CN116414972B - 一种资讯内容自动播报和生成简讯的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种资讯内容自动播报和生成简讯的方法，属于报刊资讯技术领域，包括以下步骤：S1：获取资讯内容；S2：提取资讯内容的主题内容和文本摘要内容；S3：根据用户设置参数和文本摘要内容，进行资讯内容播报；S4：生成关联简讯。本发明利用资讯多模态深度语义理解模型提取资讯内容的文本摘要，生成多模态特征向量，来连接用户设置参数和资讯内容，使用户设置参数和资讯等实现多信息融合，高精度地生成简讯，并进行资讯内容弹窗播报。同时，资讯信息直观，通俗易懂。实现对资讯数据理解与生成的统一建模，为不同细分场景开发了一系列的报刊资讯智能弹窗播报及背景图根据摘要语义自动绘画、排版设计的方法。
Description
技术领域
本发明属于报刊资讯技术领域，具体涉及一种资讯内容自动播报和生成简讯的方法。
背景技术
随着信息技术革命，媒介迭代带来万物互联和万物皆媒，资讯的多模态数据既是数字虚拟世界发展的重要支撑，也是AI算法训练的必备供给，媒体特定信息的表达与诠释对信息的传播效能与受众的认知程度产生着深远影响。通过海量数据的注智赋能，虚实同步的未来世界才能够实现， AI模型的重量级突破也才可能出现，因此敏捷而精准的数据不仅可以对资讯传播效能进行有效评价，还可以优化设计媒体多模态融合下的信息加工、处理、表达与传播机制。
资讯的多模态指事物呈现或体验的不同形式，资讯的多模态信号有图片、声音、文字和视频等。多模态信号分析不仅存在于新闻传播学，它也需要信息科学、符号学、语言学和心理学等跨学科的理论架构和知识采纳。新媒体多模态数据分析在信息科学基础上，本发明通过建立模型来关联与处理多模态的资讯数据。为多模态数据的数据表示、数据映射、数据对齐、数据融合以及协同学习五个层次。基于现有映射关系，将现有的多模态数据符号向量化，以此作为神经网络的输入端，结合已有的对应关系，映射到另一模态，基于海量数据不断训练后，得到具有普适性的跨模态数据映射模型。在心理学基础上，从心理和生理测量维度针对不同通道的资讯感知信息以定性为主，国外有关媒体传播效能理论和实证研究不仅揭示了受众的信息认知与处理过程，实现了媒体传播效能的提升，还成为制定公共政策的依据，发挥推动改善媒体内容的社会效益的作用。而国内关于媒体效能的研究刚刚起步，学者们还只习惯于通过对个别事物的观察，或相关传播现象的讨论、思辨来获得提高媒体效能的对策。鲜有学者开展媒体效能评价的实证研究，多数偏重对媒体静态的信息传播现象的描述，而对动态的受众、媒介、社会等因素如何对媒体传播效能起作用的关系性研究甚少，在传播效果理论指导下旨在测量与发展传播学理论的实证研究更是罕见，缺乏定量与定性实证研究方法，系统探索信息传播与媒体传播效能机制。本发明公开的一种资讯内容播报和智能生成简讯版的方法，有效利用多模态模型解决资讯静态、动态的信息传播现象。
发明内容
本发明为了解决以上问题，提出了一种资讯内容自动播报和生成简讯的方法。
本发明的技术方案是：一种资讯内容自动播报和生成简讯的方法包括以下步骤：
S1：获取资讯内容；
S2：提取资讯内容的主题内容和文本摘要内容；
S3：获取用户设置参数，根据用户设置参数和文本摘要内容，进行资讯内容播报；
S4：根据主题内容以及与文本摘要内容关联的摘要背景图生成关联简讯。
进一步地，步骤S2包括以下子步骤：
S21：构建资讯多模态深度语义理解模型；
S22：利用资讯多模态深度语义理解模型提取资讯内容中主题特征向量和文本摘要特征向量；
S23：根据主题特征向量和文本摘要特征向量，得到主题内容和文本摘要内容。
进一步地，步骤S21中，资讯多模态深度语义理解模型包括内容输入层、权重提取层和向量输出层；
内容输入层用于将资讯内容输入至资讯多模态深度语义理解模型中；权重提取层用于提取资讯内容对应的权重；向量输出层用于根据资讯内容对应的权重提取特征向量；
其中，资讯内容对应的权重Q的计算公式为：
式中，α表示主题词在资讯内容出现的比值，β表示文本在资讯内容出现的比值。
进一步地，步骤S3包括以下子步骤：
S31：获取用户设置参数，并生成用户喜好优先级顺序；
S32：根据文本摘要内容，提取文本摘要和文本标题；
S33：根据用户喜好优先级顺序，匹配对应的文本摘要和文本标题，并根据文本摘要和文本标题进行对应的资讯内容弹窗播报。
进一步地，步骤S31中，生成用户喜好优先级顺序的具体方法为：计算用户喜好优先级，并将用户喜好优先级从大到小排序，得到用户喜好优先级顺序，其中，用户喜好优先级P(x|y)的计算公式为：
