【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新闻稿件自动评价，尤其涉及一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法及系统。
技术介绍
1、新闻稿件质量评价是指对新闻稿件的内容、形式、风格等方面进行综合分析和判断，以确定其符合新闻规范和受众需求的程度。新闻稿件质量评价在新闻传播领域具有重要的理论和实践意义，它可以促进新闻生产者提高新闻水平，也可以帮助新闻消费者筛选优质信息。随着人工智能技术的发展，机器生成新闻稿件已经成为一种新兴的新闻稿件生产方式，它可以利用自然语言处理、计算机视觉等技术，根据数据或事实自动撰写新闻稿件。机器生成新闻稿件具有高效、低成本、多样化等优点，但也面临着质量不稳定、缺乏主观判断、难以评估等挑战。因此，如何对机器生成新闻稿件进行有效的质量评价，是一个亟待解决的问题。
2、针对机器生成新闻稿件的质量评价，已有的方法主要分为主观评价方法和客观评价方法两类。主观评价方法是指通过人工标注或问卷调查等方式，获取专业人员或普通用户对新闻稿件的主观感受和偏好，从而得到一系列量化的评价指标；客观评价方法是指通过计算机算法或数学模型等方式，根据新闻稿件与参考标准之间的相似度或差异度，从而得到一系列量化的评价指标。主观评价方法虽然能够反映真实的用户需求和满意度，但是耗时耗力且难以覆盖海量的新闻稿件；客观评价方法虽然能够快速地完成大规模的评价任务，但是可能与人类的主观感知存在较大的偏差。因此，如何结合主观评价方法和客观评价方法的优势，实现机器生成新闻稿件质量主观评价和客观评价的一致性，是目前有待探索的研究方向。
技术实现思路
1、为解决上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法及系统，解决机器生成新闻稿件质量评价中主观评价和客观评价存在差异的问题，实现保证主观评价和客观评价一致性的新闻稿件质量评价，提高机器生成新闻稿件质量评价的准确性和可解释性。
2、第一方面，本公开提供了一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法。
3、一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，包括：
4、基于层次化机器生成新闻质量评价体系，获取新闻稿件的各层次客观评价结果；
5、构建并训练基于树结构先验约束的主客观映射模型；其中，以层次化机器生成新闻质量评价体系为树结构先验约束；
6、将新闻稿件的各层次客观评价结果输入到主客观映射模型中，基于树结构不同层的先验约束来沿树结构逐层编码，并输出新闻稿件在不同层次上的主客观映射预测评分。
7、第二方面，本公开提供了一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价系统。
8、一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价系统，包括：
9、新闻稿件客观评价模块，用于基于层次化机器生成新闻质量评价体系，获取新闻稿件的各层次客观评价结果；
10、主客观映射模型搭建模块，用于构建并训练基于树结构先验约束的主客观映射模型；其中，以层次化机器生成新闻质量评价体系为树结构先验约束；
11、新闻稿件主客观一致性评价模块，用于将新闻稿件的各层次客观评价结果输入到主客观映射模型中，基于树结构不同层的先验约束来沿树结构逐层编码，并输出新闻稿件在不同层次上的主客观映射预测评分。
12、第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述方法的步骤。
13、第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述方法的步骤。
14、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
15、1、本专利技术提供了一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法及系统，基于层次化、多粒度的机器生成新闻质量评价体系，构建基于评价体系树结构先验约束的主客观映射模型，通过两阶段得学习优化使模型具备新闻稿件二元评分能力，利用该训练得到的主客观映射模型对输入的机器生成新闻稿件进行主客观一致性的客观评价，有效提高机器生成新闻稿件质量评价的准确性和可解释性，为新闻生产和消费提供有力的支持。
16、2、本专利技术综合考虑机器生成新闻稿件中文本、图片和图文混合三种模态信息，更全面地评价新闻质量；采用层次化、多粒度的评价体系来描述不同层次上的评价指标，更细致地评价新闻质量；采用专家打分法和基于规则的方法分别实现主观评价和客观评价指标的量化，从而更客观地评价新闻质量；利用基于树结构约束的主客观映射模型实现主客观评分的一致性建模，从而更有效地解决主客观评价之间的差异问题；通过两阶段的学习优化使模型具备新闻稿件二元评分能力，从而更简洁地评价新闻质量。
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1.一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述主客观映射模型的训练及优化包括有监督学习优化阶段和弱监督学习优化阶段。
3.如权利要求2所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述主客观映射模型的有监督学习优化阶段，包括：
4.如权利要求3所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述基于客观层次评分和主观层次评分构建损失函数，包括：以客观层次评分与主观层次评分的最大似然函数构建损失函数，公式为：
5.如权利要求2所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述主客观映射模型的弱监督学习优化阶段，包括：
6.如权利要求5所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述三元组损失函数为：
7.一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价系统，其特征是，包括：
8.如权利要求7所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价系统，其特征是，所述主客观映射模型的训练及优化包括有监督学习优
9.一种电子设备，其特征是，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成如权利要求1-6中任一项所述的一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成如权利要求1-6中任一项所述的一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述主客观映射模型的训练及优化包括有监督学习优化阶段和弱监督学习优化阶段。
3.如权利要求2所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述主客观映射模型的有监督学习优化阶段，包括：
4.如权利要求3所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述基于客观层次评分和主观层次评分构建损失函数，包括：以客观层次评分与主观层次评分的最大似然函数构建损失函数，公式为：
5.如权利要求2所述的新闻稿件质量主客观评分一致性评价方法，其特征是，所述主客观映射模型的弱监督学习优化阶段，包括：
6.如权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：任昭春，张驰，刘晓鹏，匡振中，高莘，陈竹敏，任鹏杰，郭书宇，郝艳宾，李京知，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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