完成深度分析和内容挖掘后，根据AI提供的信息和洞察开始撰写稿件，利用AI提供的如智能推荐句式、词汇和事实核查等写作助手功能来提高写作效率和质量，同时根据自己的专业知识和经验，对AI生成的内容进行修改和完善，确保报道的准确性和人文关怀。在稿件撰写过程中，AI技术还可以提供实时反馈和优化建议，根据读者的阅读习惯和兴趣偏好对稿件进行智能排版和推荐优化，使其更符合读者的阅读需求。此外，新闻采编人员还需要时刻关注报道内容对人类社会、文化和价值观的影响，确保报道不仅传递信息，还能够引发读者的共鸣和思考。

4. 结束语

人工智能在提升新闻报道效率、客观性和人文关怀方面具有重要作用。随着AI技术的不断进步和新闻行业的创新发展，人机协作将成为未来新闻采编的主流模式，不仅有助于提高新闻报道的时效性和针对性，还能更好地满足受众的多元化需求。因此，新闻行业应继续深化AI技术的应用研究，力求实现新闻报道的更高质量和更广泛传播。

参考文献：

[1]李智广，李白桃.新媒体技术在新闻采编工作中的应用策略探究[J].新闻研究导刊，2023，14（22）：102-104.

[2]冯会.AI技术在新闻采编工作中的应用研究[J].新闻采编，2023（05）：50-52.

[3]刘清源.大数据技术在电视新闻采编中应用探述[J].采写编，2023（05）：36-38.

[4]徐云龙.新闻采编中如何合理应用新媒体技术[J].记者摇篮，2023（11）：60-62.

[5]袁海芳.AI时代传统广播发展之路[J].新闻文化建设，2023（19）：151-153.

[6]汤云.人工智能技术在新闻采编播中的应用[J].电视技术，2024，48（01）：145-147.

[7]耿全叶.全媒体时代新闻采编内容与技术创新[J].中国报业，2023（13）：204-205.

[8]张文.虚拟数字人技术在新闻采编播中的应用[J].电视技术，2023，47（09）：52-54.

作者简介：刘东帅（1983—），男，河南郑州人，编辑，研究方向：新闻采访。