人工智能应用于广播信息节目。RNE自动新闻细分案例研究

IF 2.6 4区 管理学 Q1 COMMUNICATION
Virginia Bazán-Gil, Carmen Pérez-Cernuda, Noemí Marroyo-Núñez, Paloma Sampedro-Canet, David De-Ignacio-Ledesma
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摘要

本文介绍了西班牙国家广播电台(RNE)的新闻细分项目的结果,该项目由西班牙广播电视(RTVE)的技术创新领域与RNE的媒体方向合作进行。该项目的目标是应用人工智能自动切割构成广播新闻的新闻,以便随后在RTVE网站和社交媒体上传播。该项目计划分两个阶段进行:第一阶段是系统的配置和调整,第二阶段是服务本身的提供。质量标准协定确定了先前传递,既为transcripcion这么说话,到文本,以字establecio出错率最高的事情(WER) 10%,作为对新闻segmentacion definio precision率超过85%。该系统在转录和分割方面的性能被认为是足够的,尽管预计在未来几个月在新闻切割方面将达到更高的精度。研究结果表明,尽管这些技术相当成熟,但调整和学习过程需要人类干预。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Inteligencia artificial aplicada a programas informativos de radio. Estudio de caso de segmentación automática de noticias en RNE
Se presentan los resultados del proyecto para la segmentacion en noticias de los informativos de Radio Nacional de Espana (RNE) llevado a cabo por el Area de Innovacion Tecnologica de Radio Television Espanola (RTVE) en colaboracion con la Direccion de Medios de RNE. El objetivo de este proyecto es aplicar la inteligencia artificial para el cortado automatico de las noticias que componen un informativo radiofonico, para su posterior difusion en la web de RTVE y en medios de comunicacion social. El proyecto se planifico en dos fases: una primera de configuracion y ajuste del sistema, y una segunda de prestacion del servicio propiamente dicho. Los criterios de calidad minimos exigibles se definieron previamente, tanto para la transcripcion automatica del habla a texto, para la que se establecio una tasa de error por palabra maxima (WER) del 10%, como para la segmentacion de noticias, para la que se definio una tasa de precision superior al 85%. El rendimiento del sistema tanto en la transcripcion como en la segmentacion se considera suficiente, si bien se espera alcanzar un mayor grado de precision en el cortado de noticias en los proximos meses. Los resultados ponen de manifiesto que, a pesar de ser tecnologias bastante maduras, son necesarios procesos de ajuste y aprendizaje con la intervencion humana.
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