新闻热点

摘要： 在思政课教学中,为了充分发挥学生的积极性和主动性,进行课堂教学改革,创新教学环节,引入了新闻热点分享环节。这有利于发挥学生的主体作用,帮助学生形成正确的价值判断,培养爱国情感,拓展知识,开阔视野,提升学生的综合能力。文章主要论述了开展学生分享新闻热点活动的目的及其收获。

摘要： 手机不离手,电脑随身背,熬夜的一把好手……这几乎已经成为当前新媒体从业人员的标准“自画像”。然而,在24小时的备勤“奔跑”中,更应该在心中时刻提醒自己思考的重要性。不仅要思考专业的采编发相关知识,更要思考当下时代发展步伐,以及最新新闻热点,通过不断思考,力争使自己能够在复杂的背景和众多的素材中精准研判,做出对新闻事件最恰如其分的表达和呈现。

摘要： 当下,全球气候变化正成为无法忽视与回避的重大问题:臭氧空洞、温室气体排放、海平面上升……这些看似与当代人相距甚远的巨大灾难,其紧迫性却在日益加剧。2022年入夏以来,全国多地开启了“火炉”模式,气温纷纷超过40°C,高温天气、热射病等新闻热点纷纷占领热搜榜单首位。

摘要： 大众日报客户端与北京日报客户端合作最近,大众日报客户端与北京日报客户端联合创办“京鲁连线”栏目,双方将围绕全国重大新闻热点、两地党委政府中心工作等共同策划,互相点题,共同推送发布,还将就两地涌现的热点新闻开展联动采访、连线直播,互聘特约观察员,开展同题互评、选题互评等。四川日报社川观智库成立3月25日,四川日报社组建的川观智库成立。川观智库最鲜明的特色是联结。内部,采用1+N组织架构,1即川观智库发展研究中心,N即川报全媒体各中心、部门牵头建立的若干智库单元。

摘要： 步入新时代以来,新型媒介环境开始出现并对新闻业产生了较大影响。新闻业从业者必须认识到行业经营环境在信息来源、资讯传播路径等方面出现的变化,从正确路径入手,采写内容完成度较高、主题鲜明的网络新闻稿件,合理运用常用写作技巧,突出新闻主题与核心内容,强化新闻对目标受众的感染力、影响力。本文主要分析了新媒体环境下网络新闻具备的核心特点,指出了现阶段网络新闻写作活动中较常见的困难和问题,总结了提升写作水平的可用技巧。

摘要： 从20世纪初科幻小说家们在笔端描绘他们想象中的太空时代到今天,光阴已经匆匆流转了上百年。在这期间,人类一度掀起轰轰烈烈的太空竞赛,但那份源自冷战中压倒对手的动力,最终也随着对手的倒下而逐渐消弭。很长一段时间内,那些关于探索太空的严肃话题逐渐淡出大众视野,基于消费主义的太空旅行反倒一度成为新闻热点……

摘要： 江西广播电视台作品《江西为候鸟留下“口粮田”》荣获“中国广播电视大奖2019到2020年度广播电视节目奖”,作品主创人员由此得出“热点必追”“打组合拳”“精心布局”“锤炼细节”“融合发布”五个广播新闻创作的经验,从中分析广播新闻写作中的得失成败。

摘要： 2020年以来,马来西亚一直未能摆脱新冠肺炎疫情引发的一系列产业桎梏,因当地疫情起伏,全面封控已成了常态。直至2021年10月,全马各州才陆续进入到“复苏”阶段,长期处于关闭的电影院才以附条件的形式开始营业。2021年6月18日,中国上映电影《了不起的老爸》,为沉寂相当长一段时间的马来西亚电影板块填补了新闻热点,这是马来西亚著名电影导演周青元的首部中国电影。

摘要： 把党的创新理论学习好、宣传好、贯彻好,是党媒的重要职责和崇高使命。党媒记者除了通过新闻报道宣传党的理论外,还可以运用怎样的新形态、展现怎样的新作为?2020年7月以来,在金华市委宣传部直接指导下,金华日报社、金华市广播电视台分别成立青年记者宣讲团。

摘要： 2020年发生了许多大事,曰子仿佛也比以前过的更快了。时间转瞬即逝,改变发生在我们每个人身上。而以下六个新闻热点引起了每个人的注意和反思。一女人要靠自己不能靠男人全职太太更容易得老年痴呆"反正她来捐款,滚出去!""家庭那么困难我们把你供到现在,你现在反而当起了全职太太……女人要靠自己,不能靠男人!"

摘要： 传媒学者,因其本职工作与媒体有着千丝万缕的联系,且敏于感知新媒体的传播力量,早已活跃在微博的意见广场.对于新闻热点的话语表达,一定程度上体现了其社会认知与身份认同,以及某些共同的言论特质.文章通过对122个新浪微博实名认证的传媒学者在近期五个新闻热点中的话语表达进行分析,探究微博空间下他们的话语建构方式与特征,得到初步结论:传媒学者的微博话语以发表言论为主,并呈现出媒介观察视角集中,批判立场鲜明,善于"召集"、不畏"交锋",以"话题"组织意见,话语生产过程严谨,研究取向明确,传道授业气息浓厚,以及悦纳"带刺的幽默"等特征.

摘要： 本文以策划“‘嫦娥’巡天看中华”航天科普丛书为例,着重阐述了科普图书如何跟踪新闻热点,找准选题切人点,创新选题策划思路;同时注重选题的优化,突出科普图书的特色,努力打造优秀科普图书。

摘要： 本发明公开了基于词性组合的新闻热点提取方法、系统及存储介质，方法包括：对新闻标题集进行第一分词处理，生成第一词集；根据第一词集对新闻标题集进行第一文本匹配，生成目标标题集；对目标标题集进行第二分词处理，生成第二词集；将第一词集中的每个名词进行两两对比，并将第一词集中每个名词对应的第二词集中的非名词词性的词语序列进行两两对比，生成第一关键词单元集；对第一关键词单元集进行聚类处理，生成第二关键词单元集；根据第二关键词单元集对新闻标题集进行第二文本匹配，识别得到热点新闻标题。本发明的计算复杂度低且识别精度高，可广泛应用于文字处理技术领域。

摘要： 本发明公开了一种层次化新闻热点及其演化的挖掘与可视化方法。包括如下步骤：1).利用概率主题建模技术挖掘由抽象到具体的具有层次化结构的新闻热点。2).提出全新的“Nested‑circle”可视化布局对层次化的新闻热点进行可视化。3).利用相对熵方法挖掘相邻时间片同一粒度的层次化新闻热点的关联性，即新闻热点在时序上的演化行为。4).采用动态可视化技术呈现新闻热点在时序上的演化行为。5).结合上述层次化新闻热点及其演化的挖掘与可视化技术，集成了“层次化新闻热点及其演化的分析系统”，方便读者分析层次化新闻热点及其演化。

摘要： 本发明提供一种基于标题高频切分的新闻热点短语提取方法，包括以下步骤：对于每个热点话题类，提取新闻标题；对新闻标题进行分词，统计每个分词的词频，筛选出词频最大的前n个分词作为高频词集；使用高频词集寻找新闻标题的高频切分边界，并根据切分边界对新闻标题进行切分，得到候选短语；由此得到候选短语集；对候选短语集中的各个候选短语进行评价，筛选得到评价指数最高的候选短语，作为最佳短语。优点为：能够对每个热点话题提取出一个精简、准确描述话题内容的热点短语，对当前新闻热点话题内容的快速概括和有效展现提供了解决方案，提高了信息的展现和用户获取信息的效率。

摘要： 本发明公开了一种基于Pitman‑Yor过程的新闻热点发现方法。本发明可以自动从新闻数据集中自动挖掘热点个数，而不需要人为的设定吗，也就是新闻热点的个数随着随着数据集大小而变化；然后，在现实的新闻数据集中，一个新的热点往往是处于新闻样本个数少量的类别中，另一方面，大多数已存在的、过时的新闻主题的类别的样本个数巨大，从而造成新热点的样本难以有效的识别出来。所以，本发明的另一个贡献在于新热点可以从这种极端不平衡的数据集中识别出新的热点样本。最终实现了新闻热点在这种真实存在的数据分布情况下的有效识别。

