新闻述评

摘要： 社会热点新闻在以网络为核心的融媒体环境中很容易引发巨大舆情,主要是因为其内部存在诸多争议点。本文以争议性公共议题为切入点,指出社会合意是争议点理论和新闻学本质之间张力在大众媒体影响过程中的缩影,对争议点理论四大争议点进行概念分析并类比运用到新闻述评、解释性新闻报道中,力图展现新技术下大众媒体和全能编辑的修辞学立场,论证“争议点理论适用于社会热点新闻采编”的命题,完善公共表达机制,形成良好舆论生态。

摘要： 电视晚间新闻节目历经多次改革与长足发展,时至今日,在体裁类型、内容编排及报道形式等多方面日益成熟,内容丰富多彩,特色个性鲜明,品牌栏目不断涌现,覆盖全国各地及中央、省、市、县多级媒体机构,为广大观众提供了了解世界、反映生活的信息窗口,成为我国电视节目内容中的一支重要力量。但不可忽略的是,电视晚间新闻节目也出现了创新发展瓶颈,暴露出收视低迷、同质化严重、品质不高、深度不够等生存困境,如何进一步守正创新、提质增效,巩固阵地,扩大影响,是急需解决的问题。笔者结合年度收视数据与案例分析,提出五个方面的思考建议,以期为业内同行提供参考。

摘要： 本文抽取百年新闻述评样本为研究对象,勾勒出报道型述评的流变路径,将其划分为发生与暂退、革新与复兴、平稳与理性三个时期。同时,在对报道型述评进行现状和特征归总的基础上对读者需求、文体意识与建设理念进行流变论析。

摘要： 是否使用外指是广播、电视新闻述评区别于报纸新闻述评的一个显著标记,而广播新闻述评和电视新闻述评在外指的使用上也存在着差异,电视新闻述评的外指无论是在数量上还是在类型上都多于广播新闻述评的外指。本文从媒介技术视角切入,具体分析了不同媒介技术下的新闻述评在外指使用上存在的差异,发现报纸新闻述评不使用外指,广播、电视新闻述评使用外指,但类型、数量各有不同。

摘要： 随着时代不断发展,新闻行业发展迅速,在进行新闻编辑时,需要掌握一定技巧,让文章完善,能够吸引读者。在新闻编辑中述评写作技巧非常重要,其包括述评类型,述评方式以及选择有力材料。这样才能够让述评写作质量得到提高并且得到读者的认可。为了提高新闻述评写作质量,本文就对新闻述评写作技巧进行分析和研究。

摘要： 新闻短评是新闻评论的一种,顾名思义是一种篇幅简短、题材灵活的新闻评论形式。不同于新闻述评、社论等题材,新闻短评针对现实生活中的重要问题直接发表意见、阐述观点,有短小精悍的特点。新闻短评可分署名短评和不署名短评两种形式,不署名短评代表新闻媒体郑重发声,是新闻评论中较为灵活的一种体裁;署名短评以个人身份发言,手法多样,形式自由。

摘要： 国学大师陈寅恪有句名言:"凡解释一字即是作一部文化史."生动展现了汉字的魅力和内涵.近年流行年度字盘点.每到岁末,不少媒体和权威机构通过盘点年度大事件或者依据大数据分析,评选出颇具代表性的"年度汉字".一个汉字,成为"记录百姓生活,描述社会变迁"的钥匙,能否做为新闻报道的魔棒?答案是肯定的.本文以湖北日报官方微博《一周一字》栏目的 传播策略为例,探索新闻盘点类的融媒体产品创新中,如何应用"汉字盘点".

摘要： 以话语分析为工具,文章对1247篇民国报刊新闻述评样本的文体加以分析,得到了夹叙夹议和非夹叙夹议两种类型,并细化出偏报道类、偏评论类、报道评论类、纯报道类和纯评论类五种类别,进而引申出“偏报道类偏评论类何以沉寂”“纯报道类纯评论类何以退场”和“报道评论类何以主流”等三个问题.继而,以文体生态为路径,辅以“时、势、人”等因素,文章对此三个问题逐一分析,认为:文体因时革、因势变,并因人异,属变动之物,民国新闻述评在文体上的诸种变动皆因于此,并认为:夹叙夹议是新闻述评的核心特征,在保证这一特征的基础上,新闻述评的写法会随时代之因在偏报道、偏评论和报道评论之间游移.

