| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 绪论 | 第9-16页 |
| 第一节 研究背景和意义 | 第9-12页 |
| 一 研究背景 | 第9-11页 |
| 二 研究意义 | 第11-12页 |
| 第二节 研究思路和方法 | 第12页 |
| 一 研究思路 | 第12页 |
| 二 研究方法 | 第12页 |
| 第三节 国内外研究综述 | 第12-15页 |
| 一 国外研究综述 | 第13页 |
| 二 国内研究综述 | 第13-15页 |
| 第四节 研究的创新之处 | 第15-16页 |
| 一 研究对象新颖 | 第15页 |
| 二 研究视角独特 | 第15-16页 |
| 第一章 机器新闻写作概述 | 第16-25页 |
| 第一节 机器新闻写作的概念界定 | 第16-17页 |
| 第二节 机器新闻写作的工作机理 | 第17-21页 |
| 一 抓取数据 | 第17-19页 |
| 二 整理分析数据 | 第19页 |
| 三 模板匹配，生成报道文本 | 第19-20页 |
| 四 审核签发，智能推送 | 第20-21页 |
| 第三节 机器新闻写作的生产特点 | 第21-25页 |
| 一 精准高产—机器新闻写作的智慧 | 第21-22页 |
| 二 真实客观—机器新闻写作的生命 | 第22页 |
| 三 实时快速—机器新闻写作的优势 | 第22-23页 |
| 四 机器生产—机器新闻写作的特色 | 第23-25页 |
| 第二章 机器新闻写作的运用现状 | 第25-37页 |
| 第一节 国外运用现状 | 第25-29页 |
| 一 《洛杉矶时报》：Quakebot | 第25-26页 |
| 二 美联社：Wordsmith | 第26-27页 |
| 三 《华盛顿邮报》：Helioraf | 第27-28页 |
| 四叙事科学公司（Narrative Science）：Quill | 第28-29页 |
| 第二节 国内运用现状 | 第29-37页 |
| 一 腾讯财经：Dreamwriter | 第29-31页 |
| 二 新华社：快笔小新 | 第31-32页 |
| 三 第一财经：DT稿王 | 第32-33页 |
| 四 今日头条：Xiaomingbot | 第33-37页 |
| 第三章 机器新闻写作的局限性 | 第37-44页 |
| 第一节 机器新闻与人工新闻的差异化分析 | 第37-40页 |
| 一 新闻标题差异 | 第37-38页 |
| 二 新闻导语差异 | 第38-39页 |
| 三 新闻主体差异 | 第39页 |
| 四 新闻背景资料差异 | 第39-40页 |
| 第二节 机器新闻写作的局限性 | 第40-44页 |
| 一 新闻写作的模式化 | 第40-41页 |
| 二 侵犯用户个人隐私和威胁数据安全 | 第41-42页 |
| 三 报道主题的局限性 | 第42页 |
| 四 缺失价值性和逻辑性 | 第42页 |
| 五 缺失深度与温度 | 第42-44页 |
| 第四章 机器新闻写作的影响及其发展趋势 | 第44-51页 |
| 第一节 机器新闻写作的影响 | 第44-46页 |
| 一 对新闻传播行业的重新定义 | 第44-45页 |
| 二 新闻人角色的转变 | 第45页 |
| 三 新闻报道不平等的加剧 | 第45-46页 |
| 第二节 机器新闻写作的发展趋势 | 第46-51页 |
| 一 机器新闻写作无法完全取代记者 | 第47页 |
| 二 机器新闻写作发展前景广阔 | 第47-48页 |
| 三 人机协同—智能媒体时代记者的发展方向 | 第48-49页 |
| 四 AI+News—人工智能驱动新闻业的发展 | 第49-51页 |
| 结语 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 个人简历 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |