新闻事件

摘要： 随着创新驱动发展战略的持续推进,科技工作者精准选题的需求不断增长。目前通过主题订阅和推荐算法推送相关领域文章给科技工作者的方法,使得科技人员不易洞察和分析应用市场与科学技术的关联脉络,也不易对热点事件的重要程度形成客观的认识。设计一种基于新闻事件的科技情报逻辑依赖链生成方法,利用模拟热量传导现象找到热点事件相关主题,并基于主题词热量极值出现先后时序及相关性,形成热点新闻事件与科技人员领域的逻辑依赖链条,帮助科技工作者进行科研选题工作。试验表明,提出的逻辑依赖链生成算法可准确表达主题间的逻辑依赖关系,在主题词规模较大时,其优秀率高达70%。

摘要： 随着时代的发展与人民生活水平的提高,电影正成为百姓日常生活中最常见且最普及的一类艺术表达形式。在大众审美水平逐步提高的当代社会,人们对于电影更高质量与内涵更加丰富的内在文化需求也在逐步加强。越来越多的电影从业者打破行业壁垒,开始将电影选材指向与社会生活息息相关的新闻事件,通过将新闻事件进行艺术化的二次加工,实现新闻事件与电影综合效益的最大化。本文将对新闻事件在电影题材中的有关要素与问题展开研究,并提供相应的思考角度与观点。

摘要： 作为一种新的传播手段,许多媒体都使用直播的方式来播报新闻事件,有的直播效果很好,有的不尽如人意,有的甚至翻了车。面对种种境况,在新闻事件报道中如何高效应用新媒体进行直播就是当前新闻工作者需要深入探讨的一个重要课题。本文对此进行分析,以求新媒体在新闻事件直播报道中发挥突出作用。

摘要： 新闻媒体是大众获取新闻信息的重要来源,应当站在维护网络社会环境的角度,呈现新闻真相、杜绝舆论非法传播,对自媒体账号以及账号团队行为进行有效监督。针对用户需求及他们可能受到的违法侵犯,进行媒体团队内部人员行为和抹黑公共人物形象等方面的监督。本文针对新形势下如何发挥新闻媒体的监督作用,作一定的探讨。

摘要： 本文以亚洲象群“北上南返”的新闻事件为线索,设计“南”在何处、沿途困难、迁移原因与“南”能可贵等学习环节,通过问题式教学与情境教学相结合的方式,引导学生从地理学科视角解读新闻事件,突出时空尺度转换的思想,注重提升学生的区域认知、综合思维和人地协调观等地理学科核心素养。

摘要： 融媒时代,互联网技术、信息技术以及大数据技术等,给传统媒体带来了巨大的冲击。传统媒体面临新的发展困境和机遇。只有克服困难,抓住机遇,传统媒体才能得到更好的发展。因此,电视新闻的深度报道也需要结合融媒体时代的技术优势,创新性地推动自身发展,服务于社会传媒事业。当前,电视新闻深度报道仍面临一定的问题,严重阻碍其进一步发展。对此,在阐述电视新闻的深度报道重要性的基础上,对当前电视新闻深度报道所存在的问题进行了分析,并就融媒时代电视新闻深度报道的改革提出相应策略,希望能够为行业发展提供有用的参考。

摘要： 伴随信息化的发展、新媒体的出现,短视频得到快速发展,深受人们的喜爱,在这一过程中,人们了解信息的方式以及有关行为习惯发生了改变。受信息碎片化传递的影响,很多人无法静下心来仔细阅读篇幅比较长的文章。部分媒体缺乏对新闻深度报道的重视,导致深度报道缺位,受众对新闻事件的认知存在片面性,容易产生不良社会舆论,难以发挥有效的舆论监督作用。鉴于此,在新媒体时代,工作人员应明确新闻工作使命,树立良好的职业道德,开展新闻深度报道,对新闻事件真相进行全面分析,科学引导社会舆论,推动社会和谐发展。