摘要： 近年来,党和国家大事多、喜事多,政法系统亦是如此.公安部机关报《人民公安报》越来越重视时政报道,新闻述评的策划、刊发频繁,取得了较好的效果.本文梳理总结近年来《人民公安报》刊发的130余篇新闻述评概况,并通过笔者参与采写的新闻述评为例,介绍新闻述评的谋篇布局过程.

摘要： 本文通过分析日本驻沈阳总领事馆事件发生的经过，研究媒体在整个事件过程中扮演了什么样的角色?媒体在国际关系中的地位和作用。

摘要： 本文通过分析日本驻沈阳总领事馆事件发生的经过，研究媒体在整个事件过程中扮演了什么样的角色?媒体在国际关系中的地位和作用。

摘要： 本文通过分析日本驻沈阳总领事馆事件发生的经过，研究媒体在整个事件过程中扮演了什么样的角色?媒体在国际关系中的地位和作用。

摘要： 本文通过分析日本驻沈阳总领事馆事件发生的经过，研究媒体在整个事件过程中扮演了什么样的角色?媒体在国际关系中的地位和作用。

摘要： 本文通过分析日本驻沈阳总领事馆事件发生的经过，研究媒体在整个事件过程中扮演了什么样的角色?媒体在国际关系中的地位和作用。

摘要： 本文通过分析日本驻沈阳总领事馆事件发生的经过，研究媒体在整个事件过程中扮演了什么样的角色?媒体在国际关系中的地位和作用。

摘要： 一种社交媒体事件级新闻中新闻媒体影响力评估方法，属于数据挖掘和复杂网络技术领域，用于解决评估新闻媒体影响力的问题，技术要点是包括R1、采集社交媒体数据，构建事件语料库；R2、统计语料库中各用户的相关数据；R3、构建转发网络；R4、构建评价模型评估新闻媒体影响力；R5、以国家为单位，对影响力进行可视化；本发明可以从事件层面出发，评估新闻媒体影响力，并以国家为单位对影响力进行展示。

摘要： 本发明实施例公开了一种语音新闻的处理方法，包括：对待处理新闻文本进行分段处理，获得至少一段分段待处理新闻文本；将所述各分段待处理新闻文本分别进行语音转换，获得各分段语音新闻；将所述各分段语音新闻进行合成，获得所述语音新闻；将所述语音新闻推送给终端。本发明实施例还公开了一种新闻服务器及系统。采用本发明，新闻服务器可自动对待处理新闻文本进行分段快速处理，获得语音新闻并推送给终端，提高语音新闻的时效性。

摘要： 本发明提供了一种基于海量新闻数据事件热度的新闻推荐方法，首先利用Solr搜索引擎，从海量新闻文本数据中快速搜索出具体事件的新闻数据；接着利用HanLP自然语言包对新闻进行分词，通过构建事件词典，并将分词结果与词典进行匹配，根据新闻匹配程度筛选新闻；考虑事件的累加效应和新闻的衰减特性，进一步建立衡量事件热度的计算模型，从而分析事件的热度趋势变化情况，根据事件热度情况推荐新闻。本方法实现了通过构建事件词典，从海量新闻数据中筛选事件新闻，利用非结构化的新闻媒体数据，感知事件舆论热度演变趋势，根据事件热度推荐热点新闻。

摘要： 本发明提供了一种新闻推荐方法及新闻推荐系统，涉及信息处理技术领域。本发明先获取当前用户信息、用户行为信息以及后台推送的新闻数据；然后根据当前用户信息、用户行为信息以及新闻数据中的新闻特征从所有新闻数据中预筛选出候选新闻数据；之后利用多头注意力机制的特征交叉模型对候选新闻数据计算获得新闻推荐指数；最后将新闻推荐指数最高的候选新闻数据推送给当前用户。上述技术方案利用多头注意力机制的特征交叉模型计算用户对候选新闻数据的推荐指数，能够找到推荐指数最高的新闻，从用户被动获取新闻到主动推荐新闻，达到了提升车载终端智能化体验感。

