广播电视新闻

摘要： 科学技术的不断发展促进了新媒体技术的广泛应用,给广播电视行业造成了极大的影响。广播电视新闻记者在这种新形势下,要想为广播电视台找到新的发展机遇,使广播电视台成为新闻传播的主要媒介,就要不断提高自己的采访艺术,以更好地满足新时代发展的需求。本次研究深入地探讨了在新形势下有效提升广播电视台新闻记者采访艺术的具体策略。

摘要： 获取信息渠道丰富、信息传播速度快以及信息量庞大是新媒体时代的重要标志,如何在海量信息中脱颖而出,引发受众深思与共鸣,是新闻媒体人亟需面对的新课题。面对新媒体带来的新挑战,新闻媒体工作者应通过不断的学习,掌握更多的新闻采编技巧,为广大受众提供高质量、高品质的新闻报道。本文对广播电视新闻采编技巧展开了分析与探讨,并提出几点策略。

摘要： 广播电视新闻是向人们传递社会真实事件的信息传递工具,其肩负着时代的使命和宣传的职责。随着媒体融合进度的推动,媒体宣传领域迎来新的变革,新媒体与传统媒体的深度融合成为了媒体的主要发展方向。我国各地区已基本实现了县级融媒体中心的构建,在这样的背景下推动广播电视新闻创作创新,构建多元化的宣传模式能够进一步将广播电视媒体的作用发挥,使得社会舆论在健康的宣传环境下得到控制,提升社会的稳定性。基于此,本文研究了新形势下广播电视新闻宣传方式创新的方法,希望对广播电视新闻媒体发展做出贡献。

摘要： 随着社会的进步和科技的快速发展,全球已经进入互联网时代。新媒体的崛起使我国的媒体格局发生了巨大的变化,其借助互联网的优势给传统媒体造成了非常大的冲击,而广播电视新闻记者在广播电视媒体中占据非常重要的地位,面对新媒体时代带来的压力,广播电视新闻记者也要进行创新和转型,只有这样才能适应新媒体的发展需求。本文分析探讨新媒体时代广播电视新闻所面临的挑战及广播电视新闻记者的创新和转型的必要性,并提出几点有效策略,以供参考。

摘要： 网络技术发展时代,对传统广播电视新闻宣传产生巨大冲击,尤其是新媒体技术平台的快速发展,更是改变了人们的新闻了解途径。因此,实现对广播电视宣传实效的强化与提升,已经成为了新时期推动广播电视新闻产业发展与创新的必然路径。本文对新时期广播电视新闻宣传发展现状展开分析,探究广播电视新闻宣传实践中面临的现实问题,以新时期广播电视新闻宣传的基本原则为依托,探究广播电视新闻宣传实效提升的具体路径,以推动广播电视新闻在新媒体时代的发展。

摘要： 融媒体时代的到来,推动着我国各行各业快速发展,也为我国传统广播电视新闻媒体带来较大的机遇和挑战。融媒体时代催生了一系列媒体技术和媒体平台,使得人们获取信息资源的渠道不断拓展,丰富的采编形式和传播渠道使得人们更加倾向于多元化的新兴媒体,这就极大地削弱了传统广播电视新闻媒体的收视率和影响力,为了更好地提高广播电视新闻媒体的市场竞争力,就需要注重加强广播电视新闻的采编艺术技巧探究,才能更好地促进我国广播电视新闻媒体的可持续发展。然而,现阶段的广播电视新闻节目采编工作中仍存在着一系列问题,影响着广播电视新闻节目的整体质量,基于此,本文通过对融媒体时代进行概述,探究融媒体时代下广播电视新闻采编技巧中存在的问题,并主要阐述融媒体时代下广播电视新闻采编艺术技巧提升的策略。

摘要： 在媒体融合的时代背景下,广播电视新闻采编工作也应该寻求创新与突破,要逐渐拓展新闻采编工作的领域,为社会带来更多有效的信息,实现广播电视新闻行业的高效发展。文章基于这一点,对媒体融合时代广播电视新闻采编工作的创新途径与方法进行了分析。

