推特

摘要： 作为全球首个“双奥之城”,北京冬奥会肩负着向世界传播可信、可爱、可敬的中国形象,展示真实、立体、全面的中国的战略任务。北京冬奥组委官方利用国际社交媒体推特平台加强对外传播,建构了以运动员为中心,全民奥运、科技奥运和文化中国整体形象,取得了良好的对外传播效果。应从国家战略角度加强对外传播,打造融媒体平台,整合多语种资源,构建传播矩阵;第一时间回应国际热点,加强人类命运共同体理念传播和中国话语、中国叙事体系建设;加强个体化叙事,挖掘和传递普通人的冬奥会故事。

摘要： 当前,社交媒体已成为洞察国际话语空间中公众观点、态度和情绪的窗口。通过对2018年3月至2019年12月公众就中美贸易争端在《华盛顿邮报》Twitter账号下发表的10125条评论进行社交网络文本分析和情感分析,发现公众情绪整体偏向负面,呈现出21类负面情绪和5类正面情绪。以社会建构论为视角,从情绪产生的社会根源来看,随着公众逐渐成为社交媒体中信息传播的重要参与者,公众在情绪氛围的影响下容易出现情绪的“固化”和“极化”,极易受到极端言论的影响。此外,美国国内的民粹化趋向以及由此导致的信任异化、社会失衡、政治失序,使得网络公众情绪整体呈现出反精英、反建制、非理性的“极化”和“对抗”特征。

摘要： 首富马斯克的“冲动”消费,“你是怎么从银行手里买下了房子?”“我买下了银行!”曾一年登上了4次热搜、考虑辞职做全职“网红”的马斯克算是掌握流量密码,把互联网玩得明明白白了。4月6日,马斯克登上了两条热搜。一条是《福布斯》杂志公布了2022年亿万富豪榜名单,马斯克凭借2190亿美元身家成为世界首富。这个似乎并不让人意外。另一条是前几天刚抨击了推特的马斯克,30亿美元购买了推特9.2%的股份,成为推特最大单一股东。马斯克表示在未来几个月将对推特进行重大改进。消息发布后,推特股价暴涨27%至49.97美元,成为2013年IPO首个交易日后最高单日涨幅。

摘要： 马斯克收购推特再生波折6月7日,有外媒报道称,由于交易的不确定性,特斯拉CEO埃隆·马斯克为收购推特而进行的新融资已被暂时搁置。有消息人士称,马斯克此前正在与Apollo Global Management为首的私募股权投资公司谈判,希望能获得20亿至30亿美元的优先股融资,从而进一步减少他的现金出资,不过在收购前景明朗之前,这些对话将暂时搁置。

摘要： 北京2022年冬奥会的传播中,境外社交媒体平台成为国际舆论格局新变量,拉动线上、线下舆论场域形成积极热烈的冬奥氛围。面对新的舆论场,应把握社交媒体流行趋势,推出更丰富的宣传形式;鼓励多元主体参与国际传播填补外媒涉华报道“盲区”;适配新媒体受众需求激发“萌传播”对“Z世代”的感召力;提高社交媒体传播的共情能力,讲述暖心故事。

摘要： 目的:研究微博和推特中医药“意见领袖”的身份特征和两平台十余年间中医药推文的“议程设置”特点。方法:基于新媒体传播中的意见领袖和议程设置理论,根据粉丝数、热度和发推连贯性选取两平台的中医药意见领袖,并用Python网络爬虫爬取以上博主2009—2021年的所有推文语料进行分析。结果:两平台的意见领袖均具有真实性和权威性,然而命名方式和主体身份存在差异,微博平台偏向展示健康养生的话题类型,而推特平台突出展示博主的诊治信息;两平台的议程设置均聚焦于中医药治疗,且体现出明显的本土特征。结论:在国内外不同的议程设置下,意见领袖在传播中医药文化时要寻找贴近受众的议题,正确引导舆论,加强与传统媒体的融合,提升中医药文化的传播效果。

摘要： 疫情肆虐,阻挡不住马斯克收购推特的激情,一出好戏正在地球的另一端上演。原本,从当年强势接管特斯拉看如今的剧情,人们认为马斯克的资本财技似乎就那么几斧头;原本,从推特董事会一度强硬的回应,人们猜测马斯克把推特揽入怀抱要过三道坎。

摘要： 2018年,全球最大的社交媒体之一推特(Twitter)在其透明度报告中首次开放下载以国家(地区)为单位的数据,并发布了与删除账号相关的指标,成为分析国际关系的新型样本。基于此,以推特删除的社交账号数据为研究对象,分析被删除国家(地区)之间的网络互动关系,并探讨传播学视野下国际关系研究的新路径。研究发现:(1)被删除的账号不是各自为阵式的独立存在,而是形成了盘综交错的巨大互动网络;(2)被删除账号中,网络社交强度的前三组国家依次是:厄瓜多尔与洪都拉斯、俄罗斯与塞尔维亚、俄罗斯与委内瑞拉;(3)高社交强度组中,最活跃的国家是伊朗;(4)网络社交强度与政治互访次数呈正相关关系,即被删除账号的网络社交关系越紧密,这些国家之间在现实中的互访往来次数也越多。结果表明,社交媒体空间在一定程度上成为现实国家关系的映射,这种关系可以通过社交媒体数据挖掘和社会网络分析方法进行多维度探究。

