新闻背景

摘要： “如果说汽车产业变革上半场的电动化,中国做的不错的话,下半场的智能化才是决胜的关键。”--全国政协经济委员会副主任苗圩新闻背景:2022年3月25日至27日,以“迎接新能源汽车市场化发展新阶段”为主题的第八届中国电动汽车百人会论坛在北京召开,论坛就新能源汽车产业发展、双碳目标、供应链调整、信息技术与智能技术深度应用、人类出行方式变革等话题展开深度研讨。论坛上,多部委发声,企业代表建言献策。

摘要： “如果说‘要想富,先修路’是贯穿经济发展始终的课题之一,那么从‘发展成果由人民共享’的角度讲,降低甚至免收通行费则是交通发展应有的方向。对于当前高速公路为何迟迟不愿终结‘收费时代’,债务负担过重恐是最大难点。”——南方日报评论员静子新闻背景:近日,“广佛高速自2022年3月3日零时起停止收费”的消息成为网络焦点,关于高速公路收费期限的讨论也成为公众热议的话题。

摘要： 时事新闻内容同质化是时事编辑不得不面对的难题,尤其在信息技术高度发达的今天,报纸因为受出版时间、出版流程等限制,在传播速度上总是慢于新媒体。如何运用差异化编辑技巧,使相同的新闻资源或者是读者已经从新媒体上看过的新闻重新焕发生命力,是每个时事编辑需要仔细思考的问题,考验编辑的功底,也考验编辑的创意。笔者认为,根据不同的时事新闻内容、新闻背景及新闻发生的时间节点进行差异化处理,是编好时事新闻的一大法宝。比如重大新闻重点处理、一般新闻个性化处理、重大节庆纪念日新闻应景式处理,以此破解时事新闻同质化难题,彰显时事新闻的个性特征,从而做出独具特色的时事新闻版面。

摘要： 新闻背景:在2021年11月结束的第26届联合国气候峰会上,丰田带头的日企(包括丰田、川崎、雅马哈、马自达、斯巴鲁等)拒绝签署2040年逐步淘汰使用化石燃料汽车的《格拉斯哥气候公约》。丰田认为这个世界还没有准备好迎接纯电车,表示将持续开发更环保的燃油技术,同时也不会中断对氢燃料电池的研发投入。不仅是日企拒绝签署这个禁燃油车的公约。

摘要： “扩大交通运输有效投资是当好中国现代化开路先锋的具体行动,是对冲经济下行压力、确保经济平稳运行的重要支撑,是提高交通运输供给质量、建设人民满意交通的重要举措。”--交通运输部副部长戴东昌新闻背景:2021年全年完成交通固定资产投资约3.6万亿元,同比增长约4%,实现了“十四五”良好开局,为经济发展提供了有力支撑。3月,在扩大交通运输有效投资视频会议上,戴东昌作出新的指示。

摘要： 【新闻背景】在世界军事领域,高新技术发展可谓日新月异。但无论战争形态如何演变,军人体能始终是战斗力的决定要素。世界主要军事强国充分认识军人体能对完成军事任务的重要性,加速推动军事体育训练越来越呈现科学化、体系化、专业化发展趋势。强军之道,要在得人。近年来,我军很多基层单位设立军体教员岗位。

摘要： 本文结合认知语法中的“前景-背景”理论及荷兰学者梵·迪克的新闻话语分析理论,将新闻报道的导语和主要事件范畴视为“前景”,将后果、背景、口头反应及评论范畴看作“背景”。在分析2021年7-10月间100篇《人民日报》消息材料的基础上,文章讨论了新闻背景的类型、不同类型新闻背景对新闻前景的逻辑支撑作用及其在支撑强度上的差异。

摘要： “广大公路建设行业从业者必须由追求速度规模向更加注重质量效益转变,由各种交通方式相对独立发展向更加注重一体化融合发展转变。”--交通运输部公路局副局长王太新闻背景:7月19日,交通运输部公路局副局长王太在公路交通优质工程奖和科学技术奖颁奖暨公路高质量发展交流会上,分享自己关于未来公路建设的见解。

摘要： 近年来,随着时代的进步,新闻行业也涌现了新的活力,然而新闻背景作为报道中重要的一环,却往往被忽视。新闻背景是新闻报道中的重要组成部分。交代新闻背景,是新闻写作中一个重要的环节。背景材料可以让记者能够充分了解新闻的整体价值,对新闻的整体有所预判。媒体必须把受众放在第一位,才能在媒体的竞争中处于有利位置,加入必要的背景介绍,让新闻内容变得更加充实,才更能起到新闻传播的作用。

