财经新闻

摘要： 融媒体时代,财经新闻受众面不断扩大,财经信息传播途径呈现多样化发展趋势,传统财经媒体的内容产出无法适应时代的发展。随着财经新闻的受众特点发生改变,财经新闻大众化趋势日益明显。从财经新闻语言的大众化、内容的案例化以及传播渠道的多样化三个方面对当前财经新闻大众化的演变特点进行简要分析,提出财经新闻大众化的创作应以大众需求为导向,确保财经新闻创作的准确性和权威性,贴合民众的实际生活,丰富报道内容的表现形式,在传播策略上适应融媒体传播趋势,创新传播方式,利用新技术,实现财经新闻的创新发展。

摘要： 近些年来,随着信息技术的不断发展,我们正在逐渐进入一个大数据的时代。在这个时代中,新媒体与云计算正在以前所未有的速度发展着,而财经媒体的受众规模也在不断扩大,受众群体的需求呈现出深层次、多样化的趋势,这就对当前我国财经新闻有了新的要求。为了顺应时代发展的需要,财经新闻行业需要从广度与深度这两个维度来进一步满足用户对数据的获取、理解以及对经济发展走势的预测的需求。财经新闻必须更加重视数据,强调数据整合和分析,建立强大的数据库,相关企业要组建起一个良好的合作平台,对资源进行共享;对资本市场给予更多的关注,发挥自身的舆论监督作用;强化相关工作人员的工作素质,对管理模式进行大胆地创新,只有这样,才能够在真正意义上提升自身的核心竞争力,有效地延长品牌的生命周期。

摘要： 财经新闻的情感分析有助于企业和投资者确定投资风险和提高经济效益,具有较高的应用价值。针对财经新闻文本,提出一种在图卷积神经网络中使用依存句法分析(Dependency Analysis-based Graph Convolutional Network,DA-GCN)的情感分析方法。该方法通过分析文档中词语的依存关系,获取句子的语序信息和文档中重要的句子成分,再通过词语在文档中的共现信息实现信息传递和对图的参数更新。在财经新闻数据集上进行的实验表明,本文提出的方法与传统深度学习方法相比,在各项评价指标上都取得显著提升。

摘要： 随着经济不断发展,人们对经济方面的信息需求显著提升,财经新闻的受众与日俱增。 基于此,为了充分满足人们的财经经济需求和迎合大数据时代的发展要求,本文从深度和广度两个方面切入,探究大数据背景下财经新闻的转变方向和发展策略。

摘要： 随着信息技术的变革,人们的信息生产已经逐步进入融媒体时代。各种新闻媒介在发展的过程中得以整合,进而实现了资源融合的新型媒介传播格局。本文首先介绍融媒体时代的财经新闻,并阐述融媒体新闻报道的特点,针对这些特点,提出融媒体时代财经新闻报道的亲民化传播策略。

摘要： 在传统新闻媒体商业模式亟待转型的当下,新闻付费已历经“新闻硬墙”“新闻软墙”的淬炼,但受制于内容同质化、版权保护不当、付费阅读习惯尚未养成等问题,付费转化效果始终不佳。本文认为,财经类信息在新闻付费领域具备着得天独厚的优势,是“新闻细胞壁”模式的理想试验场所,在优化财经新闻付费方式的同时,帮助读者培养阅读财经新闻的习惯,创新财经媒体的盈利模式,重塑新闻生产业务流程,提高读者对新闻媒体的忠诚度选择。

摘要： 中国从全面小康迈向共同富裕,经历从增长到分配的话语转变,财经新闻也变成“关于生活的报道”。与社会新闻的生动性、故事性、趣味性相比,财经新闻的时效性、专业性、理论性较强,对于时政报纸来说是一个干巴而且困难的领域,需要繁复的解释和阐明相关的环境。《河南日报》针对财经新闻里层出不穷的学术用语和数理概念,立足信息价值与传播需要,以数字化解析,故事化叙述,革新性表达,淬炼用数字讲故事的力量,让读者理解财经新闻的短期现实和长期含义。

摘要： 在媒体融合不断向纵深发展的背景下,媒体间的合作性以及媒体与受众间的互动性显著提升。然而,主流财经媒体常常因其传播内容的权威性、严肃性与专业性在传播渠道的选择上更倾向于传统渠道,侧重于将内容以文字、图片等形式进行呈现,缺乏灵活性与吸引力。针对现实存在的问题,财经媒体的传播策略不能简单停留在内容的单向输出,或是简单的双向互动和效果反馈,还需要进一步推动内容、渠道、平台方面的深度融合,做到精准选择传播渠道,把更多优质内容、先进技术、专业人才向多平台汇集。同时,更应注重在实现传播形式、传播策略、运营管理方式转变的同时,寻求真正实现媒体深度融合发展理念的转变,加快传统媒体和新兴媒体在体制机制、政策措施、流程管理等方面的融合步伐,催化融合质变,放大一体效能。

