新闻要素

摘要： 会议新闻报道“陷阱”的主要表现形式1.新闻基本要素上的“陷阱”作为新闻要素的人名、地名、时间以及职务、数字、单位等差错,是平常检查把关稿件时经常碰到的差错类型。比如,报道对象姓名及职务上的"陷阱"。会议报道或活动报道中出现报道对象的姓名、职务差错,多是因疏忽大意造成的,出现这样的差错会十分尴尬。

摘要： 在当今物质文化飞速发展的时代,新闻传媒行业的到了快速发展,同时新闻传媒行业也收到了广泛关注。大众对新闻的时效性、准确性和真实性更加看重,同时对新闻记者的业务素养提出了进一步的要求。

摘要： 教学中,新闻阅读教学极富挑战性。除了要辨识分析新闻要素、结构外,很多教师认为可教的东西很少;加之一些研究成果无法有效转化为教学内容,因此,很多教师又认为新闻具有不可教性。《别了,"不列颠尼亚"》就是这样一篇新闻。1.情景交融是本篇新闻作品的一大写作特色……含蓄而又激情饱满地抒发了包括香港人民在内的中国人民自信、自豪、欢乐、振奋的感情。(胡正强等《新闻作品分析》,第114页)2.……传递给受众的分明是昔日占领者、今日撤离者"无可奈何花落去"的凄凉.

摘要： 深度报道是对新闻要素中"为什么"以及"怎么样"做进一步深入宣传的报道方式。通俗地讲,深度报道就是通过背景解释、事件分析、科学研判等方法,从历史渊源、因果关系、矛盾演变等方面,对新闻事件产生的原因、本质及未来发展趋势进行阐释呈现。当今时代,媒体融合发展势头十分迅猛,新闻呈现特别是通过手机、电脑等网络呈现新闻的手段及方式日趋多样化,越来越多的媒体人热衷于制作发布以图片、视频、动漫和海报等为主的新媒体产品,一些媒体人甚至因深度报道费时费力而不愿涉及。

摘要： 伴随着数字经济与互联网的迅猛发展,网络已经成为信息获取的主要来源之一,伴随着的是:新闻内容的多样性、传播渠道的广泛化以及时效性由此得以凸显。而逆转式新闻在这种条件下应运而生。逆转新闻,又称反转新闻,它指的是随着新闻报道事件的深入以及新闻线索的完善,新闻报道前后之间发生了明显逆转的信息传播现象。在网络社交平台的高度普及和对新闻把关人角色的广泛泛化之下,反转性的新闻频繁发生在各种网络平台中,并且借助于意见领导者强大的影响力,往往使其演化过来成为了舆论的噪点,同时也迅速地引起了国内外新闻评论家和学术界的广泛重视和关注。而传统新闻在反转频发的一个主要原因之一便是其存在严重违背了新闻伦理的规范,在这种条件下,研究传统社会在反转新闻中的传播媒介伦理问题,就是把握好了反转新闻的这个关键点,具有重大的指导性意义。

摘要： 融媒体环境下,传统媒体如何扬长避短,强化内容生产优势,深度挖掘新闻资源背后的价值潜力,打造完全新闻?本文从“为什么要打造完全新闻”和“怎样打造完全新闻”两方面进行了初步探讨。

摘要： 语文新《课标》提到高中语文学习应该注重素材的积累、技巧的掌握、激发学生的思维,并将其融入写作中。例如,在小说与戏剧的学习中,学生要有意识地体察当时的社会,感受作者是如何借助素材表达想法的,而在新闻类的文章中,则提炼新闻要素,体会新闻叙述的特点等,并尝试将其融入新闻题材的写作中。如今高考作文题材多以议论文为主,这些作文都需要大量的素材积累,所以注重素材的积累是丰富作文内涵的关键。

摘要： 深度报道是反映社会现实问题和关注度比较高的新闻事件,深挖事件的内在联系以揭示其实质和意义,追踪揭示其事件的真相和发展趋向,突破了传统媒体一人一地一事的报道模式。它基本具备了传统新闻要素的特点,关注从人文角度对新闻事件背后的人和事进行深层意义的挖掘。深度报道与传统媒体的报道形式不同的是,它更侧重于事件现象的本质,对其发生的社会背景以及事态的发展趋势进行前瞻性、哲理性的分析等。

摘要： 新事件检测的目标是从一个或多个新闻源中检测出报道一个新闻话题种子事件的第一个新闻.本文面向新闻领域,研究了蒙古文新事件检测的相关方法.提出结合新闻内容相似度与新闻要素相似度进行新事件检测的方法.在新闻内容表示上,针对新闻的特点以及不同类型新闻表达词汇对传统的T F-IDF方法进行了改进.其次,提取出新闻的主要要素,包括时间、地点、主体、客体和主客体动作,计算了两篇新闻文档之间新闻要素的相似度.最后将新闻内容相似度与新闻要素相似度进行融合后进行相似度比较.实验结果表明,本文改进方法明显,性能比传统新事件检测系统有显著提升.

摘要： 融媒体环境下,传统媒体如何扬长避短,强化内容生产优势,深度挖掘新闻资源背后的价值潜力,打造完全新闻？本文从“为什么要打造完全新闻”和“怎样打造完全新闻”两方面进行了初步探讨.

摘要： 新事件探测就是从多个新闻源中探测出报道一个新闻事件的第一篇新闻报道.本文针对新事件探测首先提出了一种基于时间、地点、人物(或组织)、内容等新闻要素建模的新闻表示方法,并结合各新闻要素的特征,给出了各新闻要素的权重计算方法.然后,针对传统探测算法的不足,提出了一种基于窗内微聚类的新事件探测算法.通过对实际采集的新闻数据进行实验,取得了较好的实验结果,验证了方法的有效性.