摘要： 事件营销作为营销活动中常用的营销策略之一,因其本身具有新闻的某些特征,经常被营销主体精心策划利用,以低成本的代价来赚取营销主体的知名度和美誉度,特别是随着新媒体媒介技术的发展,事件营销不断发生新变化、取得新成效。文章阐述了事件营销的内涵、形式、特征,通过分析企业运用事件营销策略的成功与失败正反两面的案例,提出有效实施事件营销策略应当把握“媒介发展趋势、新闻传播态势、营销宣传声势、产品独特优势、企业发展胜势”以示启迪。

摘要： 【目的】为解决生成新闻线索时抽取新闻主题及度量子事件相关性困难的问题,通过动态滑动窗口的方法改进主题模型,提高长文本和短文本新闻主题抽取的质量,并基于抽取出的新闻主题,提出面向新闻事件的新闻线索生成方法。【方法】在主题模型IBTM(Incremental Biterm Topic Model)的基础上,通过动态滑动窗口减小二元词组的提取范围,提出既适合在长文本新闻也适合在短文本新闻上抽取主题的News-IBTM模型,进而基于该模型从新闻数据中抽取主题分布和主题-词分布、推断文档-主题分布,再利用JS散度来度量文档-主题分布的差异,从而生成新闻线索。【结果】在人民网新闻和微博新闻数据上的实验结果表明,无论是长文本新闻还是短文本新闻,News-IBTM在困惑度、准确率及效率上都优于现有的经典主题模型。【局限】News-IBTM以及其他新闻线索生成方法的准确率都不高,还可以进一步提升。【结论】本文方法适合应对长文本和短文本新闻主题抽取的质量问题,并能从新闻事件中获取新闻线索。

摘要： [目的]为解决生成新闻线索时抽取新闻主题及度量子事件相关性困难的问题,通过动态滑动窗口的方法改进主题模型,提高长文本和短文本新闻主题抽取的质量,并基于抽取出的新闻主题,提出面向新闻事件的新闻线索生成方法.[方法]在主题模型IBTM(Incremental Biterm Topic Model)的基础上,通过动态滑动窗口减小二元词组的提取范围,提出既适合在长文本新闻也适合在短文本新闻上抽取主题的News-IBTM模型,进而基于该模型从新闻数据中抽取主题分布和主题-词分布、推断文档-主题分布,再利用JS散度来度量文档-主题分布的差异,从而生成新闻线索.[结果]在人民网新闻和微博新闻数据上的实验结果表明,无论是长文本新闻还是短文本新闻,News-IBTM在困惑度、准确率及效率上都优于现有的经典主题模型.[局限]News-IBTM以及其他新闻线索生成方法的准确率都不高,还可以进一步提升.[结论]本文方法适合应对长文本和短文本新闻主题抽取的质量问题,并能从新闻事件中获取新闻线索.

摘要： 我国是世界上气象灾害及其衍生灾害最严重的国家之一，但公众对气象灾害的认识与防范意识还亟待提高。尽管目前的气象新闻传播方式已比较完备，但公众对于气象知识的需求依然很大。以不同的新闻事件为例，探讨在传统气象新闻的基础上，如何通过新闻事件来探寻气象视角，从而推广气象知识的方法。研究结果表明，只要准确定位气象与新闻事件的切入点，就可以从气象角度来关注新闻，拓宽气象传媒的视野空间，从而达到提升气象媒体的价值和推广普及气象知识的双赢。

摘要： 本文以重大国际新闻——索马里海盗事件为例,探讨如何应用气象视角关注新闻事件.海盗事件中的关键要素之一是船只,尤其是不具备抗风能力的小船,所以事件的发生应在“弱风”的季节.因此,“风场”可以作为一个切入点,联系气象信息与新闻事件.研究结果表明,索马里地区的风速有显著的季节变化,6-8月风大浪急,海盗活动比较少；而其他时段则风速较小,也是海盗事件多发期.因此,只要准确定位切入点,不仅可以通过气象视角关注新闻事件,增强新闻事件的深度和广度,还可以发挥、提升气象的媒体价值.

