新闻性

摘要： 新闻短视频应该是新闻文本的延伸,最近,随着短视频配乐的影响,新闻短视频也具有多维度的音乐性探索。音乐性和新闻性之间既有关联,又有矛盾,其中的文化内涵值得研究。

摘要： 报纸文化版面(副刊)因其体裁活泼多样、题材广泛、内容囊括时代万象而广受读者欢迎。在特定时期曾经发挥着巨大的作用。在新的历史条件下,文化版面即使仍然是报纸的重要组成,但地位和功能已发生了重大变化,再难与兴盛时相比。本文对文化版面的新闻属性进行了分析,并对如何将文化版面的新闻性和艺术性进行有机统一之策略提出了建议,以期推动其在新时期得到更好的发展。

摘要： 传统文化电视节目,因其负载民族共有的精神密码,具备厚重的底蕴,广泛的基础以及普遍的共识,因此自带流量,在各级电视台拥有不可替代的地位。然而,文化的使命在于传承和创新。新时代,传统文化电视节目的新阐发主要涉及如何让传统文化生发时代魅力等问题,这需要各级媒体从业人员持续不断地探索努力。笔者在20余年工作实践中,通过对央视、卫视以及地市级电视台传统文化电视节目的呈现方式、创新性表达、发展流变的专项研究,从根源性、时代性、实践性等方面,对传统文化电视节目的新闻性表达进行深入的探析。今天,世界风云变幻,世纪疫情叠加。在复杂的环境下实现永续发展,强基固本尤为重要。而在道路自信、理论自信、制度自信、文化自信中,文化自信具备最深沉持久的力量。对文化传播进行内容创新、方式创新、意义创新,不仅对今天乃至今后的传统文化电视节目创作具有积极的借鉴意义,而且对涵养中华民族精神具有不可替代的作用。

摘要： 电视主题主线报道是当前电视新闻的重要形式之一,但主题报道易出现模式化、程式化、综述化现象,新闻性不足,导致传播效果不佳。应从选题、主题、切入点、内容、形式和表现手法等方面突出主题主线报道的新闻性,有效提升主题主线报道的传播力、引导力,力求达到更好的传播效果。

摘要： 选入统编高中语文教材必修上册第二单元的《以工匠精神雕琢时代品质》是一篇新闻评论,这是学生第一次在教材中见到这种实用性文体。可以结合具体文本,通过分析《以工匠精神雕琢时代品质》体现出来的新闻性、倾向性、理性、公众性等特点,让学生从整体上掌握新闻评论的文体特征。

摘要： 什么是时代影像下,值得被记录的事物?2020年,余杭区融媒体中心两组短视频作品,《欢迎回家,哆啦A梦战队》抗疫系列短视频及《你要跳舞吗》一举拿下2020年度浙江省广播电视新闻奖新闻性短视频和非新闻性短视频两个一等奖。在竞争激烈的省级新闻奖角逐中梅开二度,打响了基层融媒体中心短视频制作的品牌。

摘要： 本文作为媒介融合系列论文中的一篇,从中国游戏市场规模、海外销售占比及增长概况等宏观视角分析,强调了传统媒体在爱国思政教育内容中融合“游戏+”的可行性,并从游戏特质出发,包括对第19届亚运六大电竞项目参赛的消息简介,肯定了游戏接入爱国思政内容的可行性和必要性,意在解决思政内容的形象化、生动化和年轻化问题。

摘要： 【专题解释】本专题围绕“认知和审美”的主题,精读《包身工》,联读《哥德巴赫猜想》,以表格梳理、联读拓展、词句欣赏等方式,理解报告文学具有新闻性和文学性的“两栖性”特点,感受作家的社会责任感。

摘要： 2021年来,湖北咸宁日报社围绕讴歌百年大党丰功伟绩、为国家“十四五”崭新开局喝彩的宣传主题,强化主题宣传的政治性、全局性、新闻性和服务性,以坚定的政治信念做优“路线图”,以正确的政治方向做精“施工图”,以鲜明的政治立场唱响“主旋律”,以过硬的政治素养奏响“交响乐”,确保用力用情讲好中央政策“普通话”,说出反映人民心声的“百姓话”。

