自媒体和出版行业的八大人工智能应用

　　新闻出版业是现代文明的守护者和传承者，随着科技的不断发展，媒体出版行业正在进入自媒体空前繁荣的新时期。

　　目前，已经涌现大量的人工智能工具，一方面可以帮助传统媒体平台实现繁冗人工环节的自动化，大大提高效率，同时也惠及千千万万的自媒体运营者，例如内容格式自动化处理、佣金版税管理等，以下我们列举即将改变新闻出版和自媒体行业的八大人工智能应用：

　　自动化文本分析（包括校稿）可以帮助媒体出版者高效率地检查文本错误，版权侵权和抄袭行为侦测。甚至Grand Central Publishing这样的大型出版商也开始使用自动文本分析技术。自媒体方面，在自动化文本分析微信号平台已经得到大规模应用，可以帮助自媒体运营者高效率地自检内容错误和侵权行为。

　　对于出版行业来说，到达率和能见度是内容（例如书籍）成功的关键，全球受众分析能够帮助出版者和自媒体工作者针对不同市场采用最有效率的方式。

　　全球市场分析除了采用类似谷歌的仪表盘工具，还可以使用AI驱动的大数据工具。出版商或者自媒体人士可以通过人工智能工具抽取分析来自Goodreads和亚马逊的评论和愿望清单数据，来搞清楚不同地区的读者最感兴趣的内容。

　　相关应用：Google Dataset Search，可以帮助用户通过关键词搜索网络上的各种数据集。

　　合同、内容版权和版税管理对于传统出版行业人士来说常头痛的问题，但却又至关重要。正如前面提及的，人工智能工具可以用来进行文本分析和监测第三方平台的侵权行为。版税管理系统（RMS）则可以链接平台API来确定销售数量并自动计算版税收入。

　　文本标记是出了名的脏活累活。但书籍和导语如果不进行标记，读者又很难找到它们。人工智能驱动的文本分析技术能够自动扫描任意长度的文本并生成标记（标签）。随着语义分析和机器学习技术的不断进步，AI文本标记的效率和准确性还将大幅提高。一些出版社，例如Lxxus已经开发了相关的内容管理系统来完成此类任务。

　　书籍的格式化可不是个轻松活，尤其是对于非常规格式，例如手稿，或者有着特殊字体的文本。将书籍转换成的自动格式化工具有很多，其中比较好用的有Scrivener和亚马逊的电子出版接口。

　　预测分析比数据统计更加先进和强大，例如人工智能分析可以识别用户搜索趋势并精准预测市场的下一个“爆款”内容IP。预测分析不但对内容生产，也会对营销相关的内容标题和包装、内容长度、阅读深度等产生重大影响。

　　内容个性化对于商店和单品营销来说同等重要。统计显示个性化的市场活动有着明显较高的用户参与度和投资回报率。

　　根据麦肯锡的分析，个性化能够将获客成本降低50%，收入提高5-15%，同时将营销投资效率提高10-30%。

　　内容个性化可不是在电子邮件或者短信中使用用户姓名那么简单，真正的内容个性化设计到内容推荐的个性化和定制化。

　　人类的巴别塔即将倒塌，内容本地化能将好的内容快速投放到世界各地。如今已经有大量内容翻译工具，虽然还难称完美，但是，由于有人工智能技术，专业自动化翻译工具的发展速度一日千里。

　　例如，类似Unbabel这样的智能翻译工具使用机器学习技术来产生地道的翻译内容。翻译工作者可以使用这些工具生成翻译初稿，然后再人工校对。测试我的另一半