一种基于深度学习的新闻智能播报系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的新闻智能播报系统及方法，包括以下步骤：S1、构建多模态新闻数据集并进行语义编码，生成初步语义特征；S2、利用动态时间卷积网络提取时间特征，并通过分层Transformer生成时间特征与分层语义特征；S3、对时间特征与分层语义特征进行跨模态对齐，生成跨模态融合特征；S4、进行多尺度语义建模，构建动态事件树，并生成多尺度动态语义结构；S5、将多尺度动态语义结构输入改进的三阶段生成网络生成概要、细节及预测性播报内容并推送；S6、结合用户反馈优化动态事件树及语义生成规则；S7、以文字、语音和视频形式同步输出优化后的播报内容。本发明结合深度学习、多模态对齐与动态建模方法等，实现智能化新闻播报。