新闻职业精神

摘要： 在泛媒体时代,传统新闻单位和新闻工作者面临着诸多挑战。做有灵魂的编辑、记者,是职业新闻人能够胜过电脑、胜过写稿机器人和虚拟主持人最有效的利器。

摘要： 回顾:2021年10月12日,中央宣传部、中央网信办、国家广电总局、中国记协主办的第八届“好记者讲好故事”活动选拔赛在北京举行。观点解读好记者讲好故事,关键在于选出“好记者”,始终忠诚党的事业,坚持以人民为中心,增强“脚力、眼力、脑力、笔力”,弘扬新闻职业精神,恪守职业道德。好记者讲好故事,根本在于讲出“好故事”。

摘要： 新时代提升新闻职业精神,必须用治理的视角审视新闻业发展存在的问题,鼓励和支持多方主体共同参与、多种手段协同运用.新闻行业主管部门要肩负起强化新闻职业精神的职责,媒介组织要承担起滋养新闻职业精神的任务,新闻工作者要自觉坚守新闻职业精神,共同为提升新闻工作队伍的新闻职业精神贡献力量.

摘要： 新闻职业精神作为新闻职业的精神内核与灵魂,对引领新闻工作者恪守职业道德发挥着关键作用.本文对新时代新闻职业精神的内涵和演进、问题和意义、塑造和践行进行了解析,提出新闻从业者应以弘扬新时代新闻职业精神为职业追求,为实现中华民族伟大复兴的中国梦做出独特的时代贡献.

摘要： 新闻职业精神是新闻职业独有或其他职业少有的精神,应该有质的规定性,从而与其他职业精神相区别.新闻职业精神是职业新闻工作者从事新闻活动广泛认同或遵循的基本价值追求与核心观念.求真务实的新闻传播精神、冒着生命危险"逆行"是新闻职业精神的核心要义.在新媒体时代,新闻职业精神面临风险和挑战.

摘要： 在"液态"社会的大背景下,当代新闻职业精神面临着三个主要困惑:新闻真实原则被动摇,新技术究竟会怎样影响新闻工作,新闻职业精神被商业主义原则渗透.新闻从业者对自己职业角色认知的变化,新闻职业边界的消弭,或许是若干困惑由以产生的原因.

摘要： 斯诺在中国的13年中,很好的用实践去诠释了新闻职业精神和职业素养。斯诺的新闻职业和职业素养包括了实事求是的职业责任、独立公正的职业操守、关心人民的职业情感和勇敢细心的职业作风等方面。这些新闻职业精神和职业素养值得每一位从事新闻工作的们去学习。虽然因为国籍差异、政治立场等各种因素,斯诺都在不同的历史阶段中被不同的人去解读或是带着偏见去评判。在本文中,笔者将抛开这些政治层面的因素,单纯地从斯诺的新闻职业精神和新闻职业素养去谈,把他作为一名纯粹的记者去看,去客观地认识斯诺的新闻职业精神和新闻职业素养。

摘要： 文章介绍了新闻职业精神的社会责任与其职业道德规范的内涵，并阐述了道德建设对新闻工作的重要性。

摘要： 著名新闻人黄远生提出“四勤”记者的观点（腿勤、手勤、脑勤、嘴勤）,是对新闻职业精神的精辟总结.笔者认为,勤学习、多借鉴;勤总结、多积累;勤写作、多练笔;勤联络,多织网;勤动脑、多实践,“五勤五多”的一名摄影记者从人门-合格-升华-优秀这一过程的必要条件,只有坚持不懈地培养职业精神,努力努力再努力,方能迈向自我实现之路。

摘要： 1933年中国报人群体确立每年9月1日为记者节.“九一”记者节,从民间报人自发庆祝到国民政府确认其为“国定记者节”,彰显了民国报人群体职业形象与地位的提升.借助“九一”记者节及其活动,依托“言论”与“仪式”,民国报人群体力图建构新的社会历史记忆,借以扭转自近代以来国人对新闻界的负面认识.本文认为,“九一”记者节是民国报人群体重塑职业形象和报界传统的自我尝试,同时亦昭示中国职业化报人群体的崛起.

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： 本公开的职业治疗辅助装置具备输入数据受理部、估计部以及估计数据输出部。输入数据受理部受理包含职业治疗评价的对象者的睡眠数据和对象者的基本数据的输入数据的输入。估计部通过将受理的输入数据输入到学习完毕的人工智能，由此使人工智能估计对象者的日常生活动作数据及对象者的身体机能数据。估计数据输出部输出人工智能所估计的数据。睡眠数据包括翻身次数、体动次数、卫生间次数以及卫生间时间。基本数据包括年龄、身高、体重以及病历。日常生活动作数据包括进食、洗手间、排便、转移至洗手间、移动步行、理解、问题解决及记忆。身体机能数据包括握力。根据该结构，能够得到不依赖于评价者的客观的、有助于实施职业治疗的数据。

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。