新闻网络

摘要： 评价权威报刊的新闻重要性对于正确理解国家政策变化具有重要意义.该文以《人民日报》为例,抽取发表在1946-2008年期间的新闻,利用其内容相似性构建新闻网络.从复杂网络视角,一篇新闻与其他新闻的相似性越高,其在新闻网络中连接越紧密,具有较大的节点中心性.鉴于此,该文将H指数引入PageRank排序算法,提出H-PageRank排序算法,利用其计算H-PageRank中心性,评价新闻重要性.在实验过程中,考虑到不同领导核心执政时期《人民日报》的新闻风格与新闻版面的差异性将新闻划分为4个时代,基于表示学习分别形成对应的新闻网络.研究结果表明:1)4个新闻网络的拓扑结构都表现出高聚类性与同配性,且具有近似幂律的度分布,表现出复杂网络一般特性;2)基于多种网络节点中心性指标,对每个新闻网络中的节点进行全局排序,并以是否成为头版新闻为重要性的评价准则计算得到相近的AUC值,然后基于局部排序的Top-N评价方法计算得到正确率、召回率和F1指标,综合以上指标的实验结果表明,H-PageRank中心性显著优于其他算法的中心性,验证H-PageRank排序算法的有效性;3)针对每个新闻网络,基于网络节点中心性的Top-N评价方法不同排序列表长度条件,其计算得到的正确率显著高于理论基准,表明评价方法的鲁棒性.

摘要： 近代报刊的新闻报道记录并见证了这一特定历史时期的社会世相和众生百态,具有重要的史料价值.然而,从时间的维度,追踪和剖析海量新闻中重要历史事件的发展脉络,相关研究尚为数不多.该文由此构建针对近代报刊的时间信息标注工具,从批量新闻报道中抽取时间信息并自动转换为标准格式;在此基础上提出新闻网络模型,计算报道之间的时间关联性和内容相似性,利用有向加权网络的特有属性,追溯并探索特定历史事件的来龙去脉,不仅可以方便读者按照时间进程浏览新闻的前情回顾和后续发展;而且可以帮助研究者高效获取事件的背景知识和演变态势.该文使用《东方杂志》1911-1921年的"大事记"专栏的新闻报道作为实验数据,构建新闻网络,智能抽取历史事件的时间线,并结合特定史料加以分析佐证,旨在为近代史的知识发现提供新的研究视角.

摘要： 习近平总书记提出,推动媒体融合发展,要坚持一体化发展方向,通过流程优化、平台再造,实现各种媒介资源、生产要素有效整合,实现信息内容、技术应用、平台终端、管理手段共融互通,催化融合质变,放大一体效能,打造一批具有强大影响力、竞争力的新型主流媒体。

摘要： 本文以移动新闻客户端“上观新闻”为研究对象,借助拉图尔的“行动者网络”和“转译”概念,考察新媒体的新闻时空特征及其与传统媒体的区别,分析当前媒体转型的具体表现,并且通过追踪客户端新闻时空的转译方式与实践过程,研究新闻网络的新联结形式,以探讨媒体转型的路径与障碍,同时探索一种新的转型研究框架.

摘要： 2017年,新闻网络视频直播和新闻短视频如春花怒放,一发不可收拾,新闻从静态传输一跃进入动态流媒体时代。＂今贵州＂准确把握这一发展趋势,年初即试水网络视频直播,通过小屏流媒体产品向世界展示贵州的好形象、发出贵州好声音。借船出海,优势互补＂今贵州＂作为党报旗下的新闻客户端,拥有采编优质新闻内容的强大资源,但是,在全国乃至全世界的传播面和覆盖面却是省级媒体的瓶颈之一。

摘要： 新闻网络作为一种新媒介,有着信息传播快、传播面广、信息量大、传播自由等特点,给行政管理工作带来了积极的影响.新闻网络环境下,网络群体不断扩大,有利于行政管理效率的提升,本文就新闻网络对行政管理的积极作用进行相关分析.

