电视新闻标题

摘要： 近年来,电视台为弥补自身在互动性、时效性方面的不足,纷纷推出微信公众号与新媒体融合.为提升点击率和传播率,小编们在微信新闻标题上动足脑筋,使标题语言出现了新的特点.但电视新闻在标题一块却迟迟不敢创新或鲜有创新,在"贴近性""形象性""幽默性""故事性""文学性"五方面明显要落后于微信.本文从这"五性"特点出发,就电视新闻标题如何提升做了分析.

摘要： 电视新闻标题被称作电视新闻的眼睛,其构思的过程是创作的过程。一个好的电视新闻标题,在一定程度上能激活一篇好新闻。所以,构思并创作好电视新闻标题非常重要。

摘要： 新体融合时代背景下,电视新闻的传播方式也逐渐多元化,互联网在信息传播过程中的地位日益显现,人们的 阅读习惯也在悄然改变。所谓“酒香也怕巷子深”,新闻不仅内容要有深度,标题更要足够吸引人,才能引起受众的兴趣。标题已经成为内容竞争的第一战场。

摘要： 信息的多样化、碎片化以及大众传媒的普遍运用,在我们接受大量信息资源的时候,怎样才可以获取到我们想要的信息资源,其中新闻标题就是最为有效的一种手段.

摘要： 撰写标题,不仅是一门学问,而且还是一门艺术.我们要精心撰写标题,让标题达到引人入胜、夺人眼目的效果.

摘要： 电视新闻标题在电视新闻节目当中具有重要作用,标题代表着电视新闻节目的主旨,对电视新闻节目的内容起到提纲挈领的作用.电视新闻标题的好坏直接影响到电视新闻节目的传播效果,但在电视新闻编辑注重电视新闻标题打造与制作的过程中,也出现了诸多问题.只有及时解决所产生问题,才能制作出更好的电视新闻标题.本文试从当代电视新闻标题制作过程中所存在的问题入手,尝试寻找更好、更合理的电视新闻标题制作策略.

摘要： 电视新闻标题在电视新闻节目当中具有重要作用,标题代表着电视新闻节目的主旨,对电视新闻节目的内容起到提纲挈领的作用。电视新闻标题的好坏直接影响到电视新闻节目的传播效果,但在电视新闻编辑注重电视新闻标题打造与制作的过程中,也出现了诸多问题。只有及时解决所产生问题,才能制作出更好的电视新闻标题。本文试从当代电视新闻标题制作过程中所存在的问题入手,尝试寻找更好、更合理的电视新闻标题制作策略。

摘要： 本文以电视新闻标题为研究对象,在深入分析电视新闻标题重要性的基础上,从提高电视新闻标题质量的重要意义入手,结合实际,引经据典,进而提出了电视新闻标题的三个基本要求:''新''颖凝练,引人入胜、''活''灵活现,精准具体、''亮''彩照人,抓住眼球。

摘要： 本发明实施例公开一种新闻标题的显示方法及用于提供新闻页面的服务器，对热点新闻突出显示的同时，既节省人力，又能反映热点新闻应有的时效性。所述方法包括：接收新闻客户端上报的、各新闻标题的用户点击数和/或评论数；统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，筛选出预定个数的新闻标题；自动对筛选出的所述新闻标题做突出显示处理。所述服务器，包括：数据统计单元，用于统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，并筛选出用户点击数和/或评论数靠前的预定个数的新闻标题；突出显示处理单元，用于自动对筛选出的所述预定个数的新闻标题做突出显示处理。本发明适用于新闻标题的显示。

摘要： 本发明公开了一种新闻标题检测方法及装置，该方法包括：对待检测的新闻视频的图像帧进行文字检测，获得第一文字区域；对所述第一文字区域进行文字融合处理，得到第二文字区域；获取所述第二文字区域的目标信息，并根据所述目标信息建立所述第二文字区域的文字信息链表；根据所述文字信息链表剔除所述第二文字区域中的干扰文字信息，得到第三文字区域；对所述第三文字区域中的文字进行颜色聚类，并基于所述文字信息链表从颜色聚类后的文字区域中筛选出新闻标题。通过本发明实现了筛选出的标题更加准确和合理的目的。

摘要： 本发明公开了一种金融领域中文新闻短标题的情感分类方法，包括如下步骤：爬取各大金融网站的新闻短标题，清洗语料并标注出实体和情感极性，然后将语料按比例分割为训练集和测试集；获取现有的金融领域的知识图谱，将知识图谱的实体和关系映射到低维连续的向量空间，获得隐含语义信息的实体表示向量；将新闻短标题分词，再生成相应的词向量；将实体提及词向量和上下文词向量组成词向量矩阵输入到A&Eb‑BiLSTM模型，训练出实体提及词向量到知识图谱中实体表示向量的映射；将映射以矩阵的方式输入到Ab‑BiLSTM模型，训练得到新闻短标题的情感极性；测试集按照训练集方法构建，通过准确率和F1‑Score值验证两个模型的有效性。

