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　　美聯(lián)社準備再雇傭一批機器人來寫稿。

　　作為世界上最大的通訊社之一，美聯(lián)社的合作伙伴包括了上千家來自全球的報紙、廣播和電視臺。這也意味著，同一個新聞事件，美聯(lián)社要根據(jù)不同的輸出媒介，提供不同的文本格式。

　　拿體育新聞報道來說，當美聯(lián)社體育新聞記者報道完一場比賽，他們要提供同一個新聞事件的八個不同文字版本。除了寫出新聞的紙媒版本，記者還要提供新聞摘要，以及用于電視或廣播報道的稿件。麻煩的是，在體育賽事中，通常有多個參賽方，音頻稿需要根據(jù)每個參賽隊伍的賽況進行單獨報道。

　　據(jù)統(tǒng)計，美聯(lián)社的記者們每周一共要花費800小時將這類紙質(zhì)報道轉(zhuǎn)化為音頻稿件，包括廣播和電視。

　　“這簡直就是一個噩夢。”美聯(lián)社的戰(zhàn)略和企業(yè)發(fā)展副主席Jim Kenny說。

　　為了將記者們從噩夢中拯救出來，美聯(lián)社這回又想到了機器人。最近，他們正在開發(fā)一項利用人工智能將紙媒文本自動轉(zhuǎn)化為音頻文本的技術。

　　過去幾個月里，美聯(lián)社與Matters Ventures公司合作，開發(fā)了一套用于自動轉(zhuǎn)化文本的模型。

　　先由記者將文本轉(zhuǎn)換過程中需要規(guī)范的格式提取出來

　　這套模型用于規(guī)范紙質(zhì)新聞轉(zhuǎn)化為音頻新聞時，需要包含的格式（比如故事更短、句子更簡潔、數(shù)字四舍五入取整等）。接下來，美聯(lián)社將和機器學習公司合作，先聚焦于體育報道，再以此為樣本開發(fā)一套適用于所有內(nèi)容的自動轉(zhuǎn)化算法。

　　目前美聯(lián)社還沒對該套模型進行測試，Jim Kenny預計還需要大半年的開發(fā)時間，所以我們還無法看到這次機器人的表現(xiàn)到底如何。

　　不過，采用機器人來寫稿早就不是什么新鮮事兒了。兩年前，美聯(lián)社就和自動化寫作軟件Word Smith合作，完成了大量涉及數(shù)字的財經(jīng)報道寫作。

　　此后，機器人接走的大多是一些不怎么需要動腦子的活，比如《華盛頓郵報》后來用機器人報道的體育新聞。

　　這回也是一樣。美聯(lián)社戰(zhàn)略發(fā)展部經(jīng)理Francesco Marconi對這技術的看法是：

　　“機器學習可以識別出人是如何對報道內(nèi)容進行調(diào)整的。當然，首先要在機器中設定好這些規(guī)則。但要想得到讓編輯部滿意的報道，機器學習和人工操作還是存在差距。”