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        媒體統(tǒng)一指揮智媒平臺(tái)的構(gòu)建

        2022-07-26 07:54:04石育龍
        今日自動(dòng)化 2022年6期
        關(guān)鍵詞:智能內(nèi)容探究

        石育龍

        (江蘇中江網(wǎng)傳媒股份有限公司,江蘇南京 210092)

        傳統(tǒng)媒體借助內(nèi)容發(fā)布系統(tǒng)將內(nèi)容發(fā)布到報(bào)紙和傳統(tǒng)網(wǎng)站,隨著新媒體的出現(xiàn),急需解決如下3個(gè)問(wèn)題。

        (1)急需一套中央調(diào)度、一次采集、多種生成、多元傳播(報(bào)、網(wǎng)、端、兩微等)新聞生產(chǎn)流程。

        (2)服務(wù)及展現(xiàn)形式急需適應(yīng)新媒體:需運(yùn)用最新的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)多域性、移動(dòng)化、數(shù)據(jù)化、可視化、強(qiáng)化H5、直播點(diǎn)播、移動(dòng)采編、AR/VR、AI、個(gè)性化推薦等提升服務(wù)和能力。

        (3)內(nèi)容生產(chǎn)不能在單一平臺(tái)生產(chǎn),而讓用戶生成內(nèi)容(user generated content,UGC)。讓用戶既是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的瀏覽者,也是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的創(chuàng)造者,創(chuàng)作是網(wǎng)民的一種生活方式,使得平臺(tái)的內(nèi)容越來(lái)越豐富,同時(shí)用戶也越來(lái)越習(xí)慣自己創(chuàng)作內(nèi)容,并樂(lè)于與親朋好友分享自己的喜怒哀樂(lè),還可以從自己創(chuàng)作的內(nèi)容中獲得分成。

        1 技術(shù)總體構(gòu)架

        技術(shù)總體構(gòu)架,如圖1所示。

        圖1 總體技術(shù)架構(gòu)

        1.1 平臺(tái)應(yīng)用層

        融合全媒體采編系統(tǒng)、融媒體系統(tǒng)、自媒體聚合系統(tǒng)、風(fēng)暴大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、政務(wù)系統(tǒng)等各類制傳系統(tǒng)。生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)以融合資源為核心,支持互聯(lián)網(wǎng)自媒體資源、各級(jí)內(nèi)容資源整合、合作伙伴資源、各級(jí)媒體系統(tǒng)內(nèi)容資源的聚合。提高平臺(tái)稿件來(lái)源渠道,以及提高創(chuàng)作參考素材。整合資源管理,和數(shù)字化管理。

        1.2 業(yè)務(wù)中臺(tái)

        業(yè)務(wù)中臺(tái)致力于業(yè)務(wù)管理、業(yè)務(wù)功能、流程定制和個(gè)性化行業(yè)定制。其作為專注提供業(yè)務(wù)解決方案中心、為媒體工作者提供“采、播、審、存”一整套流程的業(yè)務(wù)體系,提供采、制、編、審、各業(yè)務(wù)功能服務(wù)。靈活采用微服務(wù)方式提供個(gè)性化行業(yè)定制、業(yè)務(wù)流程定制。

        1.3 數(shù)據(jù)中臺(tái)

        數(shù)據(jù)中臺(tái)以數(shù)據(jù)為核心、提供標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)分析、可視化等相關(guān)服務(wù),創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中心、安全高效管理數(shù)據(jù)、合理使用數(shù)據(jù)。

        1.4 微服務(wù)中心

        微服務(wù)中心以微小顆?;?wù)輸出,提供AI 智能服務(wù)、智能快編、快剪、智能排版、AI 選題策劃、AI 語(yǔ)義、輿情等相關(guān)智能化服務(wù)。場(chǎng)景方案創(chuàng)新定制,專業(yè)支持快速集成,打造一個(gè)可持續(xù)的智慧媒體生態(tài)。

        1.5 開(kāi)放平臺(tái)

        API 與SDK 接口幫助快速接入各項(xiàng)能力、資源、應(yīng)用、服務(wù)、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、AI 智能等功能進(jìn)行開(kāi)放。其提供標(biāo)準(zhǔn)文檔、快速對(duì)接各機(jī)構(gòu)、媒體、電臺(tái)等渠道,打造媒體數(shù)字化生態(tài)圈。