式中，D表示用户访问编号，A表示用户信息中主题特征向量，B表示用户信息中文本特征向量。
进一步地，步骤S4包括以下子步骤：
S41：根据主题内容，提取资讯内容的语句摘要关键字；
S42：根据资讯内容的语句摘要关键字，生成与文本摘要内容关联的摘要背景图；
S43：对摘要背景图进行网格划分，得到若干个网格；
S44：标注摘要背景图的目标矩形块，并根据目标矩形块构建各个网格对应的变量矩阵；
S45：根据各个网格对应的变量矩阵，生成简讯的排版最优区域；
S46：将资讯内容关键字对应的资讯标题和资讯摘要填入至排版最优区域中，生成关联简讯。
进一步地，步骤S44中，构建网格对应的变量矩阵的具体方法为：若网格满足，则变量矩阵的元素为1，否则变量矩阵的元素为0；其中，gird表示变量矩阵的元素，x i 表示目标矩形块左下角的横坐标，y i 表示目标矩形块左下角的纵坐标，w i 表示目标矩形块的宽度，h i 表示目标矩形块的高度，p表示网格的宽度，q表示网格的高度。
进一步地，步骤S45中，生成简讯的排版最优区域的具体方法为：构建排版最优面积模型，并根据排版最优面积模型确定排版最优区域。
进一步地，排版最优面积模型Obj的表达式为：
式中，w_li表示可排版矩形的长，h_li表示可排版矩形的宽，L表示排版矩形数量。
进一步地，步骤S46中，计算排版最优区域的长宽比r_li，若r_li>1，则简讯按照横排进行排版，否则按照竖排进行排版。
本发明的有益效果是：本发明利用资讯多模态深度语义理解模型提取资讯内容的文本摘要，生成多模态特征向量，来连接用户设置参数和资讯内容，使用户设置参数和资讯等实现多信息融合，高精度地生成简讯，并进行资讯内容弹窗播报。同时，资讯信息直观，通俗易懂。实现对资讯数据理解与生成的统一建模，为不同细分场景开发了一系列的报刊资讯智能弹窗播报及背景图根据摘要语义自动绘画、排版设计的方法。
附图说明
图1为资讯内容自动播报和生成简讯的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种资讯内容自动播报和生成简讯的方法，包括以下步骤：
S1：获取资讯内容；
S2：提取资讯内容的主题内容和文本摘要内容；
S3：获取用户设置参数，根据用户设置参数和文本摘要内容，进行资讯内容播报；
S4：根据主题内容以及与文本摘要内容关联的摘要背景图生成关联简讯。
在本发明实施例中，步骤S2包括以下子步骤：
S21：构建资讯多模态深度语义理解模型；
S22：利用资讯多模态深度语义理解模型提取资讯内容中主题特征向量和文本摘要特征向量；
S23：根据主题特征向量和文本摘要特征向量，得到主题内容和文本摘要内容。
在本发明实施例中，步骤S21中，资讯多模态深度语义理解模型包括内容输入层、权重提取层和向量输出层；
内容输入层用于将资讯内容输入至资讯多模态深度语义理解模型中；权重提取层用于提取资讯内容对应的权重；向量输出层用于根据资讯内容对应的权重提取特征向量；
其中，资讯内容对应的权重Q的计算公式为：
式中，α表示主题词在资讯内容出现的比值，β表示文本在资讯内容出现的比值。
在本发明实施例中，步骤S3包括以下子步骤：
S31：获取用户设置参数，并生成用户喜好优先级顺序；
S32：根据文本摘要内容，提取文本摘要和文本标题；
S33：根据用户喜好优先级顺序，匹配对应的文本摘要和文本标题，并根据文本摘要和文本标题进行对应的资讯内容弹窗播报。
在本发明实施例中，步骤S31中，生成用户喜好优先级顺序的具体方法为：计算用户喜好优先级，并将用户喜好优先级从大到小排序，得到用户喜好优先级顺序，其中，用户喜好优先级P(x|y)的计算公式为：
式中，D表示用户访问编号，A表示用户信息中主题特征向量，B表示用户信息中文本特征向量。
在本发明实施例中，步骤S4包括以下子步骤：
S41：根据主题内容，提取资讯内容的语句摘要关键字；
S42：根据资讯内容的语句摘要关键字，生成与文本摘要内容关联的摘要背景图；
S43：对摘要背景图进行网格划分，得到若干个网格；
S44：标注摘要背景图的目标矩形块，并根据目标矩形块构建各个网格对应的变量矩阵；
S45：根据各个网格对应的变量矩阵，生成简讯的排版最优区域；
S46：将资讯内容关键字对应的资讯标题和资讯摘要填入至排版最优区域中，生成关联简讯。
在本发明实施例中，步骤S44中，构建网格对应的变量矩阵的具体方法为：若网格满足，则变量矩阵的元素为1，否则变量矩阵的元素为0；其中，gird表示变量矩阵的元素，x i 表示目标矩形块左下角的横坐标，y i 表示目标矩形块左下角的纵坐标，w i 表示目标矩形块的宽度，h i 表示目标矩形块的高度，p表示网格的宽度，q表示网格的高度。
