融媒体时代, 传统的媒体运作方式, 已经难以承担海量图、文、音视频素材的有效管理, 以及对于采编存管播发全流程的时效性需求, 传媒行业亟待新技术带来生产力的全面提升。
融媒体时代, 传统的媒体运作方式, 已经难以承担海量图、文、音视频素材的有效管理, 以及对于采编存管播发全流程的时效性需求, 传媒行业亟待新技术带来生产力的全面提升。
在 4 月 19 日举办的第 29 届「中国国际广播电视信息网络展览会」(CCBN) 上, 腾讯云智能宣布媒体 AI 中台 3.0 全新升级, 在智能编目、智能拆条等技术功能的基础上, 进一步强化智能标签能力, 让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。同时全面升级智能检索能力, 不仅支持多模态检索, 还支持对于图片、视频、文稿等媒资素材的跨模态检索。
腾讯云智能传媒行业负责人韩利明表示:「AI 大模型等技术发展被普遍关注, 其在传媒领域也拥有广泛应用空间。依托腾讯云 TI 平台的大模型能力和工具箱, 传媒等产业客户可结合产业场景数据进行精调训练, 提升生产效率、快速创建和部署 Al 应用。
本次升级的媒体 AI 中台 3.0, 基于腾讯云 TI 平台的大模型能力, 可以帮助传媒客户有效提高内容搜索的准确性、内容生产的质量和速度、内容分发的实际效果, 不断扩大行业想象空间, 成为更加智能化的融媒生产力加速器。」
(腾讯云智能传媒行业负责人 韩利明)
智能标签能力升级:颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高
面对数量庞大、内容复杂的媒资素材, 包括内容标签、智能检索等常见的 AI 应用, 已难以匹配传媒业务的实际需求。以内容标签为例, 以往更多是针对内容标签结果进行平铺输出, 尽管可以做到多标签分类, 但后续的筛选处理工作依然庞杂。
对此, 腾讯云智能媒体 AI 中台 3.0 升级将智能标签能力进一步强化, 引入自研「标签权重引擎」, 让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。在「标签权重引擎」的驱动下, 媒体 AI 中台可对标签结果进行核心度排序, 过滤低价值标签, 传媒客户可根据实际需求, 选择少量核心标签用于推荐场景, 选择更加丰富的标签用于检索场景。
另外, 为了提升标签的准确度, 弥补公开数据集和标签体系无法适配传媒行业需求的不足, 媒体 AI 中台还结合传媒行业需要, 重新构建了细分场景的标签体系, 包括新闻、综艺、融媒体、影视剧等, 关注各场景中应用价值最大的标签。
智能检索全面升级:跨模态检索全新上线, 支持自然语言描述精准检索媒资
本次升级的另一个重点是智能检索能力的全面升级, 融合了跨模态检索等前沿技术应用, 极大地丰富了检索手段。跨模态检索在原本智能标签检索的基础上, 通过跨模态的文本-图像理解模型, 可以做到以文搜图、以文搜视频。例如, 输入「遥知不是雪, 唯有暗香来」可以搜索出梅花相关的内容素材、输入「居民消费力提升」, 可以搜索到商场、超市相关的素材画面, 支持挖掘画面与文本之间更深层次的关联, 让查询语句的描述更加自由、泛化, 检索结果更精准、多元。
同时,3.0 版媒体 AI 中台, 还支持更多智能功能, 包括智能标题和智能摘要生成等。不断发展的 AI 大模型能力为传媒行业带来了巨大的想象空间, 不断提升行业生产效率。
腾讯云智能媒体 AI 中台自发布以来不断迭代, 已经研发出标签、编目、拆条、转码、超分、智能擦除、老片修复、横竖屏转换、视频质检等超十项应用, 并完善了上层支持媒资智能存管查用的内容管理库和工具箱, 探索并解决了越来越多传媒业务的实际及潜在需求。
目前, 媒体 AI 中台已经服务央视、北京电视台、深圳电视台等超过 20+客户, 譬如与央视共建人工智能开放平台, 打磨更多适合媒体的 AI 能力, 持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景, 为传媒人打造专属的 AI 工具。
传媒行业之外, 腾讯云 TI 平台也已在工业、金融、能源、泛互、政务、家居等多个行业陆续落地, 助力千行百业提质增效、高质量发展。未来, 延续腾讯云智能做厚平台、做精应用、做深行业、做广生态的战略方向, 腾讯云 TI 平台也将持续精进, 让 AI 融入产业, 惠及产业。
来源：互联网
