新闻召回方法、装置、设备及存储介质与流程

本公开涉及人工智能，具体涉及自然语言处理、深度学习、预训练模型等，可应用于智慧城市、智慧政务等场景下，尤其涉及一种新闻召回方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、新闻来源是指新闻从何处获得，又称新闻出处、消息源，新闻来源所指的新闻又可称为苗头新闻。经常存在一些苗头新闻在网络中不断发酵的情况，针对此类容易发酵的苗头新闻，如果无法及时发现发酵的苗头新闻，会导致无法及时对发酵的苗头新闻进行处理。

2、目前，判断苗头新闻是否发酵的方式为：获取苗头新闻的热度趋势，当苗头新闻的热度上升到一定的热度阈值后，确定苗头新闻为发酵的苗头新闻，并开始对苗头新闻的关联新闻进行处理。

3、但是，目前判断苗头新闻是否发酵的方式中，对苗头新闻的热度的判断，是基于新闻系统自身已感知到的苗头新闻进行判断的，经常存在苗头新闻的热度在上升到热度阈值之前，网络上可能已经存在大量与苗头新闻相关的新闻和议论的情况。也即，新闻系统感知到苗头新闻发酵的时机相对于网络中苗头新闻实际发酵的时机存在很大的延迟。

技术实现思路

1、本公开提供了一种新闻召回方法、装置、设备及存储介质，可以及时对苗头新闻相关的关联新闻进行召回，提高对苗头新闻处理的时效性。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种新闻召回方法，所述方法包括：

3、获取至少一条苗头新闻数据；提取每条苗头新闻数据的关键字段；根据每条苗头新闻数据的关键字段，生成每条苗头新闻数据对应的至少一个关联词组；分别根据每条苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条苗头新闻数据对应的关联新闻数据。

4、根据本公开的第二方面，提供了一种新闻召回装置，所述装置包括：获取单元、处理单元。

5、获取单元，用于获取至少一条苗头新闻数据。

6、处理单元，用于提取每条苗头新闻数据的关键字段；根据每条苗头新闻数据的关键字段，生成每条苗头新闻数据对应的至少一个关联词组；分别根据每条苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条苗头新闻数据对应的关联新闻数据。

7、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面的方法。

8、根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行根据第一方面的方法。

9、根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据第一方面的方法。

10、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种新闻召回方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述分别根据每条所述苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，所述分别根据每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联新闻数据之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，所述分别根据每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联词组，并按照所述有价值的苗头新闻数据的重要度排序结果，从至少一个新闻数据源中召回每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联新闻数据之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，所述根据每条所述有价值的苗头新闻数据的重要度，按照重要度由高到低的方式对所有所述有价值的苗头新闻数据进行排序之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，所述分别根据每条所述苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，所述根据所述第n个周期内召回的所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据的数量，相对于第n-1个周期内召回的所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据的数量的变化，对第n+1个周期的时长进行调节，包括：

8.根据权利要求6所述的方法，所述根据所述第n个周期内召回的所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据的数量，相对于第n-1个周期内召回的所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据的数量的变化，对第n+1个周期的时长进行调节，包括：

9.根据权利要求6-8任一项所述的方法，所述方法还包括：

10.一种新闻召回装置，所述装置包括：

11.根据权利要求10所述的装置，所述分别根据每条所述苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据之前，所述处理单元，还用于：

12.根据权利要求11所述的装置，所述分别根据每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联新闻数据之前，所述处理单元，还用于：

13.根据权利要求12所述的装置，所述分别根据每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联词组，并按照所述有价值的苗头新闻数据的重要度排序结果，从至少一个新闻数据源中召回每条所述有价值的苗头新闻数据对应的关联新闻数据之前，所述处理单元，还用于：

14.根据权利要求12所述的装置，所述根据每条所述有价值的苗头新闻数据的重要度，按照重要度由高到低的方式对所有所述有价值的苗头新闻数据进行排序之前，所述处理单元，还用于：

15.根据权利要求10-14任一项所述的装置，所述处理单元，具体用于：

16.根据权利要求15所述的装置，所述处理单元，具体用于：

17.根据权利要求15所述的装置，所述处理单元，具体用于：

18.一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

19.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1-9任一项所述的方法。

20.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-9任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供一种新闻召回方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理、深度学习、预训练模型等技术领域，可应用于智慧城市、智慧政务等场景下。具体实现方案包括：获取至少一条苗头新闻数据；提取每条所述苗头新闻数据的关键字段；根据每条所述苗头新闻数据的关键字段，生成每条所述苗头新闻数据对应的至少一个关联词组；分别根据每条所述苗头新闻数据对应的关联词组，从至少一个新闻数据源中召回每条所述苗头新闻数据对应的关联新闻数据。本公开可以及时对苗头新闻相关的关联新闻进行召回，提高对苗头新闻处理的时效性。

技术研发人员：张天,陈程,卓泽城,齐晓辉,龚建
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13