摘要： 本发明公开了一种基于BERT的新闻热点预测方法，其预测待预测新闻成为热点新闻的概率，包括如下步骤：a.将一个或多个第一待预测新闻特征处理后代入热点新闻预测模型，并确定一个或多个热点新闻模型预测结果为正的第二待预测新闻以及与所述第二待预测新闻相对应的热点概率，其中，所述特征处理至少包括将从所述第一待预测新闻中所提取的新闻标题以及新闻实体拼接处理后转换为字向量；b.按照热点概率从高至低的顺序对所述第二待预测新闻进行第一排序；c.基于每个第二待预测新闻的牛顿冷却权重以及所对应的热点概率进行第二排序。本申请操作简单，功能强大，预测精确，具有极高的商业价值。

摘要： 一种互联网新闻热点事件自动生成系统及方法，包括：数据读取单元、文本分词单元、去除停用词单元、关键词提取、计算相似性单元、形成事件及事件摘要及标题生成、事件分类、事件预警单元，其中：数据读取单元分别与文本分词单元、去除停用词单元、关键词提取、计算相似性单元、形成事件相连并传输事件数据信息，形成事件单元与标题生成、事件分类、事件预警单元相连并传输事件信息。本发明整体解决了互联网新闻热点自动生成的问题；与现有技术相比，本发明采用了新流程提升事件自动生成的精准度；提升大批量文本处理速率。

摘要： 本发明公开了一种基于媒介贡献度的新闻热点预测方法，包括：步骤一：利用新闻热点标签的生成方法及系统提取新闻数据集中的新闻簇；步骤二：利用智能信息处理技术来采集出这些热点舆情事件的相关数据；步骤三：利用贡献值计算的模型对不同领域热点事件中。本发明克服了现有人工方法效率低下，准确度严重依赖知识经验的弊端，通过大数据及语义分析技术，使用计算机算法实现，大大提升速度、效率及其适用场景，通过大数据技术，采集和分析海量数据，极大扩大了分析的样本数据及案例，充分利用历史积累的大量案例，对于用户内容倾向和舆论热点传播的各方面特征进行挖掘，模型更为科学合理，分析结果不断得到改善，并达到一定准确度。

摘要： 本发明实施例提供一种网络新闻热点挖掘方法及装置，该方法包括：对原始网络新闻数据进行预处理，得到网络新闻信息；通过双语LDA主题模型和双语LSA模型提取所述网络新闻信息中的文本特征向量；根据所述网络新闻信息中的文本特征向量，利用Single‑Pass聚类算法在Spark平台上并行化运算，得到新闻热点话题信息。通过双语LDA模型和双语LSA模型相结合的文本特征提取方法不仅在主题模型中包含了对各话题有较强区分度的实体信息，还考虑了文本上下文之间的语义联系，并利用基于Spark的并行化Single‑Pass聚类算法，加快聚类速度，更有效准确的实现网络新闻热点挖掘。

摘要： 本发明提供了一种海量新闻热点话题提取方法和系统。所述方法，包括采用并行化的训练模型获取得到新闻文本数据间的相似度，再采用改进后的卷积神经网络模型根据相似度获取得到新闻文本数据的分类，然后，采用聚类算法对分类后的新闻文本数据进行话题聚类，进而从海量的新闻数据中检测出各类别下的热点话题，以保证新闻热点话题提取的准确性，并且，整个新闻热点话题的提取过程均是基于并行化的方式，这就能够进一步提高新闻热点话题的提取效率。

摘要： 本发明公开了一种基于爬虫的新闻热点词获取方法，包括：在新闻类别的搜索引擎上搜索关键词，获取搜索页的url；使用python语言，结合bs4和requests包抓取每一条的搜索结果以及下载每一页的静态html；再用goose抓取每个网页的标题和正文；使用chardet包、requests包和goose包的编码转换函数对标题和正文进行编码；将得到的每个网页的标题与正文根据时间归类成文档；将每个文档分别读入jieba分词进行分词，对得到的分词结果进行去停词以及删除使用停词表删不掉的特殊词，使用python的数据结构，即字典，进行词频统计并排序。本发明有用于新闻相关的工作者和数据分析相关的工作者。