        2 技術(shù)選型

        采用Spring 微服務(wù)架構(gòu)搭建后臺(tái)應(yīng)用對(duì)微服務(wù)來(lái)說(shuō),其運(yùn)行期間也是各自獨(dú)立的。采用微服務(wù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

        (1)可擴(kuò)展性:可以快速地添加服務(wù)集群的實(shí)例,提升整個(gè)微服務(wù)集群的服務(wù)能力。

        (2)安全:服務(wù)隔離實(shí)際上是可擴(kuò)展性的基礎(chǔ),將每個(gè)微服務(wù)都隔離為獨(dú)立的運(yùn)行單元后,任何一個(gè)或者多個(gè)微服務(wù)的失敗都將只影響自己或者少量其他微服務(wù),而不會(huì)大面積地波及整個(gè)服務(wù)運(yùn)行體系。

        (3)效率:在微服務(wù)治理體系下,各個(gè)微服務(wù)交付期間也是各自獨(dú)立交付的,從而使得每個(gè)微服務(wù)從開(kāi)發(fā)到交付整條鏈路上都是獨(dú)立進(jìn)行,這大大加快了微服務(wù)的迭代和交付效率。

        (4)標(biāo)準(zhǔn)化:服務(wù)的訪問(wèn)者可以用的接口訪問(wèn)所有這些用不同語(yǔ)言開(kāi)發(fā)和交互的微服務(wù),微服務(wù)的服務(wù)接口和協(xié)議。

        3 微服務(wù)框架

        微服務(wù)框架,如圖2所示。

        圖2 微服務(wù)框架

        (1)Spring Cloud Config 配置中心,利用Git 集中管理程序的配置。

        (2)nacos 可以同時(shí)作為注冊(cè)中心和配置中心。

        (3)Spring Cloud Sleuth 分布式鏈路監(jiān)控,SpringCloud 應(yīng)用的分布式追蹤系統(tǒng)和Zipkin、HTrace、ELK 兼容。

        (4)Spring Cloud Netflix Eureka 服務(wù)中心(類似于管家的概念,需要什么直接從這里取,就可以了),是一個(gè)基于REST 的服務(wù),用于定位服務(wù),以實(shí)現(xiàn)云端中間層服務(wù)發(fā)現(xiàn)和故障轉(zhuǎn)移。

        (5)Spring Cloud Netflix Hystrix 熔斷器,容錯(cuò)管理工具,旨在通過(guò)熔斷機(jī)制控制服務(wù)和第三方庫(kù)的節(jié)點(diǎn),從而對(duì)延遲和故障提供更強(qiáng)大的容錯(cuò)能力。

        (6)Spring Cloud Netflix Zuul 網(wǎng)關(guān),是在云平臺(tái)上提供動(dòng)態(tài)路由、監(jiān)控、彈性、安全等邊緣服務(wù)的框架。Web 網(wǎng)站后端所有請(qǐng)求的前門(mén)。

        (7)Spring Cloud Bus 消息總線,利用分布式消息將服務(wù)和服務(wù)實(shí)例連接在一起,用于在一個(gè)集群中傳播狀態(tài)的變化。

        (8)Spring Cloud Stream 消息組件,基于Redis、Rabbit、Kafka 實(shí)現(xiàn)的消息微服務(wù),簡(jiǎn)單聲明模型用以在Spring Cloud 應(yīng)用中收發(fā)消息。

        4 重要人工智能技術(shù)

        4.1 語(yǔ)音交互

        通過(guò)先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),將文本轉(zhuǎn)換成自然流暢的語(yǔ)音。有多種音色可供選擇,并提供調(diào)節(jié)語(yǔ)速、語(yǔ)調(diào)、音量等功能。移動(dòng)端適用于稿件的語(yǔ)音交互、文稿有聲閱讀。

        4.2 內(nèi)容監(jiān)審

        智能內(nèi)容監(jiān)審服務(wù)是一款利用語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)、人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別等人工智能技術(shù)從關(guān)鍵詞、人臉、圖片以及聲紋等不同維度對(duì)音視頻內(nèi)容進(jìn)行審核的軟硬件一體化服務(wù)。利用人工智能技術(shù)檢測(cè)出的不同維度信息與關(guān)鍵庫(kù)信息進(jìn)行匹配,實(shí)時(shí)報(bào)警,輔助用戶工作提升監(jiān)管效率。監(jiān)審數(shù)據(jù)源更全面:支持本地、網(wǎng)絡(luò)以及直播3個(gè)不同維度的數(shù)據(jù)監(jiān)審。時(shí)效性更強(qiáng):自動(dòng)化機(jī)器輔助,可實(shí)時(shí)推送研判結(jié)果,及時(shí)遏制有害事件發(fā)酵。有效降低成本,提高工作效率:機(jī)器自動(dòng)化,1 h 數(shù)據(jù)處理僅需約10 min,效率提升約20倍。

        4.3 內(nèi)容管理

        智能內(nèi)容管理平臺(tái)是一款以AI 技術(shù)為核心,實(shí)現(xiàn)對(duì)媒體數(shù)字資源的綜合管理的音視頻管理軟件。主要通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別、NLP 等人工智能技術(shù),解決當(dāng)前音視頻管理中檢索,編目困難的問(wèn)題,滿足編輯人員對(duì)音視頻內(nèi)容監(jiān)管、檢索、自動(dòng)編目、自動(dòng)化標(biāo)簽的需求。其主要功能包括內(nèi)容識(shí)別、內(nèi)容檢索、內(nèi)容審核等功能。實(shí)現(xiàn)對(duì)音視頻內(nèi)容的自動(dòng)標(biāo)簽和編目,以及內(nèi)容的智能檢索與審核。

        4.4 語(yǔ)義理解

        智能語(yǔ)義理解(intelligent semantic understanding)依托深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理方向上的技術(shù)積累,為平臺(tái)提供文本相似度和機(jī)器閱讀理解等優(yōu)質(zhì)算法技術(shù)。其中文本相似度可以計(jì)算兩段短文本之間的相似度,并給出相似度評(píng)分;機(jī)器閱讀理解能針對(duì)某幾個(gè)問(wèn)題,從若干篇文章中分別尋找問(wèn)題答案。智能語(yǔ)義理解技術(shù)可以應(yīng)用于問(wèn)答系統(tǒng)、信息檢索、新聞推薦等場(chǎng)景。

        4.5 人工智能校對(duì)

        智能校對(duì)服務(wù)利用前沿的自然語(yǔ)言處理、深度遷移學(xué)習(xí)技術(shù),依據(jù)平臺(tái)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)和業(yè)務(wù)知識(shí),快速準(zhǔn)確完成文稿中的各種錯(cuò)誤內(nèi)容識(shí)別,并給出糾錯(cuò)建議。該系統(tǒng)能夠代替?zhèn)鹘y(tǒng)校對(duì)的工作,輔助內(nèi)容審校者有效發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,提升校對(duì)質(zhì)量及審稿效率,確保內(nèi)容安全生產(chǎn)。

        5 數(shù)據(jù)安全中心DSC

        數(shù)據(jù)安全中心滿足等保V2.0“安全審計(jì)”“個(gè)人信息保護(hù)”的合規(guī)要求的基礎(chǔ)上,提供敏感數(shù)據(jù)識(shí)別、數(shù)據(jù)安全審計(jì)、數(shù)據(jù)脫敏、智能異常檢測(cè)等數(shù)據(jù)安全能力,形成一體化的數(shù)據(jù)安全服務(wù)。

        根據(jù)中高考試題分析發(fā)現(xiàn),科學(xué)探究不僅是中學(xué)生物教學(xué)的重要內(nèi)容,也是中考和高考的重點(diǎn)考查內(nèi)容。初中階段培養(yǎng)學(xué)生實(shí)驗(yàn)探究能力,熟悉科學(xué)探究一般過(guò)程,能夠?yàn)閷W(xué)生進(jìn)入高中后熟悉實(shí)驗(yàn)工具,設(shè)計(jì)實(shí)施可行的探究方案等較高級(jí)別的科學(xué)探究能力打下基礎(chǔ)。經(jīng)典的科學(xué)史材料(如薩克斯實(shí)驗(yàn))能讓學(xué)生重溫科學(xué)家的科學(xué)探究過(guò)程,養(yǎng)成科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奶骄繎B(tài)度。教師要充分利用教材中的探究實(shí)驗(yàn),如探究種子萌發(fā)的外部條件,訓(xùn)練學(xué)生熟悉科學(xué)探究的一般過(guò)程和分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,表達(dá)交流的能力。

