20253月通信设计与应用25
多媒体文章转消息技术研究
赵鸿
上海大汉三通通信股份有限公司，上海201203）
【摘要】针对人工制作5G消息模板效率低下的问题提出基于自然语言处理和大语言模型的多媒体文章自
动转换技术遥通过构建多模态内容解析模型建立语义特征与媒体元素的映射关系设计自动化模板生成算
法遥研究结果表明该技术的模板转化匹配度可达到89%使5G消息模板制作时间缩短至传统方式的1/7为
智能通信领域提供高效解决方案遥
关键词】5G消息曰人工智能曰智能体曰内容转换
中图分类号】；文献标识码】文章编号】（）
TN929.5G202A1006-4222202503-0025-03
0引言文章纯文本化
在通信领域，消息是技术的重要应用之
5G5G
一，具有从应用到个人A2P）双向多媒体交互能力。
NLP切割文章
前行业实践中，将多媒体文章转换为消息卡片
5G
格式需要人工完成素材提取、内容精简及格式重构
操作。针对其效率问题，本文构建了融合自然语言LLM提取元素
处理NLP）技术与大语言模型LLM）的混合架构处
理范式，完成初始文本分割与结构化处理、关键信息提取标题提取正文提取菜单提取封面
抽取，继而通过实现消息的文本元素生成
LLM5G
和媒体元素映射。充分考虑了工程实施中的计算成生成消息卡片
5G
本与处理效率平衡问题，有效弥补了传统文本压缩
方法在语义保持方面的不足。
生成消息模板
5G
1研究背景
近年来，人工智能）在文本理解领域取得了图1多媒体文章转5G消息及模板生成技术线
AI
[1][2]卡片所需元素：标题必须），用提取前段
重大进展。例如，模型、模型都具淤LLM
BERTGPT-4
落主题，作为前卡片标题。正文必须），用
有强大的文本理解和生成能力。这些模型可用于文于LLM
生成前段落摘要，作为前卡片正文。菜单可
本摘要、机器翻译、问答任务。盂
选），若有超链接则需提取，作为前卡片菜单。封
在消息领域，已有相关研究工作。例如，