摘要： 新闻背景:2020年5月3日,西安市一名中学生张某在家因学习与父母大吵一架后,赌气出走。心理话:请找到表达自己的正确方式!离家出走,显然不是!要是我,我会选择跟我妈出门散步。你以为这是普通的散步吗?你天真了!在散步途中,我会情绪平静而准确地告诉我妈(让她真实地感受到,俺是个大人了!),吵架什么的一点儿用都没有,我真正的需要是:当我学习累的时候,我更需要你给我递一杯温牛奶,而不是严厉地问我为什么还不学习;当成绩不好的时候,我希望你能和我站在一起去打败成绩,而不是和成绩一起打败我……

摘要： 人民群众文化素质的日益提高和对健康需求的日益增强，对医药科技新闻报道提出了挑战。要使其贴近读者，医药科技新闻工作者除了要努力提高自身的专业素质外，还要在报道上多下工夫：标题制作要摒弃旧貌，突出新意和新闻实质；语言表达要贴近百姓，杜绝晦涩费解；背景运用要适当，铺垫和烘托主题；报道形式要力求多样，富有特色。只有这样，医药科技新闻报道才能达到最佳的传播效果。

摘要： 人民群众文化素质的日益提高和对健康需求的日益增强，对医药科技新闻报道提出了挑战。要使其贴近读者，医药科技新闻工作者除了要努力提高自身的专业素质外，还要在报道上多下工夫：标题制作要摒弃旧貌，突出新意和新闻实质；语言表达要贴近百姓，杜绝晦涩费解；背景运用要适当，铺垫和烘托主题；报道形式要力求多样，富有特色。只有这样，医药科技新闻报道才能达到最佳的传播效果。

摘要： 人民群众文化素质的日益提高和对健康需求的日益增强，对医药科技新闻报道提出了挑战。要使其贴近读者，医药科技新闻工作者除了要努力提高自身的专业素质外，还要在报道上多下工夫：标题制作要摒弃旧貌，突出新意和新闻实质；语言表达要贴近百姓，杜绝晦涩费解；背景运用要适当，铺垫和烘托主题；报道形式要力求多样，富有特色。只有这样，医药科技新闻报道才能达到最佳的传播效果。

摘要： 人民群众文化素质的日益提高和对健康需求的日益增强，对医药科技新闻报道提出了挑战。要使其贴近读者，医药科技新闻工作者除了要努力提高自身的专业素质外，还要在报道上多下工夫：标题制作要摒弃旧貌，突出新意和新闻实质；语言表达要贴近百姓，杜绝晦涩费解；背景运用要适当，铺垫和烘托主题；报道形式要力求多样，富有特色。只有这样，医药科技新闻报道才能达到最佳的传播效果。

摘要： 一种社交媒体事件级新闻中新闻媒体影响力评估方法，属于数据挖掘和复杂网络技术领域，用于解决评估新闻媒体影响力的问题，技术要点是包括R1、采集社交媒体数据，构建事件语料库；R2、统计语料库中各用户的相关数据；R3、构建转发网络；R4、构建评价模型评估新闻媒体影响力；R5、以国家为单位，对影响力进行可视化；本发明可以从事件层面出发，评估新闻媒体影响力，并以国家为单位对影响力进行展示。

摘要： 本发明实施例公开了一种语音新闻的处理方法，包括：对待处理新闻文本进行分段处理，获得至少一段分段待处理新闻文本；将所述各分段待处理新闻文本分别进行语音转换，获得各分段语音新闻；将所述各分段语音新闻进行合成，获得所述语音新闻；将所述语音新闻推送给终端。本发明实施例还公开了一种新闻服务器及系统。采用本发明，新闻服务器可自动对待处理新闻文本进行分段快速处理，获得语音新闻并推送给终端，提高语音新闻的时效性。

摘要： 本发明提供了一种基于海量新闻数据事件热度的新闻推荐方法，首先利用Solr搜索引擎，从海量新闻文本数据中快速搜索出具体事件的新闻数据；接着利用HanLP自然语言包对新闻进行分词，通过构建事件词典，并将分词结果与词典进行匹配，根据新闻匹配程度筛选新闻；考虑事件的累加效应和新闻的衰减特性，进一步建立衡量事件热度的计算模型，从而分析事件的热度趋势变化情况，根据事件热度情况推荐新闻。本方法实现了通过构建事件词典，从海量新闻数据中筛选事件新闻，利用非结构化的新闻媒体数据，感知事件舆论热度演变趋势，根据事件热度推荐热点新闻。

