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一點(diǎn)資訊:人機(jī)結(jié)合重新定義移動(dòng)閱讀未來(lái)

2016-09-27 09:48:00 來(lái)源:央廣網(wǎng)

  央廣網(wǎng)科技消息 在日前舉行的主題為《人機(jī)大戰(zhàn)還是人機(jī)共舞?》媒體沙龍上,一點(diǎn)資訊向媒體詳細(xì)闡述了機(jī)器算法在移動(dòng)閱讀領(lǐng)域的應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)及陷阱,而尋找人工與機(jī)器算法之間的平衡之道才是整個(gè)行業(yè)的未來(lái)趨勢(shì)。

  人工智能+編輯 造就人類閱讀‘奇點(diǎn)’

  在傳統(tǒng)的門戶時(shí)代,網(wǎng)站使用的是人工分發(fā)模式,無(wú)法滿足用戶大量長(zhǎng)尾個(gè)性化內(nèi)容的獲取。如今,人工智能概念已在科技、醫(yī)療、教育、購(gòu)物、交通等各個(gè)領(lǐng)域落地,而機(jī)器在內(nèi)容領(lǐng)域的應(yīng)用則讓內(nèi)容分發(fā)更加高效,F(xiàn)在隨便打開一個(gè)視頻網(wǎng)站或新聞資訊APP,都會(huì)有“個(gè)性推薦”或“猜你喜歡”,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)瀏覽記錄,自動(dòng)推薦內(nèi)容。

  一點(diǎn)資訊副總裁金治認(rèn)為,自古以來(lái)人們就在追求閱讀背后的價(jià)值,但是在個(gè)性化推薦時(shí)代,過(guò)分依賴算法而忽略用戶主動(dòng)表達(dá)的“偽個(gè)性化”卻剝奪了這一價(jià)值。這種只是基于用戶歷史點(diǎn)擊行為的“猜你喜歡”總會(huì)出現(xiàn)很多問(wèn)題,因?yàn)楫?dāng)一個(gè)新用戶去用這個(gè)APP時(shí),它并不了解你的興趣,機(jī)器只能給一些大多數(shù)人愛(ài)看的娛樂(lè)的、八卦、熱點(diǎn)的內(nèi)容,然后再?gòu)狞c(diǎn)擊中去判斷你的興趣,這個(gè)無(wú)疑是片面的。同時(shí),這種尾隨用戶閱讀行為以求在下一次推薦中取悅用戶的機(jī)制,其實(shí)并未重視用戶的主動(dòng)表達(dá)。在此基礎(chǔ)上得出的個(gè)性化,真的是用戶的真實(shí)性格和喜好么?  

  “現(xiàn)在,盡管你在Facebook上所看到的內(nèi)容大多依靠算法根據(jù)用戶興趣來(lái)進(jìn)行挑選,但人工編輯也在驗(yàn)證下恢復(fù)地位。而人工智能時(shí)代的到來(lái)讓我們看到了一個(gè)全新的機(jī)會(huì)——人工智能+編輯的結(jié)合,造就了人類閱讀的‘奇點(diǎn)’”。王元元認(rèn)為,只有“人機(jī)”智能的結(jié)合,才能同時(shí)提供規(guī);、個(gè)性化、乃至基于人性的兼具價(jià)值與實(shí)用性內(nèi)容的大量產(chǎn)出。

  因此,尋找人工與機(jī)器算法之間的平衡之道,成為移動(dòng)新聞甚至整個(gè)移動(dòng)閱讀領(lǐng)域的未來(lái)趨勢(shì)。

  一點(diǎn)觀:人機(jī)結(jié)合重構(gòu)資訊閱讀未來(lái)

  如何跳出偽個(gè)性化的桎梏?人工智能的出現(xiàn)實(shí)際上讓我們看到了更多可能性。一點(diǎn)資訊憑借用戶興趣搜索+訂閱不同主題內(nèi)容的用戶興趣主動(dòng)表達(dá)的“興趣引擎”,可以發(fā)現(xiàn)更加真實(shí)、完整的用戶畫像,為其推薦除了熱點(diǎn)、爆炸性新聞之外的更有意義和價(jià)值的信息,提供兼具共性與個(gè)性的移動(dòng)價(jià)值閱讀平臺(tái)。

  通過(guò)機(jī)器算法幫助用戶從海量信息中找出真正有趣有料有用有品的內(nèi)容,再根據(jù)用戶興趣圖譜推送,是一點(diǎn)資訊的平臺(tái)核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)。而人工編輯憑借專業(yè)經(jīng)驗(yàn)對(duì)機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練,讓機(jī)器能夠更加精準(zhǔn)地將具備價(jià)值性的內(nèi)容有效分發(fā)給對(duì)這部分內(nèi)容資訊、視頻及其他內(nèi)容載體端真正有需求的用戶。這也是一點(diǎn)資訊與單純?yōu)榱嗽黾佑脩羰褂脮r(shí)長(zhǎng)而選擇基于人性弱點(diǎn)來(lái)推薦內(nèi)容的平臺(tái)的最大區(qū)隔。

  以一點(diǎn)資訊上基于普利策新聞獎(jiǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和個(gè)性化推薦為例,人工編輯將上萬(wàn)篇包括普利策新聞獎(jiǎng)在內(nèi)的優(yōu)質(zhì)文章輸入內(nèi)容庫(kù)用以訓(xùn)練機(jī)器,讓機(jī)器通過(guò)尋找其中共性,學(xué)習(xí)篩選具備同類文章特質(zhì)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容形成“品讀”系列的內(nèi)容分類器。

  目前,人機(jī)結(jié)合下的內(nèi)容分發(fā)質(zhì)量提升已初獲成效。一點(diǎn)資訊官方數(shù)據(jù)顯示,品讀系列與客戶端平均水平對(duì)比下,單篇文章閱讀時(shí)長(zhǎng)提升93.1%;單篇收藏量數(shù)比例提升208.2%。在海量文章中篩選更多高質(zhì)量的內(nèi)容,為用戶進(jìn)行基于自身興趣的價(jià)值內(nèi)容推薦,是一點(diǎn)資訊在擁有人工智能先進(jìn)技術(shù)下的創(chuàng)新愿景。

編輯:馬靜

關(guān)鍵詞:一點(diǎn)資訊;沙龍;人工智能;算法;人機(jī)

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