新闻标题

摘要： 标题是新闻的眼睛,传统报纸新闻标题从语义学角度强调用词精炼,准确到位,但随着互联网新媒体的兴起,网络“标题党”开始出现,“标题党”从心理学角度强调视觉冲击,以震撼效果为目的。行业报作为传统媒体的一部分,其新闻标题既有报纸新闻标题的传统,又兼具行业新闻标题的特色,在融媒体背景下信息量冗余的读题时代,行业报应立足传统报纸新闻标题,借鉴互联网新媒体标题,同时结合行业属性制作特色新闻标题吸引更多受众。文章结合笔者的采编经验,通过参与观察法、个案研究法等质化研究方法,分析采编实践中遇到的典型标题案例,融入个人思考,旨在和业内同行共同探讨一种融媒体背景下行业报新闻标题的发展路径,以此更好地指导采编业务。

摘要： 概念隐喻作为隐喻学的重要理论之一,是人类生活中常见的语言和认知方式,在新闻领域也有着广泛应用。为探究概念隐喻在旅游类新闻标题中的应用,文章选取China Daily(《中国日报》) 2019-2021年刊载的部分旅游类新闻为研究对象,分析目标新闻标题中出现的典型概念隐喻,研究其使用机制与效果,希望能够对于隐喻学习者与新闻工作者提供参考。

摘要： 通过对比《人民日报》新闻标题中各标点符号在传统报纸与微信公众号上的出现频率,考察了《人民日报》在不同媒介下新闻标题标点符号的运用特征。研究结果显示:从相同点来看,逗号在两种媒介新闻标题中出现频率都比较高,占比接近三分之一;从不同点来看,两种媒介新闻标题中出现频率最高和最低的标点符号不同,报纸新闻标题中出现频率最高的是引号,出现频率最低的是省略号,微信公众号新闻标题使用叹号的次数最多,没有使用过间隔号。这种差异是由于标点符号的媒介功能不同所导致的,最后指出了人民日报微信公众号标点符号的规范化问题。

摘要： 报纸新闻标题是报纸的重要组成部分。在报纸发展过程中,内容固然重要,但标题更能反映出报纸的水平。在制作报纸新闻标题过程中应该遵循趣味性、准确性和突出性,力求在内容方面和语言方面对新闻标题加以凝练、润色,以求用标题反映新闻内容,提升新闻价值,增强报纸对读者的吸引力。

摘要： 新疆拥有丰富的文化活动。本文从天山网中收集新疆文化新闻作为原始语料建立语料库,在进行中文分词和去停用词的预处理之后,对语料库进行词频统计,并制成了《天山网新疆文化新闻词表》,并从词表中选取词频排名最高的30个词进行分析。从新疆文化新闻高频词的角度,对新疆文化事业的旅游文化、历史文化等方面进行了分析。本文的研究对使用语料库进行高频词统计方法以及新疆文化产业的发展具有一定意义。

摘要： 新闻标题是新闻的文眼。新闻标题能否吸引读者,带动读者往下阅读,关键在于新闻标题是否具有艺术性。修辞手法的恰当运用能引导受众阅读新闻,修饰美化新闻版面,提高新闻的表现力。拟制优秀的新闻标题,需恰当运用修辞艺术,遵循一定的原则。文章以《新华每日电讯》为例,采用文献调查法、案例分析法、归纳演绎法,探讨新闻标题的修辞艺术、运用修辞时应该遵循的四个原则。

摘要： 作为客观事实的“符号再造”,在标题中应用标签不仅能简化标题、满足受众碎片化的阅读需求,还能宣泄社会情绪。但新闻标题标签化也会带来群体污名化、新闻公信力丧失和社会偏见扩大等问题。

摘要： 从“污名化”理论入手,分析“性别化”新闻标题如何对两性进行污名化,并在框架理论的视角下反思“性别化”新闻标题存在的问题:其在议题内容上以社会新闻为主,报道语言多为高关注度、高话题度,态度倾向意在迎合和加固人们对两性的刻板印象。新闻标题“去性别化”的消解,需要监管部门加大引导、纠偏力度,行业部门增强自律意识,互联网社交平台要提高审查水平。

摘要： 新闻标题是一则新闻的点睛之笔,其重要性不言而喻。在做汉语新闻的英译时,如何处理标题的译法使其符合英语世界的表达习惯同时切合新闻内容是译者必须考虑的问题。本文从新闻标题的特征以及英汉新闻标题存在的差异入手,探讨译者在做汉语新闻英译时可用的翻译策略。