摘要： 一种用于虚拟图像记录工作室的背景显示设备被配置为在真实对象的后面或上方显示虚拟背景的表示以用于由相关联的相机记录。此外，背景显示设备被配置为显示多个预定光学可检测方位标记，从而能够确定相关联的相机相对于背景显示设备的方位。

摘要： 本发明提供了一种新闻推荐方法及新闻推荐系统，涉及信息处理技术领域。本发明先获取当前用户信息、用户行为信息以及后台推送的新闻数据；然后根据当前用户信息、用户行为信息以及新闻数据中的新闻特征从所有新闻数据中预筛选出候选新闻数据；之后利用多头注意力机制的特征交叉模型对候选新闻数据计算获得新闻推荐指数；最后将新闻推荐指数最高的候选新闻数据推送给当前用户。上述技术方案利用多头注意力机制的特征交叉模型计算用户对候选新闻数据的推荐指数，能够找到推荐指数最高的新闻，从用户被动获取新闻到主动推荐新闻，达到了提升车载终端智能化体验感。

摘要： 本公开提供了一种虚假新闻判别模型的训练方法、虚假新闻判别方法及装置。该训练方法包括获取新闻训练样本集，其中，新闻训练样本集包括多个训练样本和与训练样本对应的标签数据，其中，训练样本包括异构图，异构图是根据与新闻相关的节点和节点关系生成的，节点包括分别对应于新闻内容、推广内容和用户信息的多个初始向量，节点关系包括根据与新闻对应的关联关系和关注关系生成的邻接矩阵；将新闻训练样本集中的训练样本输入异构图神经网络，输出预测结果；将预测结果和标签数据输入损失函数，得到损失结果；根据损失结果迭代地调整异构图神经网络的网络参数，生成经训练的虚假新闻判别模型。

摘要： 本发明公开了一种基于关键句组、新闻原文的新闻评论过滤方法及系统，包括：获取新闻原文对应的一个关键句组，并根据GPT－2模型，计算得到所述关键句组对应的多个第一新闻评论；根据RoBERTa模型，对所述关键句组以及对应的所述第一新闻评论进行情感分析，得到所述关键句组对应的第二新闻评论；对所述关键句组以及对应的所述第二新闻评论进行语义匹配，得到所述关键句组对应的第三新闻评论，完成对所述关键句组的新闻评论过滤。本发明对新闻原文对应的关键句组进行依次选取并生成多个新闻评论，丰富了新闻评论的多样性，并且对生成的新闻评论进行情感分析和语义匹配，以过滤与新闻原文情感和语义不匹配的新闻评论。

摘要： 本发明涉及一种基于新闻环境信息建模的虚假新闻检测方法，其特征在于：基于待检测新闻获取其发布前若干天内的新闻消息集合，将其作为宏观新闻环境；从新闻消息集合中提取与待检测新闻相似度最高的若干条新闻，将其作为微观新闻环境；基于待检测新闻向量与宏观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算宏观环境感知向量；基于待检测新闻向量和微观环境中心向量与微观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算微观环境感知向量，其中微观环境中心向量为微观新闻环境所有新闻元素向量的均值；获取虚假新闻检测器的对待检测新闻的新闻表示向量，将新闻表示向量与所述宏观环境感知向量和所述微观环境感知向量融合，并基于融合结合判断该待检测新闻的真假。

摘要： 本发明公开了一种基于新闻场景下用户行为的个性化新闻推荐方法，该方法包括：获取用户在新闻平台的历史行为数据集，利用该数据集来构造特征集，并对该数据集作预处理，通过所构建的多路召回模型，得到新闻推荐候选集，再将新闻推荐候选集输入混合排序模型中，得到最终的新闻推荐结果序列。本发明在多路召回阶段提供了基于关联规则与多因子模型改进的协同过滤算法，减小推荐排序的数据规模，提高后续排序效率。此外，在排序阶段提供了混合排序模型对新闻推荐候选集进行排序，结合机器学习算法的特征可解释性与深度学习算法的高语义表征能力，在保证推荐结果合理的同时提升了推荐效果。

摘要： 本发明提供一种虚假新闻识别模型构建方法、虚假新闻识别方法与装置。其中，虚假新闻识别模型构建方法包括：获取新闻数据集，提取新闻数据集中每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息，并将每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息进行联合操作，得到每条新闻对应的多模态特征，将所有新闻对应的该多模态特征输入初始虚假新闻识别模型中，并利用交叉熵损失和对比损失对初始虚假新闻识别模型进行联合训练，得到最终的虚假新闻识别模型。本发明通过将同一条新闻对应的图片特征信息和文本特征信息联合作为模型的输入来构建虚假新闻识别模型，并通过对交叉熵损失与对比学习损失的联合训练，提升了对虚假新闻检识别的准确度。