摘要： 当前,气候变化成为世界各国共同关注的环境议题,这个议题也被纳入国际传播范畴,中国碳达峰、碳中和的减排目标对国际传播有着深远影响。文章分析“双碳”报道的国际传播现状,对社交平台推特相关文本进行内容分析,可知目前“双碳”目标呈现乐观性与批判性的国际传播图景,并从国际话语建构、新闻队伍建设以及动员全民参与三方面,提出“双碳”议题国际传播的优化路径。

摘要： 近年来,新浪微博、推特等社交网络平台逐渐成为反映社会舆情的主要载体之一,为网民发表观点和表达情绪提供了便利。基于社交网络大数据的舆情监控已经成为新的研究热点,利用各国的社交网络大数据进行民众情感监测,有助于直接掌握国际关系中的民众情感倾向,对我国外交、对外贸易等方面都有很重要的作用。基于此,提出了一种面向中日语料的民众情感监测系统,该系统能够同时分析新浪微博和推特等社交平台的中日文语料数据中包含的情感倾向,并以可视化的形式展现给用户。情感分析算法方面,在BERT模型基础上结合自扩展的中日文情感词典,提出了一个新的情感分析模型——EmoBERT。实验结果表明,相比于原始BERT模型,EmoBERT模型在中文情感分类任务和日文情感分类任务上都取得了很好的表现。其中中文模型EmoBERT-C将中文BERT模型准确率从89.68%提升至92.15%,日文模型EmoBERT-J将日文BERT模型准确率从74.73%提升至78.26%。

摘要： 本发明涉及飞特针技术领域，且公开了一种均匀易推的飞特针，解决了目前飞特针推动时不平稳，且推动注射不均匀的问题，其包括针筒，所述针筒下端连接有针头，针筒内部活动连接有活塞，活塞上端中部连接有推杆，推杆外端两侧均开设有锯齿槽，本发明，通过在推杆上设置的锯齿槽和移动槽，配合推动组件结构，使得装置使用时推动方便，且方便均匀推动注射，同时操作方便；通过在活塞外端设置的环形槽、定位圈、气腔、和密封圈，通过密封圈的设置，提高了活塞与针筒内壁的接触，密封圈受力向内挤压，定位圈内的气腔压缩，同时，气腔具有向外的张力，使得密封圈与针筒内壁抵持，配合活塞本身的密封性，使得该发明活塞密封性能更好。

摘要： 本发明涉及飞特针技术领域，且公开了一种均匀易推的飞特针，解决了目前飞特针推动时不平稳，且推动注射不均匀的问题，其包括针筒，所述针筒下端连接有针头，针筒内部活动连接有活塞，活塞上端中部连接有推杆，推杆外端两侧均开设有锯齿槽，本发明，通过在推杆上设置的锯齿槽和移动槽，配合推动组件结构，使得装置使用时推动方便，且方便均匀推动注射，同时操作方便；通过在活塞外端设置的环形槽、定位圈、气腔、和密封圈，通过密封圈的设置，提高了活塞与针筒内壁的接触，密封圈受力向内挤压，定位圈内的气腔压缩，同时，气腔具有向外的张力，使得密封圈与针筒内壁抵持，配合活塞本身的密封性，使得该发明活塞密封性能更好。

摘要： 本发明公开了一种推焦机耐特高温移动电缆，包括导体组套、椭形韧杆、填充层、隔热外层以及耐热外层，所述导体组套包括导芯、屏蔽内膜以及铜丝屏蔽层，所述导芯由多组铜芯相互胶合缠绕组成，且导芯被包裹于屏蔽内膜的内部，所述屏蔽内膜的外表面与绝缘层的内腔壁固定连接。本发明通过屏蔽内膜、屏蔽外膜的双层防护，使得具有良好的传导隔绝效果减少传输损失，并采用多层屏蔽防护以及绝缘、阻燃和耐热的层次顺序设置，具有较好的合理性，能够在提高传输效率的同时，增强耐高温性能，此外，通过隔热外层与填充层间的中空腔结构，使得外部的高温环境无法向内层传递高温，从而具有耐特高温性能，从而适应特定的工作环境提高使用寿命。