摘要： 本发明涉及基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先进行数据集的构建，然后训练了一个新闻文本句子打分模型，来动态检索出有可能包含答案的序列；同时对源语言和目标语言的训练数据进行建模，从而实现源语言到目标语言的知识迁移，获得新闻事件要素抽取结果，提高越南语新闻事件要素抽取的性能。本发明提出的基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法在自建的汉越双语新闻事件要素抽取数据集上的实验证明了本文方法的有效性。

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： 本发明涉及基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先进行数据集的构建，然后训练了一个新闻文本句子打分模型，来动态检索出有可能包含答案的序列；同时对源语言和目标语言的训练数据进行建模，从而实现源语言到目标语言的知识迁移，获得新闻事件要素抽取结果，提高越南语新闻事件要素抽取的性能。本发明提出的基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法在自建的汉越双语新闻事件要素抽取数据集上的实验证明了本文方法的有效性。

摘要： 本发明基于案件要素异构图的舆情新闻抽取式摘要方法，属于自然语言处理领域。本发明包括：构建案件舆情新闻数据集；首先通过基于图注意力机制融入案件要素的方法，构建一个由句子节点、词节点以及案件要素节点组成的异构图，来捕捉句子间的关联关系，最后对句子进行分类，生成摘要。本发明采用异构图表示不同节点的方式，通过对句子节点与案件要素节点之间的关联性，采用图注意力机制和更新主任务模型和辅助模型的参数。本发明通过融合案件要素进行有效筛选包含较多关键词的句子，实现了舆情摘要的抽取式工作，从获取的案件舆情数据中抽取出摘要，为后续快速了解案情、掌握和监控舆情的发展态势起到重要支撑作用。

摘要： 本发明涉及融入篇章语义的涉案新闻要素实体识别方法及系统，属于自然语言处理技术领域。本发明首先从中国新闻网大案要案模块爬取语料，将所获新闻文本首段进行删减，获取新闻中心句，构建新闻正文句和其所对应新闻中心句的数据库，其次采用多头注意力机制从新闻中心句中学习篇章语义表示，并将其与新闻正文句相融合；再通过Bi‑LSTM获取融入篇章语义后的上下文信息，最后采用条件随机场识别句子中的要素实体。本发明针对涉案新闻正文句子中普遍存在成分指代和成分省略的特点提出的融入篇章语义的涉案新闻要素实体识别方法，有效缓解上下文语义缺失的问题。为后续的涉案新闻舆情分析工作提供强有力的支撑。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的广播电视新闻事件要素抽取方法，包括步骤：S1，标注待分析的广播电视新闻数据的摘要和要素信息，构建摘要数据集和要素数据集；S2，利用预训练模型构建摘要抽取模型和要素抽取模型，并利用构建的摘要数据集、要素数据集来训练摘要抽取模型和要素抽取模型；S3，利用步骤S2中训练好的摘要抽取模型和要素抽取模型来构建两阶段广播电视新闻要素自动抽取模型，利用所述模型对输入的广播电视新闻进行预测，获得结构化的要素抽取结果等；本发明能够对广播电视新闻内容进行高效的要素提取，为整合新闻资源、汇聚全媒体新闻内容、建立内容知识库、梳理新闻事件脉络等上层分析或应用服务提供智能技术支持等。

摘要： 本发明涉及基于GCN网络融合要素关联图的汉越新闻抽取式摘要方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：首先结合新闻要素融合词频、句子相关性等特征对文本进行关联图构建，利用GRU网络进行文本词级和句子级双层编码；然后利用GCN网络将关联图信息和文本向量表征进行卷积操作，得到句子分类信息；最后，利用句子分类和GRU网络获取的文档级簇分类设置回归函数评估句子的得分，使摘要抽取的任务转化成依据句子显著性分值进行排序的问题，获得最终摘要句。实验结果表明，该方法在汉越多文本摘要任务中取得了很好的效果。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的广播电视新闻事件要素抽取方法，包括步骤：S1，标注待分析的广播电视新闻数据的摘要和要素信息，构建摘要数据集和要素数据集；S2，利用预训练模型构建摘要抽取模型和要素抽取模型，并利用构建的摘要数据集、要素数据集来训练摘要抽取模型和要素抽取模型；S3，利用步骤S2中训练好的摘要抽取模型和要素抽取模型来构建两阶段广播电视新闻要素自动抽取模型，利用所述模型对输入的广播电视新闻进行预测，获得结构化的要素抽取结果等；本发明能够对广播电视新闻内容进行高效的要素提取，为整合新闻资源、汇聚全媒体新闻内容、建立内容知识库、梳理新闻事件脉络等上层分析或应用服务提供智能技术支持等。

摘要： 本发明涉及融入篇章语义的涉案新闻要素实体识别方法及系统，属于自然语言处理技术领域。本发明首先从中国新闻网大案要案模块爬取语料，将所获新闻文本首段进行删减，获取新闻中心句，构建新闻正文句和其所对应新闻中心句的数据库，其次采用多头注意力机制从新闻中心句中学习篇章语义表示，并将其与新闻正文句相融合；再通过Bi‑LSTM获取融入篇章语义后的上下文信息，最后采用条件随机场识别句子中的要素实体。本发明针对涉案新闻正文句子中普遍存在成分指代和成分省略的特点提出的融入篇章语义的涉案新闻要素实体识别方法，有效缓解上下文语义缺失的问题。为后续的涉案新闻舆情分析工作提供强有力的支撑。