摘要： 中文速录越来越受到用人单位的青睐,而开设中文速录专业和课程的高校不多,拥有速录技能的高学历人才数量无法满足市场需求。辽宁科技学院于2014年成立中文速录实训室,并开设中文速录课程。凭借我校的人才、设备及场地优势,大创项目成员建立"大学生中文速录服务与培训中心",为社会和个人提供中文速录服务及培训。一、中文速录市场需求现状速录师是一门新兴的高智型服务行业,主要为政府会议、访谈直播、法庭、论坛、新闻网络媒体、影视字幕等提

摘要： ＂七五＂普法工作已经全面铺开。在新的历史条件下,贯彻落实＂七五＂普法规划,推进法治宣传教育深入开展,为顺利实施＂十三五＂规划、全面建成小康社会营造良好法治环境,已成为当前和今后一个时期我国法治宣传教育工作的重中之重。从目前情况看,为了使普法工作能够提质增效,各地都积极探索,不断在创新形式上下功夫。特别是新媒体等现代技术手段的广泛应用,使普法工作真正实现了升级换代。例如,

摘要： 本发明公开了一种基于GRU神经网络的新闻网站通用爬虫设计方法，对HTML页面内容进行HTML数据预处理，构建目标数据并标记字符，构建字符字典，HTML内容转换为数字向量，最后填充batch；搭建GRU神经网络，使用Cross Entropy作为损失函数，Embedding层使用预训练的字符向量，对GRU神经网络进行训练和预测；基于Scrapy爬虫框架，构建全站爬取爬虫。本发明在爬虫爬取任意新闻页面的HTML内容后，将其传入使用本发明设计的神经网络算法训练好的模型中，能自动提取新闻正文，节省定制的时间与人力。

摘要： 本发明公开一种抽取新闻网页内容的方法、装置及存储介质，涉及新闻网页内容抽取技术领域，包括：获取网页HTML代码、网页HTML线性重构、HTML噪声标签去除、数据集过滤划分、吸收伪噪声段落、生成正文段落；其中，网页HTML线性重构将相互嵌套的呈树状div标签进行线性化，处理线性结构方便定位当个div标签，消除嵌套标签对后续步骤影响；HTML噪声标签去除将减少噪声文字对段落聚类的影响；数据集过滤划分进一步降低噪声对正文段落的影响；吸收伪噪声段落提高了正文段落的召回率。该方法克服了特定网站特定抓取的缺陷，增强了抽取新闻网页内容的通用性；对比已有技术，能够准确高效地抽取新闻内容，具有良好的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于内容的印尼新闻网页推荐方法，首先爬取印尼新闻数据，提取每篇印尼新闻中的关键词并将关键词的编号保存至对应印尼新闻的字段中；利用所述印尼新闻数据训练word2vector神经网络模型和doc2vector神经网络模型，分别得到词到向量的映射字典和具有稳定参数的模型；筛选出与当前被浏览的印尼新闻的关键词编号重复最多的p篇印尼新闻，作为候选数据集；利用所述映射字典和模型计算当前被浏览的印尼新闻和候选数据集中每篇印尼新闻的向量表示；利用所述向量表示计算当前被浏览的新闻与候选数据集中每一篇印尼新闻的距离；利用所述距离进行排序，选取候选数据集中距离小的前m篇印尼新闻作为推荐新闻；本发明能够保证相似性的同时极大减少计算量。

摘要： 本发明公开了一种基于GRU神经网络的新闻网站通用爬虫设计方法，对HTML页面内容进行HTML数据预处理，构建目标数据并标记字符，构建字符字典，HTML内容转换为数字向量，最后填充batch；搭建GRU神经网络，使用Cross Entropy作为损失函数，Embedding层使用预训练的字符向量，对GRU神经网络进行训练和预测；基于Scrapy爬虫框架，构建全站爬取爬虫。本发明在爬虫爬取任意新闻页面的HTML内容后，将其传入使用本发明设计的神经网络算法训练好的模型中，能自动提取新闻正文，节省定制的时间与人力。

摘要： 新闻网站利用移动通信技术向手机提供移动新闻服务。新闻网站将多条新闻制作成新闻包文件放在网站。新闻网站提供手机生产商新闻包解压缩标准，由手机生产商生产出具有浏览新闻功能的手机。然后通过手机生产商向手机用户提供授权，手机用户使用具有浏览新闻功能的手机上网下载新闻包进行离线浏览，获取新闻信息。手机用户可以上网定制自己喜欢的新闻内容，避免下载自己不感兴趣的新闻内容。