摘要： “一次采集、多种生成、多渠道传播”“内容为本、技术为辅”等都是融媒体背景之下的新闻发展理念。而作为以服务人民为导向的城市台广电媒体,其在融媒体发展的进程中也遭遇各种难题,尤其在当前“后疫情”时代,如何去提升城市台广播电视新闻影响力?就成为我们必须思考的问题。

摘要： 广播电视新闻采编工作作为传统媒体中不可缺少的重要部分,采编质量的好坏直接影响了整个新闻的质量。如今,随着互联网与信息技术的高速发展与进步,人们获取新闻资讯的渠道更加方便与多样,所以对于广播电视新闻行业的冲击也是非常大的。基于此局面下,广播电视新闻采编工作的有效开展就显得更为重要,本文立足于广播电视新闻角度,浅谈当今新媒体时代背景下,广播电视新闻采编技巧及素养提升的有效方法与策略。

摘要： 在融媒体时代背景下,广播电视新闻编辑工作变得更加复杂,且在创作过程中也具有一定的多样性与综合性。随着网络时代的到来,智能手机的快速普及,人们接收信息的途径也越来越多样,越来越便捷。人们只需要一部移动终端,就可以“随时随地”地浏览、发布、传播新闻热点和各种资讯。本文将以融媒体时代作为研究背景,分析融媒体时代的主要特征,以及该时代背景下对广播电视新闻带来的影响,探讨优化广播电视新闻创作的有效策略。

摘要： 电子信息化技术的发展促进媒体飞速发展,人们获取信息的渠道多种多样,广播电视新闻就是当今较为贴近人们日常生活的新闻播报方式,广播电视新闻记者工作关乎新闻质量,因此必须提升广播电视新闻质量.广播电视新闻记者在采访中应懂得如何把握情与理的运用,注重技巧使用,促进采访工作有效展开,为人们提供真实、可靠、有效的广播电视新闻,推动广播电视新闻发展.本文就广播电视新闻记者采访的情与理进行探究.

摘要： 本发明公开了一种基于概率分布转换聚类的广播电视新闻拆条方法，包括步骤：S1，新闻节目视频数据化，提取特征数据；S2，计算每个特征数据的重要度占比，然后将每个特征数据乘以该特征的重要度占比作为该特征的新数据；S3，将每个带权重特征的数据归一化处理；S4，用概率分布转换聚类将归一化后特征数据中的入点类和非入点类聚类出来；S5，根据聚类得到的入点类和非入点类数据，切分新闻故事等；本发明解决了传统聚类算法在广播电视新闻拆条中存在误差较大，准确性较低的问题，对于提升聚类算法在电视新闻节目拆条应用中的准确率，具有非常重要的意义。

摘要： 本发明公开了一种广播电视新闻下利用图迁移的肤色分割及美化方法，包括步骤：S1，获取样本数据进行标注，然后准备数据集；S2，对准备的数据集进行特征提取，然后将提取的特征转换为图表示的形式，进行图内推理；S3，在不同数据集之间进行图间迁移，然后进行人体解析；S4，根据不同的人体肤色区域进行分区域的肤色美化等；本发明使得解析结果更加准确，可以使美化结果更加贴近自然，可以大大降低电视或直播场景中对于灯光的要求，节省人力物力等。

摘要： 本发明公开了自适应广播电视新闻关键词标准化方法，包括步骤：步骤A，基于基础关键词库标准化候选关键词，对不能被标准化的词则加入白名单，当白名单词增加到设定量后，对白名单内的词进行分析提取代表词返回给用户，用于扩充基础关键词库等；本发明作为利用智能化技术为广播电视新闻进行自动化内容标签标引的方法，在考虑用户实际业务需求的前提下，自适应地进行关键词的标准化和特色词库的扩展，可以更准确地组织和管理媒体资源，提高管理效率等。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的广播电视新闻事件要素抽取方法，包括步骤：S1，标注待分析的广播电视新闻数据的摘要和要素信息，构建摘要数据集和要素数据集；S2，利用预训练模型构建摘要抽取模型和要素抽取模型，并利用构建的摘要数据集、要素数据集来训练摘要抽取模型和要素抽取模型；S3，利用步骤S2中训练好的摘要抽取模型和要素抽取模型来构建两阶段广播电视新闻要素自动抽取模型，利用所述模型对输入的广播电视新闻进行预测，获得结构化的要素抽取结果等；本发明能够对广播电视新闻内容进行高效的要素提取，为整合新闻资源、汇聚全媒体新闻内容、建立内容知识库、梳理新闻事件脉络等上层分析或应用服务提供智能技术支持等。