摘要： 本公开提供了一种虚假新闻判别模型的训练方法、虚假新闻判别方法及装置。该训练方法包括获取新闻训练样本集，其中，新闻训练样本集包括多个训练样本和与训练样本对应的标签数据，其中，训练样本包括异构图，异构图是根据与新闻相关的节点和节点关系生成的，节点包括分别对应于新闻内容、推广内容和用户信息的多个初始向量，节点关系包括根据与新闻对应的关联关系和关注关系生成的邻接矩阵；将新闻训练样本集中的训练样本输入异构图神经网络，输出预测结果；将预测结果和标签数据输入损失函数，得到损失结果；根据损失结果迭代地调整异构图神经网络的网络参数，生成经训练的虚假新闻判别模型。

摘要： 本发明公开了一种基于关键句组、新闻原文的新闻评论过滤方法及系统，包括：获取新闻原文对应的一个关键句组，并根据GPT－2模型，计算得到所述关键句组对应的多个第一新闻评论；根据RoBERTa模型，对所述关键句组以及对应的所述第一新闻评论进行情感分析，得到所述关键句组对应的第二新闻评论；对所述关键句组以及对应的所述第二新闻评论进行语义匹配，得到所述关键句组对应的第三新闻评论，完成对所述关键句组的新闻评论过滤。本发明对新闻原文对应的关键句组进行依次选取并生成多个新闻评论，丰富了新闻评论的多样性，并且对生成的新闻评论进行情感分析和语义匹配，以过滤与新闻原文情感和语义不匹配的新闻评论。

摘要： 本发明涉及一种基于新闻环境信息建模的虚假新闻检测方法，其特征在于：基于待检测新闻获取其发布前若干天内的新闻消息集合，将其作为宏观新闻环境；从新闻消息集合中提取与待检测新闻相似度最高的若干条新闻，将其作为微观新闻环境；基于待检测新闻向量与宏观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算宏观环境感知向量；基于待检测新闻向量和微观环境中心向量与微观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算微观环境感知向量，其中微观环境中心向量为微观新闻环境所有新闻元素向量的均值；获取虚假新闻检测器的对待检测新闻的新闻表示向量，将新闻表示向量与所述宏观环境感知向量和所述微观环境感知向量融合，并基于融合结合判断该待检测新闻的真假。

摘要： 本发明公开了一种基于新闻场景下用户行为的个性化新闻推荐方法，该方法包括：获取用户在新闻平台的历史行为数据集，利用该数据集来构造特征集，并对该数据集作预处理，通过所构建的多路召回模型，得到新闻推荐候选集，再将新闻推荐候选集输入混合排序模型中，得到最终的新闻推荐结果序列。本发明在多路召回阶段提供了基于关联规则与多因子模型改进的协同过滤算法，减小推荐排序的数据规模，提高后续排序效率。此外，在排序阶段提供了混合排序模型对新闻推荐候选集进行排序，结合机器学习算法的特征可解释性与深度学习算法的高语义表征能力，在保证推荐结果合理的同时提升了推荐效果。

摘要： 本发明提供一种虚假新闻识别模型构建方法、虚假新闻识别方法与装置。其中，虚假新闻识别模型构建方法包括：获取新闻数据集，提取新闻数据集中每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息，并将每条新闻对应的文本特征信息和图片特征信息进行联合操作，得到每条新闻对应的多模态特征，将所有新闻对应的该多模态特征输入初始虚假新闻识别模型中，并利用交叉熵损失和对比损失对初始虚假新闻识别模型进行联合训练，得到最终的虚假新闻识别模型。本发明通过将同一条新闻对应的图片特征信息和文本特征信息联合作为模型的输入来构建虚假新闻识别模型，并通过对交叉熵损失与对比学习损失的联合训练，提升了对虚假新闻检识别的准确度。

摘要： 本发明提供一种基于新闻异构网络的关系感知新闻推荐方法、系统、设备，其中方法首先构建新闻异构网络（各个目标新闻所共同形成的目标新闻异构网络的集合），基于显式关系和隐式关系，使得该新闻异构网络包含所有用户点击新闻和用户候选新闻节点，并融入了异构的多视图新闻信息节点和外部知识节点丰富新闻网络表示，同时利用异构节点分别构建显式连接和隐式连接两种新闻关系，而后基于所提出的新闻异构网络和用户历史行为分别获取细粒度新闻理解表征和用户兴趣表征，如此达成适合用户的新闻推荐，相较于现有技术能够缓解新闻冷启动问题，增强用户兴趣的可解释性和准确性，最终从逻辑上提高新闻推荐的准确性。