新闻标题制作

摘要： 新闻标题,是对新闻内容加以概括或评价的简短文字,是新闻的“眼睛”,对整篇文章起到提纲挈领的作用,直接关系到能否激发读者的阅读欲望。对于融媒体语境下的人物报道来说,标题的制作同样如此。人物独特的精神品质、丰富多面的生活体验等重要因素在标题中应得到集中体现。

摘要： 在融媒体时代,面对海量的信息潮,新闻标题的重要性显得更为突出.无论是传统媒体,还是新媒体,做好新闻标题,关键是要围绕"新"字做文章,也就是要标出新事实、新问题、新观点、新需求.

摘要： 近年来,信息技术高速发展,大众对于新闻的追求不只是事实真相,而且对新闻报道的质量也提出了更高的要求。本文基于新闻标题制作三个“要点”的简单剖析,主要探究在新闻标题的编辑与制作上的小策略。新闻标题制作需要本着“党媒特色与权威性”,用事实说话,让读者感兴趣,增强新闻的亲和力。常言道“题好一半文”,随着新媒体迅速地进入大众视野,手机、平板等通信设备已经逐渐代替了大众传媒的大部分地位。

摘要： 如今,在人人都是传播者、人人都有话语权的背景下,整个社会舆论场千变万化。微信是人们生活和工作中的重要社交媒介,有着庞大的受众群体,自然成为各大媒体争相抢占的高地。党报作为主流媒体,身负忠实履行新闻舆论工作职责使命,如何才能在这片舆论场中成为“中流砥柱”?制作出优质的内容来增加流量从而提升影响力是关键。

摘要： 眼下,各种自媒体泛滥,经营者素质不一,泥沙俱下,一些网络大V、自媒体公众号如雨后春笋,入市门槛低。一些有纸媒作支撑的微信公众号因为在新媒体竞争中地位受到威胁,采取标题华而不实、故弄玄虚、俗不可耐甚至撒弥天大谎的手段,自觉投身＂标题党＂,这些已经引起主管部门的高度重视。

摘要： 近年来,新媒体不断发展,网络体育新闻报道开始占据受众阅读的主流渠道.随着NBA中国球迷数量攀升、球迷阅读渠道不断拓宽,在众多相似内容的新闻报道中突出新闻价值、吸引球迷关注,新闻标题的作用尤为突出.以虎扑NBA和腾讯NBA两大体育网络门户网站的体育新闻标题为例,结合新闻标题的作用,从修辞学、语言学的角度进行内容分析,归纳出新媒体环境下NBA新闻标题的制作技巧.

摘要： 标出“事实”来。读者读书看报,首要的目的就是从中获取信息。因此,新闻报道应以信息取胜,力求以最少的篇幅表达尽可能多的信息。而作为吸引读者阅读的标题,就要将新闻所报道的最主要的事实,对读者最有用、与读者最贴近的信息,用准确、简约、贴切的语言表达出来。也就是说,标题要表达尽可能多的有效信息。下列“中国新闻奖”作品中的标题,就是这方面的代表作。如第2届一等奖作品《武汉百里长堤巍然锁长江》《革命圣地延安无铁路的历史结束》,第8届二等奖作品《三峡工程实现大江截流》,第9届一等奖作品《长江上游仍在砍树》等。

摘要： “题好一半文”,新闻更是如此。因此,探讨新闻标题的特点及制作技巧,巧妙点好这个文章的“眼睛”,使它更具“勾魂”魅力,对增强新闻的传播效果具有不容忽视的重要作用。一、新闻标题的含义,作用及特点何谓新闻标题?从目前报刊及书籍上所登载的内容来看,大家比较一致的看法归纳起来主要有。

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。