在本发明实施例中，步骤S45中，生成简讯的排版最优区域的具体方法为：构建排版最优面积模型，并根据排版最优面积模型确定排版最优区域。
在本发明实施例中，排版最优面积模型Obj的表达式为：
式中，w_li表示可排版矩形的长，h_li表示可排版矩形的宽，L表示排版矩形数量。
在本发明实施例中，步骤S46中，计算排版最优区域的长宽比r_li，若r_li>1，则简讯按照横排进行排版，否则按照竖排进行排版。
资讯信息的标题和文本进行主题综合建模，得到其向量，每条向量代表该资讯信息的符号信息。并通过圈群受众所发信息之间的主题向量的相似度来计算受众之间信息传播的量。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (5)
1.一种资讯内容自动播报和生成简讯的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取资讯内容；
S2：提取资讯内容的主题内容和文本摘要内容；
S3：获取用户设置参数，根据用户设置参数和文本摘要内容，进行资讯内容播报；
S4：根据主题内容以及与文本摘要内容关联的摘要背景图生成关联简讯；
所述步骤S4包括以下子步骤：
S41：根据主题内容，提取资讯内容的语句摘要关键字；
S42：根据资讯内容的语句摘要关键字，生成与文本摘要内容关联的摘要背景图；
S43：对摘要背景图进行网格划分，得到若干个网格；
S44：标注摘要背景图的目标矩形块，并根据目标矩形块构建各个网格对应的变量矩阵；
S45：根据各个网格对应的变量矩阵，生成简讯的排版最优区域；
S46：将资讯内容关键字对应的资讯标题和资讯摘要填入至排版最优区域中，生成关联简讯；
所述步骤S44中，构建网格对应的变量矩阵的具体方法为：若网格满足则变量矩阵的元素为1，否则变量矩阵的元素为0；其中，gird表示变量矩阵的元素，xi表示目标矩形块左下角的横坐标，yi表示目标矩形块左下角的纵坐标，wi表示目标矩形块的宽度，hi表示目标矩形块的高度，p表示网格的宽度，q表示网格的高度；
所述步骤S45中，生成简讯的排版最优区域的具体方法为：构建排版最优面积模型，并根据排版最优面积模型确定排版最优区域；
所述排版最优面积模型Obj的表达式为：
式中，w_li表示可排版矩形的长，h_li表示可排版矩形的宽，L表示排版矩形数量；
所述步骤S46中，计算排版最优区域的长宽比r_li，若r_li>1，则简讯按照横排进行排版，否则按照竖排进行排版。
2.根据权利要求1所述的资讯内容自动播报和生成简讯的方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：
S21：构建资讯多模态深度语义理解模型；
S22：利用资讯多模态深度语义理解模型提取资讯内容中主题特征向量和文本摘要特征向量；
S23：根据主题特征向量和文本摘要特征向量，得到主题内容和文本摘要内容。
3.根据权利要求2所述的资讯内容自动播报和生成简讯的方法，其特征在于，所述步骤S21中，资讯多模态深度语义理解模型包括内容输入层、权重提取层和向量输出层；
所述内容输入层用于将资讯内容输入至资讯多模态深度语义理解模型中；所述权重提取层用于提取资讯内容对应的权重；所述向量输出层用于根据资讯内容对应的权重提取特征向量；
其中，资讯内容对应的权重Q的计算公式为：
式中，α表示主题词在资讯内容出现的比值，β表示文本在资讯内容出现的比值。
4.根据权利要求1所述的资讯内容自动播报和生成简讯的方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31：获取用户设置参数，并生成用户喜好优先级顺序；
S32：根据文本摘要内容，提取文本摘要和文本标题；
S33：根据用户喜好优先级顺序，匹配对应的文本摘要和文本标题，并根据文本摘要和文本标题进行对应的资讯内容弹窗播报。
5.根据权利要求4所述的资讯内容自动播报和生成简讯的方法，其特征在于，所述步骤S31中，生成用户喜好优先级顺序的具体方法为：计算用户喜好优先级，并将用户喜好优先级从大到小排序，得到用户喜好优先级顺序，其中，用户喜好优先级P(x|y)的计算公式为：
式中，D表示用户访问编号，A表示用户设置参数中的主题特征向量，B表示用户设置参数中的文本特征向量。
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