高职院校智能新闻审稿系统的设计与实现

摘要

随着高职院校对新闻宣传重视程度的增加以及校园信息化建设水平的提高，传统的新闻网站审稿系统因技术陈旧、功能单一、效率低下等不足，已逐渐无法满足实际需求。一个高效的、智能的新闻审稿系统成为高职院校的迫切需求。
　　本文设计研究的高职院校智能新闻审稿系统除了能与高职院校原有的新闻投稿系统以及新闻网站后台无缝对接外，还采用很多新的技术，具备很多新的功能，包括新闻稿件分类、稿件智能排版、图片自动处理和稿件内容智能纠错等功能。其中，新闻稿件分类功能通过关键词比对的方法将重要稿件从众多稿件中筛选出来，提高审稿效率;稿件智能排版功能通过对文章段落、称谓、落款进行分析，从而将不同的稿件格式转化为符合新闻网站格式要求的稿件;图片自动处理功能可以对新闻投稿中的图片尺寸进行判断，对超过限制大小的图片可按比例缩小;稿件内容智能纠错包括新闻稿件日期纠错、教职工姓名纠错、职务职称纠错、部门名称纠错、标点符号纠错等功能。
　　在此基础上，本文又增加了一种新的纠错方式——搜索引擎纠错。该纠错方式不同于传统的方式，并不依赖于本地纠错数据库的建立，而巧妙地利用了搜索引擎这个海量、快速、实时更新的庞大数据资源进行新闻稿件纠错。该方式的基本流程是审稿系统通过后台将需要纠错的内容发送到搜索引擎，然后对搜索引擎返回的结果进行分析，来判断所发送内容是否正确，从而达到纠错的结果。该方法在高职院校的新闻审稿系统中的使用尚为首次。
　　本文研究成果已投入到某高职院校使用运行，系统各项功能运行正常，稿件处理时间由单篇稿件平均15分钟缩短至10分钟，效率提高了50％，稿件的差错率由原来的干分之三降低为千分之二。系统运行效果良好，达到预期目标。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．3 研究内容

1．4 论文结构

第二章 相关技术

2．1 XML介绍

2．2 ．NET介绍

2．3 基于搜索引擎的中文纠错

第三章 需求分析和总体设计

3．1 需求分析

3．2．1 性能需求

3．1．2 功能需求

3．2 总体设计

3．2．1 总体架构设计

3．2．2 实体交互流程设计

3．2．3 功能模块划分

3．3 运行环境

第四章 详细设计和实现

4．1 与原有投稿系统交互模块

4．1．1 原投稿系统相关接口

4．1．2 获取稿件列表

4．1．3 获取稿件内容

4．1．4 设置稿件状态

4．2 审稿模块

4．2．1 界面设计

4．2．2 稿件分类

4．2．3 智能排版

4．2．4 图片处理

4．3 与网站后台交互模块

4．3．1 登陆网站后台

4．3．2 发送数据至后台

4．3．3 上传图片到网站

第五章 稿件智能纠错

5．1 新闻稿件日期纠错

5．2 基本信息纠错

5．2．1 教职工姓名纠错

5．2．2 职务职称纠错

5．2．3 部门名称纠错

5．3 标点符号纠错

5．4 搜索引擎纠错

5．4．1 起源

5．4．2 原理

5．4．3 实现

5．4．4 测试

5．4．5 改进

第六章 系统测试

6．1 数据交互模块测试

6．2 稿件分类模块测试

6．3 智能排版模块测试

6．4 图片处理模块测试

6．5 智能纠错模块测试

6．6 测试结果

第七章 总结及展望

参考文献

附录