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龙图腾网恭喜金华市新闻传媒中心申请的专利一种基于人工智能的新闻智能播报方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119441573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510025838.4，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权一种基于人工智能的新闻智能播报方法及系统是由章涛;朱顺根;李贤忠;叶晓东;王建寅;蓝胜胜设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的新闻智能播报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的新闻智能播报方法及系统，包括如下步骤：S1、利用新闻爬取工具获取数据，生成结构化事件数据；S2、利用改进的BERT模型生成事件知识图谱，并采用改进的K‑Medoids聚类算法进行聚类分析；S3、通过多模态生成对抗网络生成动态播报脚本；S4、分析用户的情绪状态，并通过生成个性化语音播报内容；S5、结合事件驱动机制和时间敏感性优化规则，生成增强型新闻摘要；S6、利用分层注意力机制分配动态权重，并结合时间敏感性优化规则动态调整新闻播报顺序；S7、对新闻播报内容进行逻辑一致性检测；S8、对播报内容进行调整并实时生成更新后的新闻播报内容。本发明结合改进算法、情感分析和动态播报技术等，实现个性化新闻播报。

本发明授权一种基于人工智能的新闻智能播报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的新闻智能播报方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用新闻爬取工具获取新闻文本数据、新闻图像数据和新闻视频数据，并进行提取和解析，生成结构化事件数据；S2、基于结构化事件数据，利用改进的BERT模型生成事件知识图谱，并采用改进的K-Medoids聚类算法对事件的语义特征进行聚类分析，生成优先级标记；所述BERT模型的改进在自注意力机制中引入事件差异核函数，用于刻画事件间的时空特征差异： ；其中，表示改进后的自注意力机制的输出权重矩阵，Q表示BERT内部自注意力机制中的查询矩阵，K表示BERT内部自注意力机制中的键矩阵，V表示BERT内部自注意力机制中的值矩阵，表示元素级别乘法，表示缩放因子，表示将输入值转换为概率分布； ；其中，表示事件和事件间的时空差异核函数值，exp表示指数函数，表示事件和事件在时间特征空间中的差异度函数输出值，表示事件和事件在地点特征空间中的差异度函数输出值，、和表示调整参数；所述改进的K-Medoids聚类算法的改进之处包括引入多项式核函数对聚类中心选择和更新进行非线性约束，并在聚类迭代中动态平衡语义距离与事件差异核： ；其中，表示待聚类的事件节点，表示第j个聚类中心节点，表示聚类代价，表示欧氏距离，、和表示可学习参数，表示待聚类的事件节点的语义嵌入向量，表示第j个聚类中心节点的语义嵌入向量；S3、基于事件知识图谱中的语义特征数据和优先级标记，通过多模态生成对抗网络生成动态播报脚本；S4、结合动态播报脚本，结合用户的语音信号数据和用户的面部表情数据，利用情感检测模型分析用户的情绪状态，并通过情感驱动的语音合成模型生成与用户情绪状态相匹配的个性化语音播报内容；S5、基于事件知识图谱，结合事件驱动机制和时间敏感性优化规则，进行摘要生成，生成增强型新闻摘要；S6、基于增强型新闻摘要中的标题、正文和关键句数据，利用分层注意力机制分配动态权重，并结合时间敏感性优化规则动态调整新闻播报顺序；S7、对动态调整后的新闻播报内容进行逻辑一致性检测，并基于事件知识图谱的语义关联和可信度评分对矛盾内容进行自动消解，生成逻辑一致的优化播报内容；S8、基于逻辑一致的优化播报内容，结合用户的实时语音指令数据或用户的手势信号数据，对优化播报内容进行调整，并实时生成更新后的新闻播报内容。

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