摘要： 新闻漫画作为一种大众喜闻乐见、乐于接受的报道形式,以新闻事件为题材,用直观的形象来反映新闻,在兼顾新闻性和思想性的同时,还具有艺术性。在“读图时代”,新闻漫画的应用不仅可以美化版面,还能帮助读者理解新闻内涵。2022年初,永康遭遇了一场疫情防控战,在各类文字、视频充斥大众视野的情况下,《永康日报》率先推出了“肉麦饼”抗疫系列漫画《肉麦饼战“疫”记》。

摘要： 天气预报节目兼具了新闻、资讯和服务性的特点,而在日常节目的编导与制作中,借鉴报纸或电视新闻的报道与制作方式和新闻传播的理念,突出其新闻性的特点,将更有助于吸引观众的关注,使气象信息得到更有效的传播.本文从实际工作和实践经验出发,列举了大量的工作实例,对比分析,就如何凸显气象信息的新闻性,需要节目编导人员具有新闻的敏感性和嗅觉，对天气发展及其影响力具有预测性和前瞻性，学会一定的新闻包装手法。常备一双“新闻眼”，对比、关联、总结，透过普通事件的表象，发现和捕捉具有新闻价值的素材。

摘要： 根据电视本身的特点，通常有科普专题或纪录片、科技新闻、现场直播科普节目等形式。其中，后两者本身就是新闻的常见形式，但电视科普专题(或纪录片)具不具有新闻性呢?这个问题看似一个理论问题，实际关系到电视科普节目自身的定位问题，而定位问题直接影响到节目的选题、制作手段，最终影响的是科普节目本身的播出效果和影响力。在本文中，本文将论述北京电视台科教中心《魅力科学》栏目在由《科技全方位》改版的过程中，对“新闻性”认识的调整是如何影响节目，并使节目的收视率和影响力得以大幅提高的。

摘要： 随着频道专业化的发展，目前许多省市电视台都推出了新闻频道，新闻频道内的电视气象节目怎么做，如何让其更符合频道定位，更具有新闻性，在实践中我们推出了“天气头条”模块。本文详细探讨了其内容组成、画面表达、写作方式等方面。内容组成大致包括实况、预报、实况和预报结合；画面表达经常直接采用新闻素材以达到较强的画面冲击力，专业的天气图表也常在天气头条出现，重大天气述评时则常用复合型画面；关于天气头条的写作，语言上要刻意求新，才能达到出语不凡，巧于开篇的效果。本文通过众多实例分析提炼出三种句式：叙述式、评述式、描写式，最后探讨了“天气头条”对提高节目收视率的意义，并提出一些问题和思考。

摘要： 随着经济的发展，社会的进步，我们已经进入一个资讯广泛传播的时代。国内各类媒介对诸如房产、汽车、电脑、健康、旅游等生活服务资讯的挖潜是充分的，涌现出一系列资讯传播品牌，而气象资讯传播领域却留有很大的业务空白和市场空间。但是，人们对天气信息的需求越来越高，这就产生人们对气象信息的需求性与气象信息提供方式、渠道的滞后性之间的矛盾。这是我们广大电视等媒介和气象工作者亟待解决的问题。

摘要： 环境质量的好坏直接影响到百姓健康、自然生态、经济建设等,与人民大众的利益息息相关.老百姓越来越关心环保问题,环保科技新闻也就成为各媒体争相报道的热点.科技报肩负报道环保科技新闻的责任,及时将最新的环保科技成果展示给读者,把最新的环保信息介绍给读者,为读者提供大量环保健康知识.做到"贴近实际、贴近群众、贴近生活".报道环保科技新闻牢牢把握其科学性和真实性,就做到了"贴近实际".环保科技新闻报道讲究新闻性和知识性,才能对读者进行积极的环保科技意识的引导,及时提倡运用科学的环保知识、反对违反科学常识的做法,在生活中产生积极的作用.在报道重大科技成果、重大环保问题的时候,尽量用最通俗的语言,也就是群众的语言,引导群众支持和推动环境保护工作,自学维护良好的生态环境,并从中受益.这也是环保科技新闻贴近群众的体现.

摘要： 电视气象节目是气象科学与电视制作技术,通信传输技术结合的产物,本文讨论电视天气预报节目的单位,编导职责,创意的基本含义以及解说词的编写等问题.

