摘要
随着互联网和数字化时代的到来，新闻信息量呈现爆炸式增长，快速为新闻报道匹配生动、贴切的图片成为新闻传播效率的关键。
新闻自动配图技术应运而生，旨在利用计算机技术自动地为新闻文本选择或生成匹配的图像，从而提高新闻内容的吸引力和信息传递效率。
本文首先介绍了新闻自动配图的概念、意义以及相关技术，包括计算机视觉、自然语言处理和图像检索技术。
接着，本文回顾了新闻自动配图的研究历史和现状，详细介绍了基于内容的图像检索模型、基于深度学习的配图模型以及多模态融合模型等主要研究方法。
此外，本文还对不同方法的优缺点进行了比较分析，并探讨了该领域的挑战和未来发展方向。
关键词：新闻自动配图；计算机视觉；自然语言处理；图像检索；多模态融合
一、相关概念新闻自动配图是指利用计算机技术，根据新闻文本的内容自动地从图像库中检索或生成与之匹配的图片，并将其与新闻文本进行关联和展示的过程。
这一过程涉及到自然语言处理、计算机视觉、图像检索等多个领域的技术，其目标是提高新闻内容的可读性、吸引力和信息传递效率。
为了更好地理解新闻自动配图技术，我们需要对以下几个关键概念进行解释：
1.自然语言处理（NLP）:NLP是人工智能的一个分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在新闻自动配图中，NLP技术用于分析新闻文本的内容，提取关键词、主题和情感等语义信息，为图像检索提供依据。
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