摘要： 本发明公开一种新闻网页的信息抽取方法及终端，获取新闻网页的HTML源码，并对所述HTML源码进行一次预处理，得到一次预处理后的HTML源码；根据预设XPATH规则对所述一次预处理后的HTML源码进行信息抽取，得到网页标题、发布标题、发布作者和发布时间；对所述一次预处理后的HTML源码进行二次预处理，得到二次预处理后的HTML源码；利用文本密度公式与符号密度公式对所述二次预处理后的HTML源码进行信息抽取，得到发布内容，实现了新闻网页信息的自动化抽取，且对HTML源码进行一次预处理能够过滤掉其中的无用信息，进而提高信息抽取效率，能够进一步提高发布内容抽取的精确度，从而提高了新闻网页中信息抽取的效率和准确率。

摘要： 本发明属于网站爬取技术领域，公开了一种新闻网站爬取更新方法、系统、介质、设备及终端，所述新闻网站爬取更新方法包括：使用新闻类网站多种特征，基于深度学习的方法预测网站的更新频率；根据预测的更新频率，对网站进行动态分级聚类，自动化形成多级别的更新组；针对每个网站组进行不同频率的更新，按照不同的更新频率进行爬取。本发明基于深度学习的方法预测网站的更新频率，对网站进行动态聚类分组，按照不同的更新频率进行爬取，能够有效解决新闻类网站更新的及时率问题，并在保证及时率的基础上，最多限度的优化爬虫系统的使用成本。本发明的新闻网站爬取更新方法可以有效的提高新闻类网站数据采集的及时性，降低爬虫系统的爬取成本。

摘要： 本发明提出一种基于多维度文本特征的新闻网页信息提取方法、系统、设备及介质，该方法可以有效获取新闻信息。在新闻信息提取任务中，传统的模型依赖于HTML标签，难以扩展至不同来源的新闻网页中使用。且只能将新闻内容整体提取，不能提取多种类新闻属性信息。基于上述两个难点，本发明提出了基于多维度文本特征模型MTFE，该方法通过分析新闻网页的纯文本内容得到写作特征、位置特征和语义特征，通过卷积神经网络和长短期记忆模型学习出多维度的文本特征，从而提高文本特征的置信度。实验显示，本发明中的方法显著提高了多来源新闻网页提取多种属性新闻信息的效果，在10个中文数据集和5个英文数据集上均取得90％以上的F值，这证明了该方法的有效性。

摘要： 本发明属于新闻网页处理技术领域，公开了一种基于多模态机器学习的新闻网页正文抽取系统及方法，基于多模态机器学习的新闻网页正文抽取方法包括：进行不同类型特征的提取；多模态融合，进行特征的联合表示；进行网页正文分类模型训练。本发明使用多模态机器学习技术，融合网页的视觉特征、内容特征、标签分布特征等，通过特征之间的互补，消除歧义和不确定性，进行新闻类正文抽取，得到更加准确的网页正文判断结果，除了提高文本抽取准确率外，还可以准确抽取图片、视频、pdf文档，并能够大幅降低人工编辑模板的成本，通过对国际主流的1000个新闻网站进行正文抽取测试，对比目前方法，正文抽取准确率提高5％‑10％。

摘要： 本实用新型公开了一种新闻网站安全管理数据装置，涉及安全管理数据装置技术领域，包括主体，所述主体一侧的顶端设有显示屏，所述主体一侧的中部设有操作键，所述主体一侧的底端设有第二散热孔，所述主体顶端的外侧固定连接有防尘盖，所述防尘盖的一侧固定连接有可折叠气管，所述主体一端中部的顶端设有散热风机，所述防尘盖的内侧设有空气流动腔，所述空气流动腔底端的一侧固定连接有连接管口。本实用新型有益效果：便于对装置内部的零件进行散热，有利于提高散热的效果，减少内部零件释放过多热量损坏内部其它零件影响装置运作，有利于防止灰尘散落堆积在显示屏上影响查看的视线，便于调节可折叠气管吹灰的角度。