摘要： 电视气象节目是气象科学与电视制作技术,通信传输技术结合的产物,本文讨论电视天气预报节目的单位,编导职责,创意的基本含义以及解说词的编写等问题.

摘要： 电视气象节目是气象科学与电视制作技术,通信传输技术结合的产物,本文讨论电视天气预报节目的单位,编导职责,创意的基本含义以及解说词的编写等问题.

摘要： 电视气象节目是气象科学与电视制作技术,通信传输技术结合的产物,本文讨论电视天气预报节目的单位,编导职责,创意的基本含义以及解说词的编写等问题.

摘要： 电视气象节目是气象科学与电视制作技术,通信传输技术结合的产物,本文讨论电视天气预报节目的单位,编导职责,创意的基本含义以及解说词的编写等问题.

摘要： 本发明公开了一种基于平行语料库的跨语种新闻主题相似性对比方法。步骤如下：(1)平行语料库中每个文档都有独立的主题分布，并且语言描述同一个主题、共享主题分布；首先，检索中文中关于T主题的文章集，基于平行语料库中的中文通用语料库，由LDA主题模型算法得到文章集的中文LDA主题模型；然后，将中文的T主题LDA主题模型映射到广义主题模型空间得到T主题的中文和F语言共享的LDA主题模型，使用LDA算法，由F语言的待筛选的未知主题的文章和平行语料库中的F语言语料库得到F语言LDA主题模型；将这广义空间上的LDA主题模型和F语言LDA主题模型作对比，如果相似则认为此待筛选文章是关于T主题的文章。本发明能够快速准确不经翻译自动筛选出特定主题的文章。

摘要： 本发明涉及基于案件要素指导及深度聚类的新闻与案件相关性分析方法，首先抽取出重要的句子表征文本；其次利用案件要素对案件进行表征，用来初始聚类中心，指导聚类的搜索过程；最后选用卷积自编码器获得文本表征，利用重构损失和聚类损失联合训练网络，使文本的表征更接近于案件，并将文本表征和聚类过程统一到同一框架中，交替更新自编码器参数及聚类模型参数，实现文本聚类。本发明针对当前聚类算法对于新闻与案件相关性分析任务，缺乏有效的指导信息，导致聚类发散，降低了结果的准确性这一问题，充分发挥了案件要素的在聚类过程中以及对文本向量化表征的指导作用，有效提升了聚类结果的准确性。

摘要： 本发明涉及基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先以依存句法分析工具分析待抽取句中的核心成分，构成备选要素组，通过图卷积神经网络对候选要素的依存关系进行特征建模，捕捉到其内在的关联性，再通过对待抽取句进行时序逻辑上的特征建模，学习其案件领域的相关性特征，最后综合候选要素的特征及其所在句的特征判断候选要素是否是一组案件要素。本发明能有效学习到待抽取要素的案件领域相关性与其内在的关联性，有利于预测准确率的提升。

摘要： 本发明属于新闻检测领域，具体涉及一种基于新闻‑评论关联性分析的虚假新闻识别方法，包括：基于新闻中各文本子句内容构建二维新闻特征矩阵，以及根据各条评论的内容构建该条评论的一维特征向量，并将每条初始评论作为根节点、每条回复评论作为子节点构建多个评论树；将每个评论树中每个节点特征向量与其父节点上下文关联特征向量结合，计算该评论树中所有叶子节点上下文关联特征向量并加权计算，得到评论树特征向量，所有评论树特征向量构成二维评论特征矩阵；匹配新闻特征矩阵与评论特征矩阵间的关联性，得到新闻特征向量和评论特征向量，以判断新闻真实性。本发明充分利用新闻文本及其在传播过程中产生的信息，精确度强，适应大规模社交网络。

摘要： 本发明涉及多视角集成学习的案件与新闻相关性分析方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：以孪生网络为基础框架，并结合CNN网络、Transformer编码网络以及主题模型来实现局部信息、结构信息以及主题信息的特征抽取，考虑到案件要素蕴含案件的关键语义信息，将案件要素用于指导三个预训练基学习器获取指向性信息，再通过多头自注意力机制构建权重学习器，结合三种指向性信息并计算曼哈顿距离，最终获取到更为均衡合理的相似性关系。实验结果表明本发明多视角集成的方法相比基于语义相似度的方法F1值提升了2.5％。

