传统新闻

摘要： 网络新闻传播和传统新闻传播存在稿件编辑差异、内容编辑差异、互动方式差异、版面编辑差异和发布时间差异。但二者也有一定的相同点,主要表现在新闻原则相同、编辑流程相同和创新需求相同。为此,网络新闻传播对传统新闻编辑理念的突破主要有传播区域界限的突破、传播方式界限的突破、新闻发布时间的突破、新闻信息总量的突破、信息准入限制的突破和编辑技能界限的突破几个方面。接下来本文从增强受众服务意识、维护传统媒体的新闻权威性、加强新旧媒体的融合应对网络新闻对传统新闻编辑理念突破的策略,供相关工作者借鉴。

摘要： 在新闻事件的报道当中,对于摄影摄像的依赖性较强,只有获得可靠的影像和视频信息,才能提高新闻内容质量,引起社会的广泛关注。传统摄影摄像技术在新时期新闻工作中面临一定的局限性,无法适应新媒体时代的发展特点,导致新闻媒体机构发展遇到阻力。为此,应该加快传统媒体和新媒体的密切融合,发挥两者的优势,从而转变新闻摄影摄像方式,为观众提供更好的信息服务。本文将深入分析新媒体时代下传统新闻摄影摄像面临的挑战和机遇,探索传统新闻摄影摄像与新媒体融合的方法,并对其未来发展趋势进行研究。

摘要： 在我国互联网技术发展十分迅速的新时期,现代化技术不仅给我国各行各业的发展带来了新的契机,同时也带来了一定的挑战。尤其是对于传统媒体而言,在新媒体的冲击下,其影响力出现了逐步下滑的趋势。基于此,传统新闻媒体还需要及时对自身的理念进行突破。本篇文章尝试分析网络新闻传播对传统新闻编辑理念突破的有关内容,仅供参考。

摘要： 随着大数据技术的发展,智能手机的广泛应用,人们获取信息的渠道、方法都发生了巨大变化,同时受众在新闻生产过程中的角色已经从单方面接收信息者转变为新闻信息生产和传播的参与者。在此背景下,传统媒体的新闻生产环境和理念发生了颠覆性变化,要想提升传统媒体在媒体领域的影响力,就需要合理利用大数据技术,创新新闻生产方式。大数据时代,传统新闻生产流程发生巨大变化,使传统新闻编辑生产模式逐渐转变为从数据中挖掘新闻的模式,同时数据形式非常多样化,也促使新闻表现形式呈现可视化的特点,这些都是大数据时代传统新闻生产发生的变革,有助于传统媒体提升自身的竞争力。基于此,文章从大数据的概念和特征,以及传统新闻生产的概念和特征入手,分析大数据时代传统新闻生产的变化,探讨应对大数据时代传统新闻生产变革的策略。

摘要： 现如今,互联网、信息、媒体技术的深入发展革新,再加之各类移动终端的范围化应用,为网络新闻的快速、大范围传播奠定了技术和物质基础,并且网络新闻已经发展为人们日常生活中不可或缺的重要组成部分。在这种全新时代背景下的新闻编辑人员,必须要对既存传统编辑理念进行革新,方能够保障新闻事件报道符合受众群体的需求。为此,本文以网络传播的优势及网络、传统新闻编辑的异同点分析作为切入点,就网络传播为传统新闻编辑理念带来的改变做出了相应的研究。

摘要： 信息技术和互联网技术的快速发展给社会之中的各种产业带来全新机遇的同时也对传统产业产生了较大的冲击.随着新媒体的快速发展,传统媒体的发展受到了较大的冲击,其影响力逐步减弱,面对这现状传统新闻编辑要转化自身的理念,有效的提升自身的综合竞争力,从而在当前的传媒市场之中占据更为重要的位置.

摘要： 近年来,新媒体在我国迅猛发展,给传统新闻传播带来了巨大压力.在激烈的竞争下,传统新闻只有顺应时代潮流,寻求新的发展道路,才能始终保持自己的影响力.本文首先介绍了新媒体的含义,阐述了目前传统新闻传播所面临的诸多困境,最后从传播渠道、受众、内容质量、阅读模式四方面入手,对新媒体背景下传统新闻的发展路径做出了分析.

摘要： 本文对新媒体时代传统新闻编辑特点进行分析,并对新媒体时代的新闻编辑转型必要性加以阐述,提出严选新闻信息正确引导新闻舆论、创新新闻编辑思维模式以及深入挖掘信息源等策略,希望能为促进传统新闻编辑向网络新闻编辑有效转型提供参考.

摘要： 在大数据传播时代,信息来源多元化,海量信息造成严重的信息过载.日益发展的大数据带给人类社会机遇的同时也带来了挑战,传统媒体也不例外,数据新闻对于传统媒体的新闻报道产生了重大影响.本文立足数据新闻与传统新闻的关系,探究数据新闻对传统新闻的积极与消极影响,以促进对数据新闻的深刻认识和传统新闻与数据新闻的融合发展.

摘要： 随着移动互联网的发展以及智能手机的普及,自媒体成为人们分享自己生活的重要平台,自媒体的出现与发展对传统新闻行业造成了非常大的影响,受众从以往的新闻接受者转变为新闻的生产者,新闻传播方式也由过去的单向传播变成了如今的双向传播.传统媒体和自媒体有机融合,充分发挥各自的优势,降低自媒体所带来的负面影响,成为传统新闻行业生存发展的必由之路.本文针对自媒体传播对传统新闻传播的影响进行分析,以期帮助人们对此方面的内容有更加深入的了解.

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。