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记者就该这样玩 AI!体育媒体用 AI 扫描防护员推特,快速

发布时间:2020-08-06作者: 阅读:(378)

记者就该这样玩 AI!体育媒体用 AI 扫描防护员推特,快速

英国着名体育媒体 GiveMeSport 算是新兴技术的应用先行者。其创立于 2011 年,主要基于 Facebook 专业发布与体育相关的新闻、专栏文章等。目前,其成功借助专有技术在 Facebook 上吸引了 2500 万以上的订阅用户。2016 年 10 月,GiveMeSport 被 Breaking Data Corp.(另一家人工智能技术提供商)收购,利用该公司的 AI 技术,其成功立于一众竞争者之前列。

雷锋网了解到,GiveMeSport 已在新闻频道的两个终端,读者与记者端,应用了 AI 技术,包括分析和反应片段以及重大新闻的报导。在此之前,该新闻机构每个月产出的 2000 篇文章,绝大多数来自 14 位全职以及 50 位自由撰稿人的工作成果。

而新的 AI 技术大大释放了作者们的时间,使其有更多的精力专注于 1500 字以上的文章的撰写当中,同时这类文章也能争取到更多的广告投放空间 。

「全球有很多有潜力的 AI 团队」,Breaking Data 的 CEO Nick Thain 如此表示,其在 2016 年底收购了 GiveMeSport,「现在 Breaking Data 正在尝试从理解社交媒体语言,本土语言及其缩写,以及语言在适应过程中是如何改变的等等来分离公司重点」。

以下就是该新闻机构利用 AI 在新闻报导中的具体应用。

新闻採集和事件识别

通过自然语言处理(NLP),Breaking Data 的 AI 技术能够实现对 Twitter 的秒级扫描,并通过预定关键词,如足球队、球员名字、球队名称、俱乐部、联赛、比赛场地等等,来筛选相关内容。

这些内容在经过过滤和验证之后,会被分类为「重大事件」、「相关新闻」或者「夸张新闻」,然后在 BreakingSports Slack 频道里会被作为警报发送给记者,再由通知里的编辑团队首要处理。

在这个过程中,GiveMeSport 使用了 Breaking Data 的 AI 技术,可将各个公开的数据源,如 Facebook、Reddit、维基百科等等,汇集在一起。

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(图片来源:Digiday,AI 传送即时讯息到编辑团队的通讯平台中)

儘管已有大量可用的社交工具, 但是 Thain 解释到,该平台还能通过识别可靠、可信的信源来识别出有可能不太準确和真实的推文。

举个例子,假如有消息称,足球队员 Neymar 将以 2.22 亿欧元(约合 2.61 亿美元)的高价加盟巴黎圣日尔曼队,GiveMeSport 的 AI 平台会即时追踪该新闻首次出现在 Twitter 上的时间,并将该帐户标记为可信权限。

随着该 AI 平台对语言的了解逐渐深入,它还能识别出特定领域的规範偏差。Thain 表示,该平台可以捕捉範围在一英里的所有推文。假如跟蹤一位发推频次非常规律的物理治疗师(其很有可能是为运动员提供诊疗服务的),在经过一天繁重的工作之后,该诊疗师可能会连续发出几条抱怨工作负载的推文。 发推频次和内容主题的变化,将被机器捕捉并予以标记,从而将其作为警报发送给该新闻机构 Slack 频道的记者。记者们即可联繫相关俱乐部,调查是否有运动员受伤等事宜 。

管理 Facebook 平台的内容分发

Facebook 是 GiveMeSport 最大的推送平台。该新闻发行商的记者也会在 Facebook 上发布帖子,并为其文章取标题等。GiveMeSport 还将该 AI 技术嵌入到内容管理系统中,并根据文章帖子对点击率和参与度的贡献来为每位作者打分。

此外,该技术还分析了文章的词语组合、句子结构和形象,从而和受众产生共鸣。

「(事实上)它和识别标题里的大写字母一样简单,可识别出 Facebook 用户可能会厌倦的内容。例如,它还能确定曼联球迷不喜欢被称作『MU』或者『红魔』」Thain 表示。

「内容分发应该是科学的,我们不想错过这个机会。AI 给了我们超越其他竞争对手的优势」Thain 补充道。

为内容赋予感情

现阶段 GiveMeSport 的作者在处理每个故事的「感情」标籤时,仍依赖于手动操作。

这些情绪会有一个预定的数据库,如快乐、悲伤等 30 种以上的情感,作者们根据自身满足的情感奖励组织内容,标记每个故事。后续借助 AI 技术,该平台可对历史数据集进行类似分析。这一过程运行的理论为,通过理解更深层次的情感,从而可以预测内容的表现,来连结用户。

「体育一定是关乎情感的,」Thain 说,「它归结于你对某件事的感觉,或者归结于你想告诉其他人你刚读过的文章的感觉。吸引用户想读的内容,无非就是不可错过的,或者就是和你相关经历有关的」。

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