學在中國 > 

在系統內輸入一段文本，便能進行情感分析，涵蓋情感分類、情緒標簽和情緒強度三個維度。這是由北京師範大學新媒體傳播研究中心團隊發佈的“大模型驅動多模態文本分析系統（XBL507）”，也是國內新聞傳播學首個大模型垂類應用系統。

北師大新聞傳播學院教授、新媒體研究中心主任張洪忠。主辦方供圖

3月1日，“京師大模型傳播應用系統”發佈第一期暨智慧傳播工程創新研討會在北師大舉行。

據了解，XBL507系統開發團隊由北師大新聞傳播學院教授、新媒體研究中心主任張洪忠領銜，北師大新聞傳播學院博士研究生王彥博、張爾坤、任吳炯，碩士研究生林潤參與。

在系統發佈環節，張洪忠介紹該系統研發背景時説，GBT模型不斷迭代、Sora橫空出世，人工智慧技術已改變原有傳媒生態，在此背景下，如何在技術和社會之間找到一個連接點？“我們聚焦于大模型的産品垂類應用和開發，既能探索前沿領域，也能為業界培養人才。”

隨後，核心技術成員王彥博介紹了該系統的情感分析、圖像分析和內容分析編碼三種關鍵功能特徵，並演示了系統使用與結果解讀。

“希望XBL507能借助AI大模型之力，降低社會科學研究者使用計算方法開展研究的門檻。”王彥博説，長期以來，計算研究方法通常需要對海量數據進行語義分析、情感分析、主題提取等多種自然語言分析，這種研究範式對研究者的電腦語言使用能力有一定要求，成為社科學者開展研究的“門檻”。

據介紹，儘管大模型展現出自然語言理解能力，但對專業術語、複雜表述的分析仍存在欠缺。針對這一技術應用痛點，基於提示詞工程理念，研發團隊在基座模型之上優化提示詞體系、訓練垂類模型，引導模型針對多模態文本生成高品質、高準確度、高針對性的分析結果，有效突破了大模型在社科研究中的能力瓶頸。

會上，來自北師大、清華大學、中央民族大學等高校的專家學者，圍繞大模型時代的傳播應用、智慧傳播工程創新等議題展開了研討。

清華大學新聞與傳播學院長聘教授陳昌鳳認為，XBL507系統是國內首個傳播類大模型應用系統，在對數據的進一步細化和分析中，已初步顯現潛在工具價值，同時也意味著新聞傳播學領域在人工智慧技術時代佔據一席之地。

與會者們還從傳播工程角度延展思考，面對大模型技術的介入，新聞傳播學科如何掌握學科發展和社會資訊傳播的關鍵需求，協調好人機交互的角色關係與專業優勢，並不斷推進應用系統的産品化與工程化。

【  責任編輯 ：丁薩 】