一种面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统，是将人工智能多模态内容生成技术运用在舆情事件应对这个应用场景，包括：数据处理、内容生成以及内容质量可信度评估。本发明专利技术摒弃传统的人工进行舆情应对的方式，该系统通过智能化的算法和技术，自动化处理大量的内容生成任务，能够快速、精准地生成符合用户需求的舆情内容，提高内容生成的效率和质量，提供更全面和多样化的舆情事件应对能力，节省了人工处理的时间和成本，同时，系统具备智能化的算法和模型，能够根据舆情数据和用户反馈进行数据驱动的生成，提供更准确、全面和多样化的内容，这有效提升了舆情事件应对的效果和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种it应用领域，具体是一种面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统。

技术介绍

1、现有的舆情系统更多的是舆情监测系统，主要关注于收集、分析和监测舆情信息，以帮助用户了解和把握舆情动态，但是在舆情事件发生时，要求具有一定的舆情多模态稿件撰写能力，舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统则更注重于生成多模态内容来回应和引导舆情事件，用人工智能多模态内容生成技术来进行自动化舆情应对，因此，针对舆情稿件撰写来及时对舆情做出反应是一个具有难度且具有实际应用意义的问题需求。

2、1、现有的舆情应对往往需要人工参与，舆情应对技术在处理大量的信息时，可能存在处理速度较慢的问题，导致舆情的反应滞后，耗费时间和资源，并且受制于人工的主观因素和技能水平。

3、2、现有的舆情应对的稿件生成通常是以文本为主，通过文字回应或发布声明来进行应对，但是很多新闻内容需要生成多模态信息，仅仅通过文字无法完全传达事件的真实情况或者触发受众的共鸣。

4、3、现有的舆情系统大多是进行舆情监测，主要关注于收集、分析和监测舆情信息，但是缺少舆情本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统，是将人工智能多模态内容生成技术运用在舆情事件应对这个应用场景，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统，其特征在于，在数据处理中，对于不同的模态数据，如文本、图像、音频、视频，需要采用相应的方法进行收集，如API接口、爬虫工具，对收集到的数据进行整理和归类，将其按照舆情事件的相关性进行分类和标注，对于文本数据，进行文本分词、去除停用词、词性标注处理，以便后续的文本分析和生成，对于图像数据，进行图像裁剪、大小统一、颜色空间转换处理，以便后续的图像生成，对于音频数据，进行音频分割...

【技术特征摘要】

1.一种面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统，是将人工智能多模态内容生成技术运用在舆情事件应对这个应用场景，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统，其特征在于，在数据处理中，对于不同的模态数据，如文本、图像、音频、视频，需要采用相应的方法进行收集，如api接口、爬虫工具，对收集到的数据进行整理和归类，将其按照舆情事件的相关性进行分类和标注，对于文本数据，进行文本分词、去除停用词、词性标注处理，以便后续的文本分析和生成，对于图像数据，进行图像裁剪、大小统一、颜色空间转换处理，以便后续的图像生成，对于音频数据，进行音频分割、降噪、特征提取处理，以便后续的音频分析和生成，对于视频数据，进行视频剪辑、帧提取、关键帧选择处理，以便后续的视频生成。

3.根据权利要求1所述的面向舆情事件应对的人工智能多模态内容生成系统，其特征在于，所述内容生成包括：文本内容生成、图像内容生成、音频内容生成以及视频内容生成，在内容生成中，对每种模态的数据进行特征提取和表示学习，以将其转化为机器可理解的形式，对于图像数据，使用卷积神经网络进行特征提取，对于文本数据，使用词嵌入或文本编码模型进行特征提取，对于音频数据，使用声谱图或其他音频特征提取方法，通过使用融合模型，包括：多模态神经网络、图像-文本对齐模型来实现，目标是将不同模态之间的信息相互补充和对齐，以便于后续的生成任务，对于文本生成，使用循环神经网络或transformer模型进行文本生成任务，如生成新闻标题、社交媒体帖子，对于图像生成，使用生成对抗网络或变分自编码器模型进行图像生成任务，如生成图像描述、图像合成，对于音频生成，使用声码器模型进行音频生成任务，如生成语音合成、音乐合成，对于视频生成，使用生成对抗网络或时空生成模型进行视频生成任务，如生成视频剪辑、视频描述，还有一种方法是可组合扩散，能够从任...

【专利技术属性】
技术研发人员：范静如，范文庆，
申请(专利权)人：中国传媒大学，
类型：发明
国别省市：