[发明专利]一种全媒体文稿质量控制方法

权利要求书

1.一种全媒体文稿质量控制方法，包括以下步骤：

S1.获取在融媒生产平台发布的全媒体文稿；

S2.对所述全媒体文稿进行整体特征提取，获取所述全媒体文稿的整体特征评分；

S3.对所述全媒体文稿进行句子拆分和语法分析，获得句法评分；

S4.基于所述整体特征评分和所述句法评分，对所述全媒体文稿进行标记，并生成对所述全媒体文稿的整体评价。

2.根据权利要求1所述的媒体文稿质量控制方法，其特征在于，所述整体特征包括：结构特征和语言特征；

所述整体特征评分包括结构特征评分和语言特征评分；

步骤S2中，对所述全媒体文稿进行整体特征提取，获取所述全媒体文稿的整体特征评分的步骤中，包括：

S21.对所述全媒体文稿的结构进行判断，基于判断结果获取所述全媒体文稿的结构特征评分；

S22.对所述全媒体文稿的词汇进行判断，基于判断结果获取所述全媒体文稿的语言特征评分。

3.根据权利要求2所述的媒体文稿质量控制方法，其特征在于，步骤S21中，对所述全媒体文稿的结构进行判断，基于判断结果获取所述全媒体文稿的结构特征评分的步骤中，包括：

S211.判断所述全媒体文稿是否有分段；

S212.判断所述全媒体文稿是否有新闻六要素；

S213.判断所述全媒体文稿是否有图片；

S214.判断所述全媒体文稿是否有视频；

S215.判断所述全媒体文稿是否图文混排；

S216.汇总步骤S211-S215的判断结果生成所述结构特征评分。

4.根据权利要求3所述的媒体文稿质量控制方法，其特征在于，步骤S211中，若所述全媒体文稿存在分段，则在输出的判断结果中还包含有与所述分段的数量相匹配的预设数值；

步骤S213中，若所述全媒体文稿存在图片，则在输出的判断结果中还包含有与所述图片的数量相匹配的预设数值。

5.根据权利要求4所述的媒体文稿质量控制方法，其特征在于，步骤S22中，对所述全媒体文稿的词汇进行判断，基于判断结果获取所述全媒体文稿的语言特征评分的步骤中，包括：

S221.基于新闻报道慎用词汇表数据库对所述全媒体文稿进行识别，判断所述全媒体文稿中是否存在慎用新闻词汇；

S222.若存在所述慎用新闻词汇，则获取出现的所述慎用新闻词汇的数量；

S223.基于所述慎用新闻词汇的数量匹配相应的预设数值，并输出包含该预设数值的语言特征评分。

6.根据权利要求5所述的媒体文稿质量控制方法，其特征在于，步骤S223中，与所述慎用新闻词汇的数量相对应的所述预设数值为负值。

7.根据权利要求6所述的媒体文稿质量控制方法，其特征在于，步骤S3中，对所述全媒体文稿进行句子拆分和语法分析，获得句法评分的步骤中，包括：

S31.对所述全媒体文稿拆分为单条句子，并判断所述句子的句型，基于判断结果输出与所述句子的句型相对应的预设数值；

S32.对所述句子进行分词和词性标注，并对所述句子的情感值标注；

S33.若所述全媒体文稿中正面情感值的单句多，则标记为正面文稿，若所述全媒体文稿中负面情感值的单句多，则标记为负面文稿；

S34.汇总步骤S31至S33的输出结果，获得所述句法评分。

8.根据权利要求7所述的媒体文稿质量控制方法，其特征在于，步骤S32中，对所述句子进行分词和词性标注，并对所述句子的情感值标注的步骤中，将所述句子进行分词后的分词结果转换为词向量w，基于所述词向量w和朴素贝叶斯算法对所述分词结果和所述句子的情感值分别进行评分。