摘要： 本发明公开了一种基于字符层级卷积变分自编码的推特文本表示方法，依次包括如下步骤：对获得的推特源文本进行预处理；进行初始化编码并构建以词为单位的字符向量矩阵；在字符矩阵上进行卷积编码获得固定长度的词向量；在词矩阵上进行卷积编码获得文本向量；对文本向量进行变分推理并获得潜在编码；对潜在编码表示进行反卷积解码获得词向量表示并在词向量基础上再进行反卷积获得字符向量表示；计算编码前后字符向量与词向量之间的欧式距离及先验分布与后验分布之间的散度；利用损失进行模型参数更新。本发明所提出的方法利用基于字符层级卷积编码及变分推理方式有效地解决了推特文本中存在的非规范词与数据稀疏问题，可获得更加鲁棒的表示性能。

摘要： 本发明公开了基于主题相关性的推特摘要生成方法，包括通过名词在每个主题的分布建立每个主题的词库；通过每个主题特有的主题词库和训练得到的词向量模型，计算一条推文和某个主题的相关性；根据网络互动信息计算公众认同度；将公众认同度与主题相关性进行综合，得到最终的推文显著性；采用最大边际相关性算法进行去冗处理，输出摘要。本方法从主题相关性和推文显著度来选择推文作为摘要，并对最终摘要的冗余度进行控制，使得生成的推文摘要综合考虑了摘要主题，多样性，以及社会认同性。从而得到了主题相关性更高，新颖性和总结性更好的摘要。

摘要： 本发明涉及一种基于字符卷积网络的推特语义相似性分析方法，包括遍历待分析的两个文本数据，分别滤除两个文本数据中的非文本内容，再进行分词处理；根据分词处理后的文本数据构建字符向量表，并生成每个文本数据对应的词矩阵；构建多个卷积核，根据每个词矩阵和卷积核生成对应的词特征矩阵和文本特征矩阵；根据两个文本特征矩阵生成联合特征向量；利用多层感知机对联合特征向量进行相似性分析，得到相似度值。本发明通过对所要分析的文本数据进行基于字符的卷积特征抽取和分析，并根据获得的文本特征矩阵进行矩阵交互及池化处理，从而获得更抽象的特征表示，利用多层感知机对抽象的特征进行相似性分析，适应性和通用性较强，更符合实际需求。

摘要： 本发明公开了基于主题相关性的推特摘要生成方法，包括通过名词在每个主题的分布建立每个主题的词库；通过每个主题特有的主题词库和训练得到的词向量模型，计算一条推文和某个主题的相关性；根据网络互动信息计算公众认同度；将公众认同度与主题相关性进行综合，得到最终的推文显著性；采用最大边际相关性算法进行去冗处理，输出摘要。本方法从主题相关性和推文显著度来选择推文作为摘要，并对最终摘要的冗余度进行控制，使得生成的推文摘要综合考虑了摘要主题，多样性，以及社会认同性。从而得到了主题相关性更高，新颖性和总结性更好的摘要。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态流形学习和社交网络特征的推特摘要生成方法，包括以下步骤：获取用户的特定话题推文集，以及用户互动信息；构建文本内的关系矩阵和跨文本的关系矩阵；结合所述矩阵计算推文显著度；结合用户互动信息计算社会认同度；将推文显著度与社会认同度结合即可得到最终的推文显著度，进而选择显著度最高的若干句子成为摘要。本发明将多文档摘要中常用的流行学习方法进行改进，并将社交网络信息整合其中，其更好的利用了不同主题文档之间的句子关系特征和相同文档内的句子关系特征，同时采用最大边界相关算法(MMR)来减少冗余信息，兼顾了摘要的覆盖性和多样性。

摘要： 本发明属于文本处理领域，具体涉及一种基于词嵌入的推特情感分类文本处理优化系统，包括如下模块：文本处理模块、单词嵌入模块、推文嵌入模块、模型培训和验证模块，所述文本处理模块使用传统文本处理方式剔除停止词对推文分类的影响；所述单词嵌入模块使用skip gram模型对特定Twitter上下文进行单词嵌入；所述推文嵌入模块对n维的m个词向量进行平均，得到一个n维tweet向量，并与向量的和、向量的加权平均、根据词的重要性选择添加k个最重要词向量三种聚合方法的性能进行比较；所述模型培训和验证模块使用10×2重嵌套交叉验证方式进行模型训练和验证。

摘要： 本发明公开了一种基于字符层级卷积变分自编码的推特文本表示方法，依次包括如下步骤：对获得的推特源文本进行预处理；进行初始化编码并构建以词为单位的字符向量矩阵；在字符矩阵上进行卷积编码获得固定长度的词向量；在词矩阵上进行卷积编码获得文本向量；对文本向量进行变分推理并获得潜在编码；对潜在编码表示进行反卷积解码获得词向量表示并在词向量基础上再进行反卷积获得字符向量表示；计算编码前后字符向量与词向量之间的欧式距离及先验分布与后验分布之间的散度；利用损失进行模型参数更新。本发明所提出的方法利用基于字符层级卷积编码及变分推理方式有效地解决了推特文本中存在的非规范词与数据稀疏问题，可获得更加鲁棒的表示性能。