本申請公開了基于微服務化的新聞生成工作流系統，包括：智能采集服務模塊、AI服務模塊、實時協作平臺模塊、工作流服務模塊、簽發服務模塊及發布平臺模塊，所述智能采集服務模塊用于自動識別并收集來自全球范圍內的新聞線索與新聞內容素材；所述AI服務模塊用于自動摘要生成、多語言翻譯、事實核查以及文體優化；所述實時協作平臺模塊用于多人同時在線編輯、審閱稿件；所述工作流服務模塊用于串聯起新聞生產的每一個節點；所述簽發服務模塊用于對生成的新聞稿件的簽發；發布平臺模塊對簽發新聞稿件的發布。本發明專利技術實現了自動化、智能化的內容生產流程，提高工作效率。
1、新聞生產系統，作為信息時代媒體生態的核心組成部分，承載著搜集、加工、傳播新聞信息的重任。但是早期的新聞制作依賴于人工采集、編寫、編輯及分發，編、審、簽的流程相對固化，不能很好的適應新時代媒體企業高速發展和變革的步伐，整個流程繁瑣固化且效率有限：
>15、現有系統界面過于復雜，操作繁瑣，不符合用戶習慣和體驗。缺乏友好的界面設計和交互方式，使用戶工作效率和舒適度下降。16、針對上述問題，目前亟待有效的技術解決方案。
技術實現思路
1、本申請的目的在于提供一種基于微服務化的新聞生成工作流系統、系統及介質，能夠全面、準確的對話題趨勢進行預測。
2、本申請提供了一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，所述系統包括：智能采集服務模塊、ai服務模塊、實時協作平臺模塊、工作流服務模塊、簽發服務模塊及發布平臺模塊，
3、所述智能采集服務模塊用于自動識別并收集來自全球范圍內的新聞線索與新聞內容素材，通過設定的關鍵詞策略和熱點追蹤模型，精準篩選出具有新聞價值的信息；
4、所述ai服務模塊用于自動摘要生成、多語言翻譯、事實核查以及文體優化；
5、所述實時協作平臺模塊用于多人同時在線編輯、審閱稿件；
6、所述工作流服務模塊用于串聯起新聞生產的每一個節點，根據新聞的類型、緊急程度及資源可用性，自動優先級排序并分配任務，確保重要新聞得到迅速響應和處理
7、所述簽發服務模塊用于對生成的新聞稿件的簽發；
8、所述發布平臺模塊對簽發新聞稿件的發布。
9、本方案中，所述智能采集服務模塊利用預設的信息抓取方式，結合自然語言處理和機器學習算法，自動識別并收集來自全球范圍內的新聞線索與新聞內容素材；其中，所述預設的信息抓取方式包括：通過第三方數據api接口獲取數據并結構化處理；通過配置規則和模板，從已授權網站或數據源抓取新聞信息；
10、所述結合自然語言處理和機器學習算法，自動識別并收集來自全球范圍內的新聞線索與新聞內容素材，包括：文本分類、實體識別、情感分析及信息抽取。
11、本方案中，所述所述ai服務模塊還能根據歷史數據和用戶偏好，推薦合適的新聞角度和呈現形式，具體包括：獲取用戶歷史閱讀數據，所述歷史閱讀數據包括以下一種或多種：閱讀記錄、點擊行為、收藏偏好；
12、根據用戶的歷史閱讀數據，提取用戶閱讀特征，根據用戶閱讀特征構建用戶畫像；
13、通過用戶畫像比較不同用戶的興趣相似性，根據用戶相似性確定具有相似偏好的群體，并將所述相似偏好群體作為推薦參考，并基于相似用戶的偏好協同過濾進行內容推薦；
14、根據用戶的歷史閱讀記錄和偏好，進行新聞內容的過濾和推薦，同時根據用戶的實時反饋和交互行為，調整推薦算法。
15、本方案中，所述實時協作平臺模塊還包括采用智能審核模塊與人工復核相結合的方式，利用ai技術對內容進行初步合規性檢查，包括：
16、自然語言處理技術對文本內容進行語義分析和情感識別，通過建立文本分類模型，檢測出潛在的違規內容或敏感信息；
17、通過構建關鍵詞庫和規則庫，對新聞內容進行過濾和匹；
18、通過對于包含圖片或視頻的新聞內容，圖像識別，檢測包含圖片或視頻的新聞內容是否存在違規或不合規的內容；
19、使用深度學習模型進行文本生成的檢測，判斷新聞內容是否是由ai生成的虛假信息。
20、本方案中，發布平臺模塊通過集成的社交媒體監聽工具和網站分析模塊，收集用戶反饋、閱讀量、分享率等多維度數據。
21、本方案中，所述多維數據被反饋至工作流模塊的前端，供內容策劃與創作時參考，形成一個閉環的數據驅動決策機制。
22、本方案中，ai服務模塊集成了持續學習機制，通過不斷地從日常運營中積累經驗，優化算法模型，提升自動化處理的準確性和效率。
23、本方案中，發布平臺模塊能夠收集并分析用戶行為數據、內容偏好以及社會輿情，運用ai能力服務的分析和機器學習模型，為不同用戶提供個性化的新聞推薦。
24、本方案中，所述系統還包括內置高級加密技術和訪問控制機制，確保新聞素材、個人數據及通訊過程的安全性，其中，在智能采集與處理階段，系統會對敏感信息實施嚴格的過濾與匿名化處理，維護信息來源的隱私與合法性，構建公眾信任的新聞生態。
25、本方案中，所述系統中各個功能模塊的解耦與獨立部署，每個微服務專注于單一職責，如內容管理、用戶行為分析、自動化編輯，通過api接口實現相互之間的通信與數據交換。
26、由上可知，本專利技術公開的基于微服務化的新聞生成工作流系統，包括：