摘要： 本文利用地理信息系统技术、自然语言处理技术、网络搜索技术和Web 2.0技术，研究了动态生成新闻事件分布地图所需要的技术方法。根据本文提出的方法和设计方案,基于Web服务实现一个新闻事件地图动态生成原型系统，为各类新闻网站提供新闻事件分布地图服务,为读者提供一种新的快速新闻阅读方式,帮助读者高效获取新闻事件的“地点”信息。

摘要： 经由新闻改编的电影本身便与社会这个大文本存在某种互文性.本文基于互文理论,通过比较新闻改编的香港本土电影与内地电影作品,发掘香港、内地新闻事件改编电影中存在的主题参照、题材参照及形式参照上的差异,即主流意识形态的迎合与疏离、真实新闻事件的还原与重塑、否定性改造后的独白与对话,显示香港、内地新闻改编电影所呈现出的渐行渐远的创作姿态与发展趋势.

摘要： 传统新闻媒体和新兴社交媒体对同一事件的观点有差异,且互相影响.为了有效地分析不同来源的新闻事件评论主题的异同,以及随着时间推移互相影响的转移趋势,提出一套可视分析方法.首先提出一个基于主题分析的信息传递模型,使用LDA模型提取文本主题,通过计算主题的内容相关性和时间相关性得到主题间的传递关系;然后使用基于桑基图和时间线技术相结合的方法对主题传递模型进行可视化,并提供主题层级视图,关键词词距视图和原数据视图帮助用户理解主题;最后研发了可视分析系统原型.使用“韩国部署萨德事件”这一案例,验证了系统的可用性和有效性.

摘要： 网络上的新闻事件经过网民的热议之后，演变为网络热点事件，甚至会演化为网络群体事件。本文关注于网络群体事件演化的前期阶段，分析知名网络论坛的热点帖子，研究网络新闻事件演变为网络热点事件的前提和条件，并挖掘出中国网民心理感知过程模型。该模型不仅能解释网络论坛上为什么有些帖子石沉大海，有些帖子演变为热点事件的原因；而且能指出目前网民关注的重点；这将有助于我们深入微观层次了解网络群体事件演化过程中网民的心理现状及变化，为分析网络群体事件发展动因和演化机制奠定了扎实的基础。

摘要： 通过对马航事件的回顾，分析了档案学存在的问题，提出档案管理应当避免档案陷阱，客观看待历史记录,做好档案统计，挖掘潜在信息资源,加强档案建设，为文化强国建设保驾护航,立足档案本质，满足公众对真实信息的需求,注重人才培养，拓展知识深度广度。

摘要： 通过对马航事件的回顾，分析了档案学存在的问题，提出档案管理应当避免档案陷阱，客观看待历史记录,做好档案统计，挖掘潜在信息资源,加强档案建设，为文化强国建设保驾护航,立足档案本质，满足公众对真实信息的需求,注重人才培养，拓展知识深度广度。

摘要： 通过对马航事件的回顾，分析了档案学存在的问题，提出档案管理应当避免档案陷阱，客观看待历史记录,做好档案统计，挖掘潜在信息资源,加强档案建设，为文化强国建设保驾护航,立足档案本质，满足公众对真实信息的需求,注重人才培养，拓展知识深度广度。

摘要： 通过对马航事件的回顾，分析了档案学存在的问题，提出档案管理应当避免档案陷阱，客观看待历史记录,做好档案统计，挖掘潜在信息资源,加强档案建设，为文化强国建设保驾护航,立足档案本质，满足公众对真实信息的需求,注重人才培养，拓展知识深度广度。

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： 本发明目的是提供一种用于事件追踪的新闻文本事件、时间抽取及规范化系统，包括数据采集与处理模块(01)，新闻文本预处理模块(02)，事件及时间实体抽取模块(03)，时间规范化模块(04)，时间轴建立模块(05)；本发明首先对文本进行聚类、词性标注等预处理，然后对处理好的文本进行子事件抽取及规范化，对规范化子事件进行相似度检测，对非重复事件进行时间的抽取与规范化，最后将新子事件插入所属事件时间轴，完成事件的持续追踪。本发明在对时间进行规范化处理时，基元时间的选择不再仅限于当前文本，而是与该事件的前序事件进行持续关联，该方法获取的基元时间更为准确。

