新闻主体

摘要： “新闻观”是关于新闻(广义)“是什么”特别是“应是什么”以及“应该如何做新闻”的根本性和系统性的看法。新闻观是新闻主体的新闻信念,是指导新闻实践根本性和总体性的思想,是建设新闻共同体的灵魂,是新闻主体进行自我维护及与他者展开论辩的观念工具。在不同的视野中,新闻观有不同的具体构成方式,但每一种新闻观的核心都是它的新闻价值观。主导当前中国新闻业的新闻观是具有本土当代特色的马克思主义新闻观。

摘要： 算法新闻是以算法技术、算法系统为核心的新兴新闻传播形态。文章认为,算法新闻中主要关涉三类主体:算法创设主体、算法运用主体、算法新闻收受主体,他们在算法新闻活动中存在着十分复杂的关系。三类主体由算法新闻的展开过程而得以连接、结构在一个新闻生态系统之中。作为新兴的技术,相对于任何一种主体,算法系统均具有工具属性,都在一定程度上满足了不同主体的需要,故三类主体在不同程度上均实现了自身的自由和价值,获得了相应的主体性;但从另一角度观之,不同主体在达成自身目的的同时,也丧失了一定的主体性。算法新闻活动中主体关系的背后深藏着技术与人的关系,人们应当保持清醒与自觉,始终将技术保持在工具本位,始终将人作为终极目的。

摘要： 关于新闻舆论的概念,已有众多学者进行了讨论分析,但时至今日依然存在巨大的分歧.对于新闻舆论主体的不同界定是学术界难以对新闻舆论的概念产生一个共识的主要原因.基于对党的新闻工作指导思想的历史考察,文章试图从"新闻舆论"产生的历史逻辑中对新闻舆论的主体进行界定.

摘要： 新闻活动作为人们分享信息、观察世界、挖掘真相的一种理性社会活动,离不开论辩思维及论辩实践的参与,这在当前的网络社会表现得尤为突出.本文在回顾相关文献的基础上,从论辩理论研究的视域出发,结合语用论辩术的研究进路,将新闻活动纳入该研究框架进行观照.在此框架内,新闻活动被看作是新闻主体之间的一种批判性讨论,新闻活动中的传播主体和收受主体则分别被赋予了论辩“正方”和“反方”的不同角色和职能,并由此承担相应的论辩责任.文章认为,新闻真实的最终实现得益于新闻主体之间就新闻报道所展开的批判性讨论.

摘要： 在新闻摄影中,如何让图片"活"起来是每个记者都希望的事,本文根据个人多年的从业经验,从5个方面:小题材、小环境、小事件、小专业、小抓拍上浅谈新闻摄影中如何让新闻摄影具有动感、美感,同时也抓住读者的心,达到广泛传播.

摘要： 社会经济快速发展,各行各业都先后进行各式各样的创新升级.为了能够适应时代的发展,电视新闻媒体也需要进行形式与内容上的创新升级.整个电视新闻包含很多流程,其中电视新闻编辑是电视新闻的基础,在整个电视新闻中起着至关重要的作用.要想对整个电视新闻业进行积极有效的发展升级,首先必须对电视新闻编辑进行合理创新.

摘要： 新闻理想与理想新闻不只是有关联的两个概念,也是有内在关联的两个问题.本文梳理了新闻理想和理想新闻的内涵、特点,并进一步论述了二者的关系:新闻理想是理想新闻实现的主体条件,理想新闻是新闻理想得以实现的基本标志.要实现新闻理想和理想新闻,新闻主体还需具备一些基本的新闻信念、精神和热情等.后新闻业时代,新闻主体发生了结构性变化,如何形成非职业新闻主体所认可的新闻理想,也是应该关注的重要问题.

摘要： 新闻活动是人与人之间的信息分享(共享)活动、精神交流活动、文化交往活动,是几乎贯穿在人类所有其他生活活动和社会实践活动中的一种基础性活动.新闻研究,就是研究新闻活动作为人的活动、作为主体的活动的基本特征、功能、作用与可能规律,研究新闻活动主体在新闻活动中到底是怎样具体的角色,不同角色间到底有着怎样的关系,不同活动角色发挥着什么样的功能作用,有着怎样的动机动力,又为着怎样的需求目标. “新闻主体”,是新闻研究的真正出发点与归宿处.本文以论纲形式初步建构了“新闻主体论”的基本框架与内容.

摘要： 本文主要从外部环境影响、新闻主体变化、改变采编业务流程、新闻模式变革以及优化采编进程这5个方面,阐述了媒介融合对广播新闻采编业务的影响.

摘要： 本发明涉及一种特定主体的跨网站通用新闻采集方法,包括：步骤1：引入疏密度判断的方法，对采集到的新闻页面使用行块分布函数进行预处理；步骤2：根据行块分布函数中显示的文本的分布情况，通过预先设定的阈值，确定可能包含正文的区域；步骤3：将预处理过的页面源码重构为DOM树；步骤4：对其使用readability算法进行加减权操作，根据设定的分数要求，判断正文内容或无用元素；步骤5：对处理后的内容，根据分数进行重新拼接，重组后生成正文内容。本发明将行块分布函数与Readability算法相结合，进行参数调优后，可快速准确提取网页的新闻数据，采用分布式部署及反爬、去重模块，系统整体具有效率高，鲁棒性好等特点。

摘要： 本发明涉及一种财经新闻中企业主体的情感分析方法和系统，所述方法包括以下步骤：S1：采集新闻数据，根据所述采集的新闻数据进行模型训练，得到分类预测模型；S2：将待分类的新闻数据输入所述分类预测模型，对所述待分类的新闻数据中的企业主体的情感标签进行分类预测。本发明基于更先进的文本表示模型BERT和双存储结构的记忆网络模型设计而得，分类准确率更高，同时不需要领域专家制定规则模板提取额外的特征，减少了人工成本，便于维护。