摘要： 本申请提供一种基于人工智能的广播电视新闻拆条方法及装置。所述方法包括：从待拆条新闻视频中抽取关键帧图像，并提取各个关键帧图像中的人物信息后，将每个关键帧图像中的人物信息与获取的拆条模板图像中的目标人物信息作比对，将人物信息符合目标人物信息的关键帧图像对应的时间点确定为拆条时间点，最终按照所有拆条时间点对待拆条新闻视频进行拆分，得到拆分后的多个初始视频段落。如此，本申请中利用人物信息的变化来反映新闻事件的变化，按照预设的拆条模板图像对待拆条新闻视频进行自动拆条，拆条效率较高。

摘要： 本发明提供一种多模态信息融合广播电视新闻关键词与摘要联合抽取方法，包括：A、收集广播电视新闻文本并获取关键词和摘要，构建广播电视新闻关键词与摘要联合抽取数据集；B、构建田字格字形图像库；C、构建并训练多模态信息融合广播电视新闻关键词与摘要联合抽取模型；D、利用训练好的构建多模态信息融合广播电视新闻关键词与摘要联合抽取模型构建三阶段广播电视新闻关键词与摘要联合抽取系统，以对输入的广播电视新闻文本进行关键词和摘要抽取。本发明将关键词和摘要作为联合任务将有助于信息共享与特征融合，并结合田字格字形图像能够提升关键词和摘要的抽取效果。

摘要： 本发明公开了一种基于概率分布转换聚类的广播电视新闻拆条方法，包括步骤：S1，新闻节目视频数据化，提取特征数据；S2，计算每个特征数据的重要度占比，然后将每个特征数据乘以该特征的重要度占比作为该特征的新数据；S3，将每个带权重特征的数据归一化处理；S4，用概率分布转换聚类将归一化后特征数据中的入点类和非入点类聚类出来；S5，根据聚类得到的入点类和非入点类数据，切分新闻故事等；本发明解决了传统聚类算法在广播电视新闻拆条中存在误差较大，准确性较低的问题，对于提升聚类算法在电视新闻节目拆条应用中的准确率，具有非常重要的意义。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的广播电视新闻关键词自动抽取方法，包括步骤：S1，标注待分析的广播电视新闻数据的关键词信息，构建关键词数据集；S2，利用预训练模型构建关键词抽取模型，并利用步骤S1中所述关键词数据集训练所构建的关键词抽取模型；S3，利用步骤S2中训练好的关键词抽取模型，对输入的广播电视新闻进行预测，获得关键词抽取结果等；本发明能够对广播电视新闻内容进行高效的关键词提取，更准确地组织和管理媒体资源，提高管理效率，更好地为用户的检索与推荐发布服务提供技术支持等。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的广播电视新闻事件要素抽取方法，包括步骤：S1，标注待分析的广播电视新闻数据的摘要和要素信息，构建摘要数据集和要素数据集；S2，利用预训练模型构建摘要抽取模型和要素抽取模型，并利用构建的摘要数据集、要素数据集来训练摘要抽取模型和要素抽取模型；S3，利用步骤S2中训练好的摘要抽取模型和要素抽取模型来构建两阶段广播电视新闻要素自动抽取模型，利用所述模型对输入的广播电视新闻进行预测，获得结构化的要素抽取结果等；本发明能够对广播电视新闻内容进行高效的要素提取，为整合新闻资源、汇聚全媒体新闻内容、建立内容知识库、梳理新闻事件脉络等上层分析或应用服务提供智能技术支持等。

摘要： 一种广播电视新闻制作用简易配音间。是为了解决由于出差住宿地点以及家里没有专业的配音间，经常会导致配音中掺杂外界的声音，影响配音效果的问题。本实用新型包括顶盖（1）、底座（4）和环形围挡，所述的环形围挡与所述的底座插接固定，所述的顶盖盖在所述的环形围挡上；所述的环形围挡的非相对面上分别开设有通气孔（10）。本实用新型用于新闻制作配音隔音。