中国新闻

摘要： 百年征程波澜壮阔,百年初心历久弥坚.2021年7月1日,是中国共产党成立100周年的日子.100年来,从1920年9月由民主主义性质刊物《新青年》改组成为中共上海发起组领导的社会主义刊物之日起,中国新闻传播事业的命运始终与中国共产党成立、成长、发展、壮大息息相关,在中国共产党领导下不断发展壮大、风雨中前行,实现由报纸到杂志、新媒体到媒体深度融合,再到5G、AI、新闻大数据助力云采编的转变,为中国共产党成立100周年写下了浓墨重彩的一笔.

摘要： 从2006年到2019年网络作品已参选中国新闻奖14届,获奖作品共有473件.网络作品在中国新闻奖的舞台上不断成长,从创建期逐渐走向成熟期.由中国记协主办的中国新闻奖,是全国综合性年度优秀新闻作品的最高奖,为各类新闻的写作树立了标杆.梳理中国新闻奖中网络新闻作品的发展历程,分析其每个阶段的特点,对于学界把握网络作品的发展轨迹,对于业界在融媒体发展趋势下更好进行作品的创作具有重要价值.

摘要： 从2006年到2019年网络作品已参选中国新闻奖14届,获奖作品共有473件。网络作品在中国新闻奖的舞台上不断成长,从创建期逐渐走向成熟期。由中国记协主办的中国新闻奖,是全国综合性年度优秀新闻作品的最高奖,为各类新闻的写作树立了标杆。梳理中国新闻奖中网络新闻作品的发展历程,分析其每个阶段的特点,对于学界把握网络作品的发展轨迹,对于业界在融媒体发展趋势下更好进行作品的创作具有重要价值。

摘要： 文章基于我国专业媒体新冠肺炎疫情新闻报道,试图厘清我国新闻建设性的目标指向与实践方法。目标指向上,与西方一样,中国新闻建设性着力于重新联结公众,服务公共(人民)利益;在重塑新闻业角色层面,或较难与西方语境中的建设者角色完全一致;在社会层面,中国新闻建设性的落脚点不仅包括公民与社会,还包括坚持党和政府的领导。实践方法上,中国新闻建设性的目标设立更应切合本国实际,将公开、公正、全面、客观,尤其是不回避矛盾和问题作为要旨;在新闻的选择和采制中预判其可能的影响,我国舆论监督与正面宣传的统一取决于呈现现实的媒体策略;建设性方法视公众为新闻生产的合作者,带动公众推进问题的解决,关注和服务作为独立个体的人。新闻面向未来的取向不仅体现于聚焦下一步要做什么,还在于对问题关注的持续性与连贯性,以及新闻报道的多角度和全方位,能够带给公众全局观和前瞻性。

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展以及移动互联网的全面普及,传统电视新闻媒体的发展面临着前所未有的挑战.本文选择《中国新闻》为个案,结合当下智能互联时代媒体环境的新特征,分析了电视新闻媒体面临的冲击和挑战,探究了中文国际频道《中国新闻》的发展路径:一是建构中国视角的国际新闻和国际视角的中国新闻报道框架,传播中国声音;二是着力移动短视频,拓展传播渠道;三是大数据技术助力,利用算法推荐满足用户个性化需求.

摘要： 面对当今世界百年未有之大变局.国际交往大大增加,国际矛盾千奇百怪,加强中国新闻的对外宣传报道,为中国各项事业营造更好的国际舆论环境,达到“内外并重”,成为各个新闻宣传单位的新任务从中央到地方各级主流媒体,到行业媒体,都不例外。

摘要： 中国的改革开放从十一届三中全会开始,40年来,作为改革开放有机组成部分的新闻改革取得了巨大成就,同时也正在经历严峻挑战.中国新闻改革40年进程中有一条突出的主线,就是"市场化"发展.研究与回顾这段新闻改革历程,《广州日报》具有很强的代表性.作者搜集和掌握了比较丰富的研究素材,在此基础上,进一步概念化和理论化,把《广州日报》40年的市场化发展划分为"企业化""工业化""集团化""资本化"与"多元化"五个阶段,描述和展现了一份报纸的市场化发展之路,同时也是中国新闻改革的一个缩影.不过,最近10年来,移动互联网以超常规的速度在发展,传统媒体读者流失、发行量下降、广告量下降,媒体的市场化发展遭遇重大挑战,甚至出现"非市场化"发展的迹象.虽然如此,中国的大部分媒体并没有完全回到改革开放之前的事业体制,在各自的实践中积极探索"二次销售"之外的更加多元化的盈利模式,"市场化"依然是媒体发展的一个核心词汇.

摘要： 美国媒体对华报道中出现的倾向性态度一直是个值得关注的话题。基于媒体国际新闻报道态度模型,记者对报道态度的选择主要取决于社会对负面新闻的接受程度和新闻的重要程度。仅当社会对负面报道的接受程度较高时,媒体内部报道态度才会出现差异,即关联度较高的记者会倾向于负面报道,关联度较低的记者则倾向于正面报道。基于《纽约时报》对华新闻报道数据的实证研究结果显示,《纽约时报》记者比非《纽约时报》记者负面报道倾向性更高,新闻工作者相较自由记者更倾向于负面报道,这表明美国媒体对中国新闻的负面报道现象源于美国民众对中国新闻存在先验偏见。

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。