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申请/专利权人：珠海传媒融创科技有限公司

摘要：本发明实施例提供一种基于AIGC的媒体新闻稿件生成方法以及相关装置。该方法包括：获得目标事件的初始关键词，根据目标新闻内容对初始关键词进行热度分析获得初始关键词的热度值；根据热度值对初始关键词进行关键词筛选获得目标关键词；对目标新闻内容进行事件提取获得目标新闻内容的事件信息和事件关键词；根据事件关键词和目标关键词从事件信息中确定目标事件的主干事件和分支事件；确定目标地域，根据目标地域生成主干事件的第一词表信息和根据目标地域生成分支事件的第二词表信息；根据第一词表信息和第二词表信息进行新闻稿件生成，获得目标事件对应的目标稿件内容。本申请能够通过AIGC针对目标地域的特点和事件，生成具有地域特色的新闻内容。

主权项：1.一种基于AIGC的媒体新闻稿件生成方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标事件，并获得所述目标事件对应的初始新闻内容；对所述初始新闻内容进行虚假检测，获得所述目标事件对应的目标新闻内容；获得所述目标事件对应的初始关键词，根据所述目标新闻内容对所述初始关键词进行热度分析，获得所述初始关键词对应的热度值；根据所述热度值对所述初始关键词进行关键词筛选，获得目标关键词；对所述目标新闻内容进行事件提取，获得所述目标新闻内容对应的事件信息和事件关键词；根据所述事件关键词和所述目标关键词从所述事件信息中确定所述目标事件对应的主干事件和分支事件；确定目标地域，根据所述目标地域生成所述主干事件对应的第一词表信息和根据所述目标地域生成所述分支事件对应的第二词表信息；根据所述第一词表信息和所述第二词表信息进行新闻稿件生成，获得所述目标事件对应的目标稿件内容；所述获得所述目标事件对应的初始新闻内容，包括：从数据库中获得初始新闻语料，对所述初始新闻语料进行预处理获得目标新闻语料；对所述目标新闻语料进行特征词提取，获得所述目标新闻语料对应的初始特征词；获得所述初始特征词对应的词性信息和位置信息，根据所述词性信息和所述位置信息确定所述初始特征词对应的第一权重值；利用主题模型计算所述初始特征词对应的第二权重值；融合所述第一权重值和所述第二权重值，获得所述初始特征词对应的目标权重值；根据所述目标权重值对所述初始特征词进行特征筛选，获得所述目标新闻语料对应的目标特征词；根据所述目标特征词对所述目标新闻语料进行文本聚类，获得聚类类簇；计算所述目标事件与所述聚类类簇之间的相似度，获得所述目标事件对应的所述初始新闻内容；其中，根据下列公式计算所述第一权重值： wij表示第i个所述目标新闻语料中第j个所述初始特征词对应的所述第一权重值，tfij表示第i个所述目标新闻语料中第j个所述初始特征词对应的词频，表示第i个所述目标新闻语料中第j个所述初始特征词的所述词性信息对应的词性权重，u1表示第j个所述初始特征词在第i个所述目标新闻语料的所述位置信息为标题区域时对应的标题权重，u2表示第j个所述初始特征词在第i个所述目标新闻语料的所述位置信息为正文区域时对应的正文权重，tk1表示第j个所述初始特征词在第i个所述目标新闻语料的所述位置信息为标题区域时对应的标题词频，tk2表示第j个所述初始特征词在第i个所述目标新闻语料的所述位置信息为正文区域时对应的正文词频，tk表示tk1和tk2之和，为第j个所述初始特征词在第i个所述目标新闻语料中对应的总词频；N表示所述目标新闻语料对应的语料数量，nj表示所述目标新闻语料中包含第j个所述初始特征词对应的文档数，l表示所述初始特征词在第i个所述目标新闻语料中对应的特征词数量；所述对所述初始新闻内容进行虚假检测，获得所述目标事件对应的目标新闻内容，包括：获得所述初始新闻内容对应的新闻标题和新闻正文；对所述新闻标题进行文本特征提取，获得所述新闻标题对应的第一文本向量和对所述新闻正文进行文本特征提取，获得所述新闻正文对应的第二文本向量；对所述新闻标题进行情感特征提取，获得所述新闻标题对应的第一情感向量和对所述新闻正文进行情感特征提取，获得所述新闻正文对应的第二情感向量；计算所述第一文本向量和所述第二文本向量之间的相似度获得所述新闻标题和所述新闻正文之间的文本差异值；计算所述第一情感向量和所述第二情感向量之间的向量差值，获得所述新闻标题和所述新闻正文之间的情感差异值；根据所述文本差异值建立所述新闻标题和所述新闻正文之间的第一邻接矩阵；根据所述第一情感向量和所述情感差异值建立所述新闻标题和所述初始新闻内容对应的情感之间的第二邻接矩阵；根据所述第二情感向量和所述情感差异值建立所述新闻正文和所述初始新闻内容对应的情感之间的第三邻接矩阵；融合所述第一邻接矩阵、所述第二邻接矩阵和所述第三邻接矩阵确定目标邻接矩阵；根据所述目标邻接矩阵对所述初始新闻内容进行虚假检测，获得所述初始新闻内容对应的检测类型；根据所述检测类型对所述初始新闻内容进行新闻分类，获得所述目标事件对应的所述目标新闻内容。

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