A method and device for mapping attribute features of news into a single base color in a multi-modal RGB intelligent color matching
Patent Information
- Application Number
- CN202510838175.8
- Authority / Receiving Office
- CN · China
- Patent Type
- Patents(China)
- Current Assignee / Owner
- Filing Date
- 2025-06-19
- Publication Date
- 2026-08-28
- Estimated Expiration
- 2045-06-19
AI Technical Summary
一方面，传统新闻数据分析方法多依赖单一维度的文本分类或情感分析，这种方式难以全面、直观地反映新闻的多属性特征，如新闻的类型、情感倾向等重要信息无法同时被清晰呈现
[0011]有益效果：一、传统的文本配色方案仅能展示单一维度，如新闻分类结果用固定颜色标记，无法同时呈现情感倾向和关键词权重，导致信息碎片化。或者，将新闻情感用特定颜色进行标记，无法同时呈现不同新闻类型和关键信息等。而本发明将新闻类型、情感概率、关键词权重分别映射为 RGB 颜色的三个通道，形成 “颜色即数据” 的多模态表征。用户通过颜色即可快速捕获多维信息，避免在多个图表间切换对比，提升数据分析效率。二、传统的文本配色方案为静态颜色映射，无法反映数据的不确定性或动态特征。而本发明颜色值由模型预测结果直接计算，而非预设映射表。颜色空间（256×256×256≈1600 万种颜色）远大于传统方案的固定颜色表（通常仅几十种颜色），避免颜色冲突，精确表征数据差异。三、当在特定场景中需要进行颜色投射（例如美术展中通过在指定的雕塑上进行颜色投射）时，可直接利用本发明中利用指定时间段或指定区域等内的所有新闻聚合得到的颜色进行投射，并且为了提高其与该场景所需的主题色之间的契合度或匹配度（也即两者之间的欧式距离需在预设阈值范围内），一方面，通过将与特定场景中主题氛围（例如，环保、健康等主题）关联的新闻类型的权重增大，从而强化该类新闻的颜色（同时还能够一定程度的降低均值淡化的作用），另一方面将通过各通道均值进行聚合得到的新闻颜色与特定场景中基于主题氛围所指定的颜色进行二次融合，从而使得最终聚合得到的颜色既符合场景要求又能够呈现当下或当地的新闻动态等，并且通过动态投射使得无需人为进行调色或不断的更换具有静态颜色的不同背景或饰品。四、传统的文本配色方案缺乏时间维度的聚合能力，或仅进行简单的数值累加，无法通过可视化手段展示数据随时间的演变规律。而本发明支持小时、天、周等时间窗口，通过均值计算生成该时间窗口内所有新闻的聚合颜色、该时间窗口内指定类型新闻的聚合颜色（如图7和图8所示，基于不同时间段内某类新闻映射得到的新闻颜色），甚至每条新闻的聚合颜色。并且颜色随时间的变化直接呈现时空规律，无需人工分析报表，降低解读成本（例如，传统的折线类或柱状图类的可视化，需要从图中解读出该其中最多的一类新闻，然后再借助其他图表获取到情感倾向等信息，其解读成本高）。使得读者可快速判断该月新闻类型向更高类别迁移，情感热度下降但关键词权重上升。传统的新闻可视化更多是从海量新闻数据中提取单一维度的数据，例如新闻的情感倾向，或者某个热点事件舆论的倾向，因此通常都是提取单一维度的数据进行数据分析，并将其利用图表或图形的方式进行可视化，并且，其最终的可视化结果的呈现方式大都占用较大的篇幅。例如，一年内每个月的新闻类型分布图、趋势图等。又如，某一类新闻的情感倾向变化。然而，针对一些需要进行全局综合分析的场景，一方面，这种单一维度且分散的呈现形式不仅无法直接获取到想要的关键信息，还引入了过多的干扰信息。例如，为了有效进行网络舆情引导，需要快速的知晓某时间段内主要以哪种类型的新闻为主，并且，这一类新闻的情感倾向如何即可，而无需看到其他信息。然后才能够采取相应的措施以不断强化网络舆情的正面引导，从而形成系统、科学、有效的网络舆情引导机制。若采用传统的可视化方法，不仅需要根据一年内各类新闻的占比并映射为柱状图或饼图，且每种类型采用不同颜色进行区分，然而，这种可视化方法无法同时呈现这一类新闻一年内的情感倾向和关键词等信息，因此，还需要结合情感分析和关键词分析等图表来进行呈现。这不仅引入了过多干扰信息，也使得用户需要要不同图表之间切换才能够获取到想要的信息，而本发明中通过直接将一年内所有类型的新闻、及情感倾向和关键词等融合映射为一个整体的新闻颜色，从而使得新闻分析者可直接从融合得到的新闻颜色中即可得到相应的主导信息。也即将海量新闻数据转化为直观的年度洞察，帮助快速识别社会关注点与情绪波动。例如，若某个时间段内的所有新闻最终融合得到的新闻颜色为青绿色系(R12，G120，B60)，则：实时政治类/强负面/高频"战争"等词。五、另外，对于一些应用场景，例如实时新闻流：先计算每条新闻的新闻颜色，然后以新闻流的方式按颜色动态展示，从而使得用户一眼就能够区分不同类型和情感。甚至能够一眼捕获同一类新闻的情感突变等。六、通过预设多种映射模板，从而使得用户可根据实际需要将新闻不同属性特征映射到不同的模板，实现了用户个性化的新闻映射，进而使得不同行业可根据自己的实际需求采用不同的映射模板，以得到不同的新闻颜色，大大提高了用户体验。
Smart Images
Figure CN120723911B_ABST
Abstract
Citation Information
Patent Citations
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