摘要： 基于系统功能语言学中的及物性系统,对新冠疫情期间非洲主流媒体涉华新闻标题进行分析。研究发现,新闻标题对及物性过程及参与者进行有效配置体现报道的客观性。其中物质过程占主导地位,其次为言语过程、心理过程和关系过程。这些过程主要由非洲和中国相关参与者担任了施事者、话语源、感知者和载体,被赋予较强的能动性,充分肯定双方在抗疫中的积极行动。在内容上,非洲媒体对涉华疫情总体认知是客观正面的,塑造了一个慷慨相助、高度负责的大国形象,只有少部分标题呈现出一定意识形态偏见,臆造中国有种族歧视和政治意图的不实观点。

摘要： 电视气象新闻标题对于气象新闻节目来说十分重要,标题是新闻的"眼",高质量、高水平的电视气象新闻标题既能立刻吸引住受众的"眼球",保证较高的收视率的同时,又能提升电视气象新闻媒体的社会影响力和知名度.本文以"中国气象频道"气象新闻类标题为例,通过分析电视气象新闻标题选取中存在的问题,着力探讨电视气象新闻标题应满足新鲜生动，短小精炼，重点突出，通俗易懂的基本要求。加强对气象新闻标题制作方式方法的学习，着力提升制作气象新闻标题的能力和水平，力求从气象新闻本身出发，认真推敲、准确表达，以最大限度展示气象新闻的“吸引力”。

摘要： 法制新闻对准确性的要求比一般社会新闻更高,首先体现在法制新闻的标题上。法治新闻标题的拟定和措辞应当注意若干问题,遵循一定的原则。

摘要： 省略是韩国语新闻标题语言的特点之一。从句法角度来看，标题中的省略有主语省略、宾语省略、状语省略以及谓语省略;从语义角度来看，省略是语义结构向句法结构转换过程中，由于语用的选择而导致部分语义角色在句法结构中的不显示；从语用角度来看，标题中的省略主要起到了使表达精炼、吸引读者注意的语用功能。

摘要： 新闻标题是新闻的“眼睛”,在新闻中占有相当重要的地位。修辞是语言表达的艺术,是对语言进行精心加工,力求使之达到最佳表达效果。英语新闻标题的汉译是再现原标题内在含义及风格的艺术。本文将借助实例,简单介绍英语新闻标题中的常用修辞手段,并初步探讨其翻译方法。

摘要： 新闻标题是对通篇内容的高度概括，属于纽马克界定的“信息型”文本。另外，新闻标题一般具有简约、醒目、概括、风趣的特征，以打动读者，唤起读者的阅读兴趣，这使得文本同时具有一定的“呼唤型”功能。新闻标题的翻译既要注重信息的传达，又要强调对目的语受众的“鼓动”效果，力求实现英汉两种文本的“功能对等”。新闻标题的翻译一般采用直译、替换、增减词、套用和意译等方法。

摘要： 信息时代的来临,促进了现代新闻业的高速发展,大众传媒的竞争已相当激烈.无可置疑,竞争成败的关键,是基于社会与受众对新闻信息的认知度与满意度上的.而这种满意度和认知度又常常始于标题.尤其在媒体格局大变革的时代,报纸只有充分重视读者对视觉化信息的需求，使读者愿读、想读报纸,报纸才能充满活力地不断向前发展。

摘要： 随着新媒体传播方式、新媒体修辞现象的不断涌现,中国的新闻修辞领域也暴露出许多新的问题与挑战,特别是新闻修辞伦理问题."标题党"现象就是其中之一.许多媒体记者或编辑会运用修辞手段和方法,制造出耸人听闻的新闻标题,以博得受众的注意;"标题党"现象不仅影响受众的信息权利接收效率,也影响媒体公信力,恶化媒介环境.本文从修辞伦理角度,分析"标题党"现象的形态、特点、修辞手段和方法及其成因,指出"标题党"现象的危害,阐述新闻标题修辞的伦理规范以及修辞策略.“标题党”现象具有修辞性质，但是它违背了修辞的伦理原则，是对修辞手段和方法的滥用。因此，“标题党”现象的治理，应着眼于社会道德提升和媒体道德特别是新闻修辞道德。新闻标题修辞应遵循真实、客观、言行一致等修辞伦理原则，合理、适度地使用修辞手段和方法，以增强标题的吸引力。媒体从业人员乃至网民，应加强户身修辞伦理素养、媒介素养。如此，才能真正减少乃至消除“标题党”现象，提高媒体公信力，维护媒介生态环境，完善新闻传播的伦理秩序。

