浅谈智能写稿的技术与实践

【目的】新闻报道对社会发展十分重要,但传统新闻写作效率低,难以满足需求。该项目利用ERNIE等预训练语言模型,通过训练新闻数据集,实现高质量新闻稿自动生成,以提高效率和准确性。【方法】使用百度新闻大数据,选取近百万篇高质量新闻作为数据集,采用ERNIE模型进行训练。设置合适的模型结构、超参数,使用训练集、验证集、测试集,通过预训练获得新闻写作模型。模型可自动生成标题、内容、摘要。【结果】实验结果表明,本方法生成新闻稿准确度好,客观中立,多样性较强,达到专业水准,实用性强。较人工写作提高效率,但个性化表述不足。【结论】该项目利用ERNIE等模型实现新闻自动写作,效率、准确度较人工写作有很大提高,实现了新闻采写自动化。但生成式新闻仍需人工审阅,人机协同很必要。该文为新闻自动写作研究与应用作出有益探索。