        敏感數(shù)據(jù)主要包括核心技術(shù)資料、個(gè)人信息等高價(jià)值數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)以不同形式存在于平臺(tái)的資產(chǎn)中。敏感數(shù)據(jù)的泄露會(huì)給企業(yè)帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)和品牌損失。

        DSC 可根據(jù)預(yù)先定義的敏感數(shù)據(jù)關(guān)鍵字段,掃描MaxCompute、OSS、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)(RDS、DRDS、PolarDB、OceanBase、表格存儲(chǔ))和自建數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù),通過(guò)敏感數(shù)據(jù)規(guī)則中的命中次數(shù)來(lái)判斷是否屬于敏感數(shù)據(jù)。

        6 大數(shù)據(jù)中心

        大數(shù)據(jù)整體架構(gòu),如圖3所示。

        圖3 大數(shù)據(jù)整體架構(gòu)

        6.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)中心

        該部分主要提供整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)、計(jì)算和存儲(chǔ)資源支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)中心提供的數(shù)據(jù)架構(gòu)平臺(tái),可以支持各種類型的數(shù)據(jù)接入以及上層應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)消費(fèi),可以作為的數(shù)據(jù)資源池。技術(shù)中心提供全數(shù)據(jù)采集、全數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、IT 資源管理、系統(tǒng)配置(安裝部署、服務(wù)監(jiān)控和安全)以及可視化大數(shù)據(jù)操作管理功能。

        6.2 大數(shù)據(jù)管理中心

        該部分包括多觸點(diǎn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、門(mén)戶設(shè)計(jì)。

        大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)對(duì)輸入平臺(tái)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從而形成企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn),便于基于數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。

        數(shù)據(jù)采集。本系統(tǒng)支持收集3個(gè)維度數(shù)據(jù):第一方數(shù)據(jù)源客戶端、主站、政務(wù)網(wǎng)群、其他業(yè)務(wù)網(wǎng)站、H5站點(diǎn)、手機(jī)報(bào)、微博微信等;第二方數(shù)據(jù)源收集;第三方互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、SNS 數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)等。

        數(shù)據(jù)源??蓙?lái)自用戶注冊(cè)數(shù)據(jù)、內(nèi)容管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、用戶觸點(diǎn)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等,通過(guò)定時(shí)導(dǎo)入、全量導(dǎo)入、實(shí)時(shí)觸發(fā)、文件傳輸、實(shí)時(shí)抓取采集等。

        數(shù)據(jù)清洗。根據(jù)業(yè)務(wù)需求,排除重復(fù)數(shù)據(jù)、內(nèi)部測(cè)試數(shù)據(jù)、殘缺數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

        數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和業(yè)務(wù)需求,規(guī)整數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。

        數(shù)據(jù)交換。大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供的大數(shù)據(jù)應(yīng)用與交換接口,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)交互。

        數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)提供分析模型、算法以完成大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等上層數(shù)據(jù)應(yīng)用。

        6.3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)中心

        大數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)中心包括用戶行為洞察系統(tǒng)、自動(dòng)化廣告系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析系統(tǒng)。其具體功能包括:用戶登錄、內(nèi)容推薦(千人千面)、精準(zhǔn)服務(wù)、用戶微觀畫(huà)像、用戶宏觀畫(huà)像、用戶忠誠(chéng)/流失、DSP 數(shù)據(jù)對(duì)接、廣告效果分析、廣告推薦分析、流量分析、渠道分析、頻道分析、內(nèi)容分析。

        7 結(jié)束語(yǔ)

        媒體指揮智能平臺(tái),通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)中央調(diào)度、一次采集、多種生成、多元傳播新聞生產(chǎn)流程,一站式解決融合發(fā)展技術(shù)難題,從選題策劃、采編生產(chǎn)、分發(fā)傳播、盈利分成全流程突破融合瓶頸。

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