摘要： 本发明公开了一种安全性强的网络新闻直播车，涉及直播车技术领域，包括直播车和直播传输系统，直播车上表面的中部固定连接有直行导轨，直行导轨的输出端安装有直播器本体，直播器本体的上表面开设有滑槽，滑槽的分别活动连接有中端支撑架和尾端支撑架，直播器本体的侧面固定连接有固定架，固定架的内侧壁设置有伺服电机，该安全性强的网络新闻直播车，通过中端支撑架、尾端支撑架、伺服电机、驱动组件、线组收纳盒的设置，伺服电机工作带动驱动组件联动，从而将遮挡护板联动展开，从而方便对直播人员进行防护，提供一个相对安全的直播环境，线组收纳盒保证线缆随直播器本体自由延伸，并且能够自动收缩，从而避免线缆缠绕。

摘要： 本发明公开了一种用于航运新闻摘要生成的事实性信息编码与评估方法，包括：输入新闻文本信息并进行语义编码,获得多层级新闻文本编码特征和信息；基于多层级新闻文本编码特征和信息，构建多层次实体，基于多层次实体构建实体关系图；提取实体关系图中不同层级的事实性信息；将事实性信息中四元组的元素拼接，获得事实性信息编码；将判断事实性信息重要性的过程建模为一个具体的二分类任务来评分，基于评分挑选出多个事实性信息，并转化为事实性信息图；通过注意力机制网络及双向LSTM网络遍历事实性信息图,生成文本摘要的事实性信息；将文本摘要的事实性信息融入新闻摘要生成模型，通过模型生成航运新闻摘要。提升了摘要生成的效果和准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于对比学习的新闻文本与评论相关性分析方法，首先对文本进行分词和词性标注等处理，生成候选关键词，计算候选关键词与文本的相似度，提取关键词；文本的关键词序列与标题进行拼接得到新闻文本的表示；关键词和标题序列传递给BERT预训练模型的encoder两次，通过应用独立采样的dropoutmask获得两个作为正样本的嵌入，同时同一个batch里剩余新闻的两次嵌入作为负样本；交叉熵和相对熵损失函数对预训练模型进行微调。本发明提出的方法对于新闻文本与评论的相似度计算有很好的效果，通过合适的关键词数量与标题拼接可以提高相似度计算的准确率；在公共数据集上实验验证，该方法不仅适用于新闻文本与评论数据集，而且也具有一定的泛化能力。

摘要： 本发明提供了一种基于相关性信息扩展的多模态虚假新闻识别方法及系统，所述方案包括：获取目标新闻的新闻文本及图像；提取所述目标新闻图像的语义表示以及颜色直方图向量，并进行融合，获得视觉融合特征；基于所述目标新闻的新闻文本进行特征提取，获得新闻文本特征；提取目标新闻图像的OCR文本，并基于OCR文本提取OCR文本特征；计算所述新闻文本特征和OCR文本特征的文本相关性特征；并计算所述新闻文本特征及视觉融合特征的相似度特征；将所述新闻文本特征、OCR文本特征、图像的语义表示、文本相关性特征和相似度特征进行拼接，输入预先训练的分类器，获得目标新闻是否为假新闻的判别结果。

摘要： 一种基于评论树的在线社交媒体新闻争议性检测方法，包括：1)预设主题的新闻及评论收集，收集一段时间内每个主题中的所有新闻及其所有评论，解析为可读模式并进行整理，得到在线社交媒体新闻及评论数据集；2)提取评论树的多维度特征，对每一个新闻构建评论树，并提取评论树的多维度特征作为训练数据集；3)训练新闻争议性检测模型，将上述的训练数据集中，对于每个维度特征使用一个弱分类器进行训练，对弱分类器通过Boosting方法训练强分类器，得到新闻争议性检测模型；4)模型预测，获取待检测新闻及评论，解析为可读模式，构建评论树，提取评论树多维度特征作为输入，通过新闻争议性检测模型，得到待检测新闻的争议性检测结果。