摘要： 人民群众文化素质的日益提高和对健康需求的日益增强，对医药科技新闻报道提出了挑战。要使其贴近读者，医药科技新闻工作者除了要努力提高自身的专业素质外，还要在报道上多下工夫：标题制作要摒弃旧貌，突出新意和新闻实质；语言表达要贴近百姓，杜绝晦涩费解；背景运用要适当，铺垫和烘托主题；报道形式要力求多样，富有特色。只有这样，医药科技新闻报道才能达到最佳的传播效果。

摘要： 人民群众文化素质的日益提高和对健康需求的日益增强，对医药科技新闻报道提出了挑战。要使其贴近读者，医药科技新闻工作者除了要努力提高自身的专业素质外，还要在报道上多下工夫：标题制作要摒弃旧貌，突出新意和新闻实质；语言表达要贴近百姓，杜绝晦涩费解；背景运用要适当，铺垫和烘托主题；报道形式要力求多样，富有特色。只有这样，医药科技新闻报道才能达到最佳的传播效果。

摘要： 人民群众文化素质的日益提高和对健康需求的日益增强，对医药科技新闻报道提出了挑战。要使其贴近读者，医药科技新闻工作者除了要努力提高自身的专业素质外，还要在报道上多下工夫：标题制作要摒弃旧貌，突出新意和新闻实质；语言表达要贴近百姓，杜绝晦涩费解；背景运用要适当，铺垫和烘托主题；报道形式要力求多样，富有特色。只有这样，医药科技新闻报道才能达到最佳的传播效果。

摘要： 本发明公开了一种金融领域中文新闻短标题的情感分类方法，包括如下步骤：爬取各大金融网站的新闻短标题，清洗语料并标注出实体和情感极性，然后将语料按比例分割为训练集和测试集；获取现有的金融领域的知识图谱，将知识图谱的实体和关系映射到低维连续的向量空间，获得隐含语义信息的实体表示向量；将新闻短标题分词，再生成相应的词向量；将实体提及词向量和上下文词向量组成词向量矩阵输入到A&Eb‑BiLSTM模型，训练出实体提及词向量到知识图谱中实体表示向量的映射；将映射以矩阵的方式输入到Ab‑BiLSTM模型，训练得到新闻短标题的情感极性；测试集按照训练集方法构建，通过准确率和F1‑Score值验证两个模型的有效性。

摘要： 本发明实施例公开一种新闻标题的显示方法及用于提供新闻页面的服务器，对热点新闻突出显示的同时，既节省人力，又能反映热点新闻应有的时效性。所述方法包括：接收新闻客户端上报的、各新闻标题的用户点击数和/或评论数；统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，筛选出预定个数的新闻标题；自动对筛选出的所述新闻标题做突出显示处理。所述服务器，包括：数据统计单元，用于统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，并筛选出用户点击数和/或评论数靠前的预定个数的新闻标题；突出显示处理单元，用于自动对筛选出的所述预定个数的新闻标题做突出显示处理。本发明适用于新闻标题的显示。

摘要： 本发明公开了一种新闻标题检测方法及装置，该方法包括：对待检测的新闻视频的图像帧进行文字检测，获得第一文字区域；对所述第一文字区域进行文字融合处理，得到第二文字区域；获取所述第二文字区域的目标信息，并根据所述目标信息建立所述第二文字区域的文字信息链表；根据所述文字信息链表剔除所述第二文字区域中的干扰文字信息，得到第三文字区域；对所述第三文字区域中的文字进行颜色聚类，并基于所述文字信息链表从颜色聚类后的文字区域中筛选出新闻标题。通过本发明实现了筛选出的标题更加准确和合理的目的。

