基于微博用户创作内容的新闻线索自动发现研究

摘要

用户在微博等社交网络上随时发布自己身边的事件,这些大量的事件都有可能成为新闻的线索.与此同时,新闻工作者在面对海量的信息数据时,仍然依靠新闻记者个人的经验直觉,或者社会公众主动提供有关信息等传统手段去发掘新闻线索,往往会显得力不从心.本文在现有理论基础和新闻专业人员的实践基础上,构建了新闻价值评价的模型,然后构建了利用自动化技术实现新闻线索发现的总体框架.本文通过对微博用户创作内容(UGC)进行信息抽取和处理,并将抽取的相关信息实体分为多个变量维度,根据建立的新闻线索发现模型进行计算,从中找到有价值的新闻线索,将结果通过新闻线索发现系统进行数据可视化展示.用最直观的方式帮助媒体随时获知网络中发布报道的价值指数,缩短新闻生产链长度,提高时效性,在竞争中获取更大的优势.