新技术带来的行业变革随着新业态的发展逐渐扩展到新闻媒体行业,随着人工智能在新闻领域被广泛应用,以大数据为基础的新闻报道呈现出多样化的效果。自动化的内容生产、精准化的集成分发、系统化的运营模式都使得媒体的运作越来越智能高效,全新的媒体业态正在形成。与此同时,受众对新闻信息的需求也逐渐增多,面对不断出现的突发公共卫生事件,受众在海量、无序且真假难辨的信息中非常容易从渴求信息过渡为被信息所淹没,因此更加需要一个能够解决当下难题的新闻报道体系。针对这样的问题更加需要媒体做出改变以适应目前形势的发展,不断重新整合资源以规划完善自身的新闻生产与分发的全过程,提供更加精准的场景化服务。本文以《报道策划及新闻事件置标语言》（RMEL）国家标准为依据,主要运用菲尔·莫尔的框架语义理论,基于元数据、本体与知识图谱等语义网相关技术的内容,提出构建突发公共卫生视域下的新闻事件模型和新闻事件交换模型方案,其构建过程主要依据RMEL国家标准中对报道策划、报道进展、新闻封面和事件信息元数据模型所设计规范描述的标准。研究中对于新闻事件模型的构建主要在突发公共卫生事件的新闻报道中获取高频词,分析高频词与高频词之间的语义关系。新闻事件交换模型则主要根据128篇关于突发公共卫生事件新闻报道的实际案例,通过RMEL标准中规定的新闻事件报道框架整理归纳出75个新闻事件交换模型的元数据,在此基础上形成知识图谱。新闻事件交换模型服务于新闻报道传播的过程,新闻事件模型主要构建特定新闻事件的场域本体,最后通过本体编辑软件形成可视化的知识图谱,借以应用到新闻事件的报道实践中。将新闻的制作流程语义化构建,既可以促进新闻报道的传播推广,又可以作为一种学习工具改变受众的认知方式,更容易接受新闻报道中的观点。体现出本次研究具有一定的实用性、有效性和前瞻性,可以为将来的新闻报道提供一定的参考价值。