摘要： 本发明公开了一种新闻标题检测方法及装置，该方法包括：对待检测视频帧进行标题区检测，得到标题候选区域；提取所述标题候选区域的标题文本颜色信息和背景颜色信息，并依据所述标题文本颜色信息对应的像素值和所述背景颜色信息对应的像素值进行计算，得到文本颜色特征值和背景颜色特征值；通过时域信息检测即当前视频帧和目标视频帧的文本颜色特征值和背景颜色特征值与预设的颜色阈值范围进行判断，确定标题候选区域中的主标题。通过本发明实现了能够准确检测到短时新闻标题的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于预训练的结合新闻标题和长文本内容的深度学习方法，该方法的目的是提高新闻文本的预测准确率。该方法的步骤主要包括：数据预处理，加载词汇表、模型参数及预训练模型，使用新闻标题训练基于预训练模型的新闻文本分类模型，使用新闻长文本内容训练基于预训练模型与分类算法结合的新闻文本分类模型，利用测试集对训练好的基于预训练的新闻文本分类模型进行验证。基于传统深度学习的文本分类方法对于中文新闻文本的预测效果不佳，针对这种情况，本发明在自行收集的数据集上提出了一种基于预训练的结合新闻标题和新闻长文本内容的深度学习方法，能够有效提高对中文新闻文本的预测准确率。

摘要： 本发明实施例公开一种新闻标题的显示方法及用于提供新闻页面的服务器，对热点新闻突出显示的同时，既节省人力，又能反映热点新闻应有的时效性。所述方法包括：接收新闻客户端上报的、各新闻标题的用户点击数和/或评论数；统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，筛选出预定个数的新闻标题；自动对筛选出的所述新闻标题做突出显示处理。所述服务器，包括：数据统计单元，用于统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，并筛选出用户点击数和/或评论数靠前的预定个数的新闻标题；突出显示处理单元，用于自动对筛选出的所述预定个数的新闻标题做突出显示处理。本发明适用于新闻标题的显示。

摘要： 本发明公开了一种包含标题及内容的多类别的中文新闻数据集的构建方法，目的是构建一个高效的新闻数据集。该方法的步骤主要包括：新闻文本数据搜集、数据清洗、数据集划分及评价，并使用英文制表符将标签、新闻标题和新闻内容分隔开，在传统机器学习算法和深度学习算法上进行文本分类实验并引入准确率、召回率、f1‑score值进行评价，实验结果表明，本发明的数据集在这些算法上的表现非常令人满意。目前已有的一些新闻文本数据集主要问题在于数据范围窄以及数据的时效性不强。本发明针对上述情况做了改进，数据范围更广、涵盖的范围更大，并且搜集到了更新的新闻数据。在进行了以上改进以后，本发明提出的数据集在诸多算法中能够取得较好的效果。

摘要： 一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法，包含：对新闻标题短文本进行预处理，去除特殊字符；通过jieba分词工具提取新闻标题中的关键词，去除停用词；通过CNDBPedia外部知识库提供的API，将关键词链接到外部知识库获取实体集合；通过余弦相似度对实体集合进行消岐，得到候选实体集合；基于全局关键词共现信息，构建领域知识图，解决OOV问题；通过链接到外部知识库获取与实体相关的解释信息，丰富上下文语义信息；使用BERT获取原始新闻标题和实体链接的解释信息的字符级向量表示，并融合这两部分的向量表示，以弥补短文本信息不足的缺点；使用TextCNN来提取多个连续单词之间的N‑grams特征，捕捉深层次的语义信息；最后通过Softmax函数进行分类，得到最终的分类结果。

摘要： 本发明提供一种基于主题词特征扩展的中文新闻标题分类方法。该方法包括：步骤1：采用多种分词算法对待分类中文新闻标题分别进行分词预处理，得到关于所述中文新闻标题在每种分词算法下的分词结果，合并所有的分词结果得到若干个单词；步骤2：计算每个单词的权重以得到所述待分类中文新闻标题的加权后标题向量；并基于所述分词结果构建所述待分类中文新闻标题的主题向量并计算主题向量权重；步骤3：计算所述加权后标题向量和每个所述主题向量之间的相似度，将相似度最大的主题向量与所述加权后标题向量进行向量拼接，得到特征向量；步骤4：利用卷积神经网络对所述特征向量进行特征提取并分类。

摘要： 本发明公开了一种新闻标题相似度识别方法，包括以下步骤：1.输入两个标题；2.对两个标题中的特殊字符进行剔除；3.对剔除后的标题内容进行相同字符统计，得出相同字数；4.计算相同字符数与最短的标题的比值，比值大于0.5即判定为相似，否则判定为不相似：本发明方法简单，快速，可移植强。