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： 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于新闻事件搜索语句的新闻事件排序方法及系统，旨在解决在考虑用户主观信息的情况下，如何实现新闻事件排序的技术问题。为此目的，本发明中的新闻事件排序方法，能够通过预设的新闻事件排序模型对预先获取的新闻事件搜索语句进行识别，得到按照相关度大小排序的新闻事件排序结果。其中，新闻事件搜索语句包含能够表征用户情感倾向的用户主观信息。基于此，本发明能够结合用户对新闻事件的情感倾向，按照新闻事件与用户偏好相关程度进行排序，从而提高新闻事件排序结果的准确性。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述方法。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，具体提供了一种基于新闻事件搜索语句的新闻事件排序方法及系统，旨在解决在考虑用户主观信息的情况下，如何实现新闻事件排序的技术问题。为此目的，本发明中的新闻事件排序方法，能够通过预设的新闻事件排序模型对预先获取的新闻事件搜索语句进行识别，得到按照相关度大小排序的新闻事件排序结果。其中，新闻事件搜索语句包含能够表征用户情感倾向的用户主观信息。基于此，本发明能够结合用户对新闻事件的情感倾向，按照新闻事件与用户偏好相关程度进行排序，从而提高新闻事件排序结果的准确性。同时，本发明中的系统能够执行并实现上述方法。

摘要： 本发明涉及融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先将汉语查询句翻译为越南语查询句，之后识别出候选文档中的事件触发词，并基于触发词对文档划分事件范围；然后识别查询句中的事件触发词并使用事件实体识别方法识别出事件范围和查询句中的事件实体；最后基于知识图谱和触发词得到事件实体的知识表示，将事件实体知识融入基于交互的排序学习算法中对候选文档进行排序。在汉越双语新闻数据集上的实验结果表明，本发明提出的融入事件实体知识的汉越跨语言新闻事件检索方法的NDCG和MAP均高于主流的汉越跨语言新闻事件检索方法，具有良好的检索效果。

摘要： 本发明涉及融入文档图和事件图的新闻核心事件检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先通过构建文档图和事件图来建模新闻文本的全局语义特征和事件之间的关联特征。然后，通过图卷积神经网络捕获高阶邻域信息，获得文档表征和事件表征。最后，将得到的文档表征和事件表征使用交叉注意力进一步捕获事件全局语义信息。本发明能够快速、准确的获取新闻的核心信息，是新闻事件分析的基础，同时也对新闻文本摘要、智能问答、阅读理解以及生成事件链等众多下游任务至关重要。

摘要： 本发明公开了一种基于网络事件模型的新闻事件检测方法和装置，其中，该方法包括以下步骤：实时获取L个媒体新闻门户网站发布的M个新闻的网页文本信息；对第i个新闻的网页文本信息进行分析，提取第i个新闻的第一特征信息；根据第i个新闻的第一特征信息计算第i个新闻与N个预先建立的事件簇的N个相似度值；以及根据N个相似度值检测第i个新闻是否属于N个预先建立的事件簇。因此，本发明实施例提供的基于网络事件模型的新闻事件检测方法和装置，能够实时得到新闻分析结果，在保证实时、准确的分析处理能力的同时还提高了检测新闻的效率，从而提升了网络舆情分析处理的效果。

摘要： 本发明涉及一种面向新闻的中文食品安全新闻事件信息自动抽取方法，包括如下步骤：S1步骤：采集网络新闻构建食品新闻语料库；整理中国国内地理信息知识库，构建地理信息知识库；从网络中收集食品种类信息，构建食品种类知识库；S2步骤：利用文本分类模型对食品新闻语料库的新闻语料进行文本分类，得到食品安全新闻语料；S3步骤：首先对所述食品安全新闻语料中事件发生时间进行提取，其次，利用地理信息知识库对所述食品安全新闻语料中事件发生地点进行提取，最后，利用食品种类知识库对所述食品安全新闻语料中涉及到的食品名称及种类信息进行提取；S4步骤：对所述提取到的时间、地点和食品信息进行统计；S5步骤：将所述时间、地点和食品统计信息利用可视化技术进行展示。本发明能够准确地从网络新闻中提取出食品安全事件的时间、地点和食品种类这三个维度的信息，并对这些信息进行统计，最终将统计结果进行直观地显示。