27、所述系統包括：智能采集服務模塊、ai服務模塊、實時協作平臺模塊、工作流服務模塊、簽發服務模塊及發布平臺模塊，所述智能采集服務模塊用于自動識別并收集來自全球范圍內的新聞線索與新聞內容素材，通過設定的關鍵詞策略和熱點追蹤模型，精準篩選出具有新聞價值的信息；所述ai服務模塊用于自動摘要生成、多語言翻譯、事實核查以及文體優化；所述實時協作平臺模塊用于多人同時在線編輯、審閱稿件；所述工作流服務模塊用于串聯起新聞生產的每一個節點，根據新聞的類型、緊急程度及資源可用性，自動優先級排序并分配任務，確保重要新聞得到迅速響應和處理；所述簽發服務模塊用于對生成的新聞稿件的簽發；所述發布平臺模塊對簽發新聞稿件的發布。本專利技術的工作流服務模塊為用戶提供高度靈活可擴展的新聞生產工作流，提高工作效率，ai服務模塊實現了自動化、智能化的內容生產流程。通過優化編輯、審批、發布等環節，提高了內容生產的效率，縮短了工作周期，同時實時協作平臺模塊功能和工本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述系統包括：智能采集服務模塊、AI服務模塊、實時協作平臺模塊、工作流服務模塊、簽發服務模塊及發布平臺模塊，
2.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述智能采集服務利用預設的信息抓取方式，結合自然語言處理和機器學習算法，自動識別并收集來自全球范圍內的新聞線索與新聞內容素材，其中，所述的預設的信息抓取方式包括：通過第三方數據API接口獲取數據并結構化處理；通過配置規則和模板，從已授權網站或數據源抓取新聞信息；
3.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述所述AI服務模塊還能根據歷史數據和用戶偏好，推薦合適的新聞角度和呈現形式，具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述實時協作平臺模塊還包括采用智能審核模塊與人工復核相結合的方式，利用AI技術對內容進行初步合規性檢查，包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，發布平臺模塊通過集成的社交媒體監聽工具和網站分析模塊，收集用戶反饋、閱讀量、分享率多維度數據。
6.根據權利要求5所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述多維數據被反饋至工作流模塊的前端，供內容策劃與創作時參考，形成一個閉環的數據驅動決策機制。
7.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，AI服務模塊集成了持續學習機制，通過不斷地從日常運營中積累經驗，優化算法模型，提升自動化處理的準確性和效率。
8.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，發布平臺模塊能夠收集并分析用戶行為數據、內容偏好以及社會輿情，運用AI能力服務的分析和機器學習模型，為不同用戶提供個性化的新聞推薦。
9.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述系統還包括內置高級加密技術和訪問控制機制，確保新聞素材、個人數據及通訊過程的安全性，其中，在智能采集與處理階段，系統會對敏感信息實施嚴格的過濾與匿名化處理，維護信息來源的隱私與合法性，構建公眾信任的新聞生態。
10.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述系統中各個功能模塊的解耦與獨立部署，每個微服務專注于單一職責，如內容管理、用戶行為分析、自動化編輯，通過API接口實現相互之間的通信與數據交換。
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【技術特征摘要】
1.一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述系統包括：智能采集服務模塊、ai服務模塊、實時協作平臺模塊、工作流服務模塊、簽發服務模塊及發布平臺模塊，
2.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述智能采集服務利用預設的信息抓取方式，結合自然語言處理和機器學習算法，自動識別并收集來自全球范圍內的新聞線索與新聞內容素材，其中，所述的預設的信息抓取方式包括：通過第三方數據api接口獲取數據并結構化處理；通過配置規則和模板，從已授權網站或數據源抓取新聞信息；
3.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述所述ai服務模塊還能根據歷史數據和用戶偏好，推薦合適的新聞角度和呈現形式，具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，所述實時協作平臺模塊還包括采用智能審核模塊與人工復核相結合的方式，利用ai技術對內容進行初步合規性檢查，包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于微服務化的新聞生成工作流系統，其特征在于，發布平臺模塊通過集成的社交媒體監聽工具和網站分析模塊，收集用戶反饋、閱讀量、分享率多維度數據。
6.根據權利要求5所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張宇宜，張健，邱雨，張雷，賈成喜，吳新州，
申請(專利權)人：傳播大腦科技浙江股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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