摘要： 本发明公开了一种新闻标题检测方法及装置，该方法包括：对待检测视频帧进行标题区检测，得到标题候选区域；提取所述标题候选区域的标题文本颜色信息和背景颜色信息，并依据所述标题文本颜色信息对应的像素值和所述背景颜色信息对应的像素值进行计算，得到文本颜色特征值和背景颜色特征值；通过时域信息检测即当前视频帧和目标视频帧的文本颜色特征值和背景颜色特征值与预设的颜色阈值范围进行判断，确定标题候选区域中的主标题。通过本发明实现了能够准确检测到短时新闻标题的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于预训练的结合新闻标题和长文本内容的深度学习方法，该方法的目的是提高新闻文本的预测准确率。该方法的步骤主要包括：数据预处理，加载词汇表、模型参数及预训练模型，使用新闻标题训练基于预训练模型的新闻文本分类模型，使用新闻长文本内容训练基于预训练模型与分类算法结合的新闻文本分类模型，利用测试集对训练好的基于预训练的新闻文本分类模型进行验证。基于传统深度学习的文本分类方法对于中文新闻文本的预测效果不佳，针对这种情况，本发明在自行收集的数据集上提出了一种基于预训练的结合新闻标题和新闻长文本内容的深度学习方法，能够有效提高对中文新闻文本的预测准确率。

摘要： 本发明实施例公开一种新闻标题的显示方法及用于提供新闻页面的服务器，对热点新闻突出显示的同时，既节省人力，又能反映热点新闻应有的时效性。所述方法包括：接收新闻客户端上报的、各新闻标题的用户点击数和/或评论数；统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，筛选出预定个数的新闻标题；自动对筛选出的所述新闻标题做突出显示处理。所述服务器，包括：数据统计单元，用于统计预定时间段内，各个所述新闻标题的用户点击数和/或评论数，并筛选出用户点击数和/或评论数靠前的预定个数的新闻标题；突出显示处理单元，用于自动对筛选出的所述预定个数的新闻标题做突出显示处理。本发明适用于新闻标题的显示。

摘要： 本发明公开了一种包含标题及内容的多类别的中文新闻数据集的构建方法，目的是构建一个高效的新闻数据集。该方法的步骤主要包括：新闻文本数据搜集、数据清洗、数据集划分及评价，并使用英文制表符将标签、新闻标题和新闻内容分隔开，在传统机器学习算法和深度学习算法上进行文本分类实验并引入准确率、召回率、f1‑score值进行评价，实验结果表明，本发明的数据集在这些算法上的表现非常令人满意。目前已有的一些新闻文本数据集主要问题在于数据范围窄以及数据的时效性不强。本发明针对上述情况做了改进，数据范围更广、涵盖的范围更大，并且搜集到了更新的新闻数据。在进行了以上改进以后，本发明提出的数据集在诸多算法中能够取得较好的效果。

摘要： 一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法，包含：对新闻标题短文本进行预处理，去除特殊字符；通过jieba分词工具提取新闻标题中的关键词，去除停用词；通过CNDBPedia外部知识库提供的API，将关键词链接到外部知识库获取实体集合；通过余弦相似度对实体集合进行消岐，得到候选实体集合；基于全局关键词共现信息，构建领域知识图，解决OOV问题；通过链接到外部知识库获取与实体相关的解释信息，丰富上下文语义信息；使用BERT获取原始新闻标题和实体链接的解释信息的字符级向量表示，并融合这两部分的向量表示，以弥补短文本信息不足的缺点；使用TextCNN来提取多个连续单词之间的N‑grams特征，捕捉深层次的语义信息；最后通过Softmax函数进行分类，得到最终的分类结果。

摘要： 本发明提供一种基于主题词特征扩展的中文新闻标题分类方法。该方法包括：步骤1：采用多种分词算法对待分类中文新闻标题分别进行分词预处理，得到关于所述中文新闻标题在每种分词算法下的分词结果，合并所有的分词结果得到若干个单词；步骤2：计算每个单词的权重以得到所述待分类中文新闻标题的加权后标题向量；并基于所述分词结果构建所述待分类中文新闻标题的主题向量并计算主题向量权重；步骤3：计算所述加权后标题向量和每个所述主题向量之间的相似度，将相似度最大的主题向量与所述加权后标题向量进行向量拼接，得到特征向量；步骤4：利用卷积神经网络对所述特征向量进行特征提取并分类。

摘要： 本发明公开了一种新闻标题相似度识别方法，包括以下步骤：1.输入两个标题；2.对两个标题中的特殊字符进行剔除；3.对剔除后的标题内容进行相同字符统计，得出相同字数；4.计算相同字符数与最短的标题的比值，比值大于0.5即判定为相似，否则判定为不相似：本发明方法简单，快速，可移植强。