摘要： 本发明涉及一种用于过滤流体的过滤系统（100）、特别是空气过滤系统，其具有由扁平隔热材料（22）形成的隔热主体（20），该过滤系统包括在过滤器壳体（110）中的至少一个过滤元件（10），过滤器壳体（110）至少包括用于流体的入口（102）和出口（104），其中隔热主体（20）布置成环绕过滤器壳体（110）的外轮廓（112）。此外，本发明涉及一种用于过滤系统（100）的隔热主体（20）以及用于制造隔热主体（20）的方法。

摘要： 本发明涉及一种基于模糊匹配的新闻主体名称提取方法，其包括：采集大量的领域新闻；对采集到的新闻进行人工标注，筛选出与领域相关具有新闻主体的新闻；使用分词工具对新闻进行分词；使用词嵌入工具在全量的新闻数据上做训练，得到词嵌入矩阵，从而将每一篇新闻表示为一个词嵌入向量；使用主体列表构建知识图谱；将知识图谱中每个节点的主体名称分词后做各种拆分组合，然后将拆分组合的结果用词嵌入向量表示；计算词嵌入相似度，取所有主体中与新闻词嵌入向量相似度得分最高的主体名称作为该新闻提取的主体名称。本发明能够有效地克服基于精确匹配对非标准化主体简称识别的缺陷，此外，本发明还能够适应更多的场景，匹配准确度更高。

摘要： 本发明公开了一种新闻主体识别方法、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取待识别新闻文本，并对新闻文本进行预处理；利用预设的分词词典，对预处理后的新闻文本执行带词性标注的分词处理，得到多个被标注词性的分词；在词性被标注为主体的分词中查询预设的目标主体，并在新闻文本中提取目标主体对应的多种主体特征；将目标主体对应的多种主体特征输入预先训练的主体识别模型中，获取主体识别模型输出的识别结果。在本发明中，将目标主体对应的多种主体特征作为主体识别模型的输入，使主体识别模型根据目标主体对应的多种主体特征识别新闻文本的主体是否为目标主体，弥补了新闻主体识别的技术空白。

摘要： 本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种新闻主体热度计算及排序方法、装置、设备和存储介质。其中方法包括获取主体集合E，计算任一主体c在当前计算周期t内的基础新闻热度比；计算每个主体的历史平均新闻热度比；将基础新闻热度比大于历史平均新闻热度比的主体通过预设的排序方式进行排序后，取前N个主体；对前N个主体分别计算基础异动值，对基础异动值进行归一化处理后得到异动值；按异动值进行降序排序，输出排序结果。本发明兼顾了主体的热度和热度变化率，避免了高新闻热度的主体始终排名靠前，也避免了新闻热度变化率较大但新闻热度值极低的主体排名靠前。

摘要： 本申请实施例提供了一种新闻主体判断方法、设备以及计算机可读介质，该方案在处理过程中对提取到的实体名称采用匿名标记进行了统一的替换，并且采用了BERT模型对匿名替换处理后的匿名化新闻数据进行了词嵌入处理，在排除了实体名称本身含义对判断结果的影响的同时，可以较好地利用实体名称在整个新闻中的位置信息和上下文信息，使得该方案在提升新闻主体判断准确性的情况下，在泛化能力方面也具有更好的效果。

摘要： 本申请涉及机器学习技术领域，提供了一种新闻主体判定的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取预设的训练集中的对象名称和历史新闻数据，根据历史新闻数据获取对象名称的特征集合以及特征值集合，根据预设的历史新闻数据的标签、对象名称的特征集合以及特征值集合，确定历史新闻数据中新闻主体的判定模型集合，判定模型集合包含多个新闻主体的判定模型，根据预设的验证集，验证新闻主体的判定模型，新闻主体的判定模型属于新闻主体的判定模型集合，根据验证结果确定目标新闻主体判定模型，根据目标新闻主体判定模型确定测试集中待测试新闻数据的新闻主体。采用本方法能够实现对新闻主体的准确判定。

摘要： 本发明涉及一种基于模糊匹配的新闻主体名称提取方法，其包括：采集大量的领域新闻；对采集到的新闻进行人工标注，筛选出与领域相关具有新闻主体的新闻；使用分词工具对新闻进行分词；使用词嵌入工具在全量的新闻数据上做训练，得到词嵌入矩阵，从而将每一篇新闻表示为一个词嵌入向量；使用主体列表构建知识图谱；将知识图谱中每个节点的主体名称分词后做各种拆分组合，然后将拆分组合的结果用词嵌入向量表示；计算词嵌入相似度，取所有主体中与新闻词嵌入向量相似度得分最高的主体名称作为该新闻提取的主体名称。本发明能够有效地克服基于精确匹配对非标准化主体简称识别的缺陷，此外，本发明还能够适应更多的场景，匹配准确度更高。

摘要： 本发明公开了一种新闻主体企业识别方法，该方法包括步骤：通过预定的训练模型对收集的训练样本进行迭代训练，提取该训练样本的特征信息；获取待预测新闻文档，识别出该待预测新闻文档中的企业名称，并根据提取的训练样本的特征信息，分别计算该待预测新闻文档属于第一类新闻的概率和属于第二类新闻的概率；根据所述计算出的第一类新闻概率和第二类新闻概率的大小，确定该待预测新闻文档中识别出的企业名称属于第一类企业名称或是第二类企业名称。本发明可以提升新闻主体企业识别的准确率。