京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
机器人能写稿 其实是大数据分析
近日,一条“腾讯财经开始用机器人写稿”的消息广为流传。机器人能写稿,记者岂不是要失业?
据悉,“机器人写稿”并非首次出现,其背后的原理仍是大数据分析。从“写稿”能力来看,机器人目前仍集中在搜集整理信息上,与人类思考、分析、挖掘故事的能力相比,还差得很远。
这则消息发表在腾讯网财经,标题是《8月CPI同比上涨2.0%创12个月新高》。该报道不仅介绍了CPI的相关数据,还援引了相关专家和业内人士的分析。就段落布局和语句连贯度看,称得上是一篇中规中矩的新闻,看不出作者有什么特别。但报道最后的“本文来源”指出它的特殊性:Dreamwriter,腾讯财经开发的自动化新闻写作机器人。
“Dreamwriter”直译为“梦想作者”,它到底是什么样子的?除研发团队,在腾讯内部也是一个秘密。但相关团队负责人透露说,Dreamwriter的基本原理仍是大数据分析,而设计Dreamwriter的初衷不是取代记者工作,而是将记者从繁琐的数据搜集中解放出来。
该人士说,昨天发布的新闻只是腾讯探索自动化写作的第一步。未来,将会有大量的短消息稿需要机器人协助完成,“因为财经新闻每天都有大量的经济数据要公布,比如公司财报、信贷等,机器人可以快速收集分析数据,也把记者从庞杂的数据信息中解脱出来。”
事实上,Dreamwriter并非第一个会写新闻的机器人,腾讯网也并非第一个刊登机器人新闻的媒体。美联社从7月开始将使用自动化技术报道公司业绩。
互联网分析师唐汹指出,这也说明机器人写稿的核心仍是云计算和大数据分析,即从浩瀚的资讯中找出最可能受市场关注的那部分,通过算法,用人们能够接受或新闻报道要求的格式呈现出来。这种技术与苹果的语音助手“Siri”、百度新推的电脑秘书“度秘”类似,就是计算机自我学习和对海量数据的分析。但大数据分析有局限性,只能从现有的信息中“拼凑”新闻,要根据线索挖掘故事,或通过文字展示情感偏向,依然无法取代人类。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05