早间新闻

摘要： 《8点1氪》是科技财经类新媒体“36氪”推出的“资讯早餐”类栏目,具有音频+文字+全网推送等融媒体特征,在内容选材方面,突出科技、新潮,令人耳目一新。这不仅体现了智媒时代的基本特征和发展态势,也体现了栏目主创团队积极打造全媒体传播场景,应用新媒体技术实现栏目推广的努力。本文在概述智媒时代的“资讯早餐”栏目的基础上,结合《8点1氪》栏目的特色分析,提出“资讯早餐”类栏目的发展趋势与策略。

摘要： 绵长的春雨淅淅沥沥地住了脚,和着四月的晨风,湿润的空气里盈溢着淡淡香味。浅绿色的阳光成片落下,把复苏的柔软生命们渲染为金黄,于是温暖便一缕缕蔓延开来。早间新闻附带着天气预报:“今日日间气温可达23°C,局部地区有小雨……”.

摘要： 我的爷爷今年75岁,他个子不高,皮肤黝黑,眼睛和耳朵都不太灵敏,身体却很硬朗,我家虽住在5楼,他上上下下却毫不费力。爷爷的日常生活很简单,每天都在早间新闻的播报声中开启。若这天阳光正好,他就会在阳台上一边晒太阳,一边看书,午后再美美地睡上一觉,时不时说一两句含糊的梦话。下午起来,他会拎着一杯茶到楼下看别人下象棋,晚上再拎着空空的茶杯回家。

摘要： 早晨,我揉着惺忪的睡眼,走到镜子前梳头。天啊,这是怎么回事?我怎么变得这么小?看着镜子里自己五六岁的模样,我大惊失色。我惊慌地直奔客厅,爸爸妈妈正在看早间新闻,他们居然在一-夜之间也年轻了许多。“爸爸妈妈,你们吃了什么灵丹妙药?太神奇啦!”我喜不自禁,扑到了妈妈的怀里。“小忆,你觉得返老还童是好事吗?”妈妈看了我一眼,并没有表现出惊奇的样子,指了指电视,说,“从昨夜开始,时间在不停地倒流。科学家们预计每过两个小时,所有人就会小一岁。你知道这意味着什么吗?”

摘要： 不记得从何年何月开始,央视早间新闻插播各地广告,简单的广告语,一句话就透露出各地的特点,特色建筑、特色景区、知名山水作为背景印象深刻。打造出的区域名片让国人熟悉,并且愿意去看一看。"美丽青城,天堂草原""塞上明珠,中国银川""人间天堂、苏州之旅""江北水城,中国聊城""太阳升起的地方——丹东"等。这些浓缩的品牌语言,特色明显,简单好记,城市识别度很高。

摘要： "我国国内生产总值为99万亿元,稳居世界第二位;人均国内生产总值首次站上1万美元的新台阶。2030年前后,中国有望成为世界第一大经济体。"──早间新闻里顿挫有力的声音让人忍不住频频点头。"中国餐饮业人均食物浪费量为每人每餐93克,浪费率为11.7%,此外,大型聚会浪费则达38%,而学生盒饭有1/3被扔掉。"──晚餐桌上看到报纸上的白纸黑字让人不免摇头叹息。"93克,就是一两个馒头嘛?"朋友把他不爱吃的咸蛋白扔到骨碟里说,"中国的粮食储备据说够我们吃两三年的了。"

摘要： 我想我曾经试图了解他们,又曾经很长时间都不能理解他们俩。我曾经也同朋友聊起过他们,但也总是说东道西的。我想,对于那些事,我的朋友们应该早已忘却了吧。毕竟朋友们的记忆总也是说东道西的,这是可以理解的,因为那些事,那些轻浮的像碗边的油花的事,就像过眼的云烟。甚至是我自己也没有信心,我和你们所有人一样,在你们的记忆中,我们是否交谈过?我问起。而你们,盯着我,对,就像现在这样,仿佛在搜索枯肠,然后你们说没有。

摘要： 移动端和互联网的普及推动了媒介融合的发展,“两微一端”超越电视成为媒体发布信息的重要平台,为了迎合人们的碎片化时间,不少媒体微信公众号推出了早间新闻的栏目,培养了用户新的信息接受习惯。文章以《人民日报》公众号“来了!新闻早班车”栏目和“冯站长之家”公众号“三分钟新闻早餐”为例,就主题建构方面对两个微信公众号的早间新闻节目展开分析,希望得出一些可参的研究结果。

摘要： “鞋子擦得千干净净，内心也变得于干净净。”不久前的日本NHK早间新闻，专题报道了东京“最后的擦鞋人”——85岁的中村幸子。每天上午10点到晚上7点，幸子45年来风雨无阻，按时出现在新桥附近的路边，以正坐的姿势，为行人擦皮鞋，擦一双鞋收费500日元（约合28元人民币）。

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： 本发明公开了一种基于智慧运管系统的早间开站方法，步骤如下：启动环控系统早间运行模式；启动车站公共区、广告灯照明；显示出入口和站台视频监控画面；启动广播系统；启动乘客信息系统显示屏；依次启动站内各部电扶梯；站台门开关测试；售检票系统早间自检；依次打开各出入口卷帘门。本发明相比传统开站需要多组人员就地开启设备，本发明基于智慧运管系统，利用其丰富的子系统接口远程开启各设备，结合BIM三维模型和视频监控实时画面，在保证安全的前提下，既极大提升了早间开站的效率有效缩短了开站时间，又减少了工作人员数量节约了人工。

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。