摘要： 当今社会已迈入大数据时代,人们的种种活动无一不会在数据空间留下痕迹,这一切都源自网络信息技术的发展应用。在大数据背景下,网络信息技术进一步发展,与此同时,财经媒体的受众规模不断壮大,受众的需求不断向深层次、多样化方向发展,这对我国财经新闻报道提出了全新的要求。基于此,研究从财经新闻的内涵入手,阐述数据与财经新闻报道的关联性,分析大数据背景下财经新闻报道面临的困境,提出大数据背景下财经新闻报道策略,包括对财经数据予以有效甄别、借助可视化推进扁平化信息呈现、结合受众特征推进财经新闻报道的精准推送、彰显财经新闻报道的服务性等。

摘要： 由于专业性强等原因,传统媒体的财经新闻大多呆板枯燥、沉闷乏味,本就很难抓住受众眼球。加上具备传播迅捷、内容丰富、形式多样、互动积极等多重优势的新媒体的冲击,传统媒体财经新闻面临前所未有的挑战。如何利用新媒体推进传统媒体财经新闻的全方位变革,成为当前传统媒体财经新闻转型创新的重要议题。文章阐述传统媒体财经新闻的特征,在分析新媒体时代传统媒体财经新闻面临的困境的基础上,探究相应的发展策略,旨在为其突出重围、破茧重生提供思路。

摘要： 无论是撰写某一特定经济领域的专业记者，还是从事综合性财经报道的采编人员，要想写好财经新闻报道，可以从选题寻求新视角，主题内容鲜明化；改变思维方式，多角度思考财经报道；注重写作技巧，增强财经报道可读性几个方面来考虑。

摘要： 在对国外一些成熟资本市场的财经新闻报道进行研究之后发现，财经新闻恰恰是所有报道中较有规范可循的新闻品种，因为经济学和金融学本身就是具有科学性极强的学科。通过汲取汤姆森——路透培训课程的一些经验，本文认为财经媒体根据各自的定位和侧重，制定出适宜的报道规范，及时对记者进行一定的培训，让记者能在短期内掌握财经报道的要领，从而能够迅速提高财经新闻的专业性和可读性。

摘要： 在数据新闻已经成为未来新闻业趋势的今天,国内数据新闻也于近几年出现并快速发展,尤其以财新网"数字说"频道为代表,但相较于国外仍有很大差距,所以,本文以财新网"数字说"频道的数据新闻为研究案例,从财经新闻类型、数据抓取、数据分析几个维度进行内容分析,并结合对"数字说"工作人员和业界人士的访谈,试图探寻其数据挖掘的特性、瓶颈,从而揭示国内数据新闻实践困境的实质问题所在.

摘要： 传统媒体向新媒体转型已是大势所趋,但走在新媒体转型前沿的,无疑是财经媒体.这是由财经资讯传播的规律决定的.众所周知,财经资讯的受众往往具有"读者"和"投资者"的双面性.这种双面性特征决定了他们对于即时资讯的渴望较之普通读者更为强烈.信息的早一分钟到达,不仅满足的是知情权,更重要的是这种信息有可能直接转化为投资收益.而政治、军事、文化、社会等其他报道提供的相关信息,虽然也可能影响到读者的投资行为,但这种影响更多是间接的.换句话说,是读者的直接需求迫使财经媒体寻找更及时、更便捷、更有效的传播方式.新媒体的兴起使财经媒体的转型成为必然.传统媒体向新媒体转型尚需迈过“四道坎”。市场化竞争不充分，内容同质化严重。门户网站低价掠夺导致传统媒体话语权丧失。传统媒体技术力量捉襟见肘。平媒由版面业态向新媒体业态的流程再造。“分合传播”将成为新媒体内容呈现的主要形式。在传播“碎片化”时代“减法”比“加法”重要。rn 资讯业务利用新媒体，通过分类定制、实时推送、定向调研、滚动发布、客服互动等方式，在坚持碎片化滚动传播的基础上，加大做“减法”的力度，实现了机构用户对所需要的政策信息和公司动向的最快掌握，使资讯传播的有效性大大提高。在经营上，资讯业务成为报社新的盈利增长点，短短两年时间就获得良好收益，较好地体现了新媒体业务价值。盈利模式的确立是转型成功标志。新媒体发展把握节奏，稳健推进向新媒体的转型。文人办报VS工程师办报，转变新媒体发展理念。坚持有所为有所不为，选择新媒体转型方向。探索新媒体业态下的盈利模式是转型关键。

摘要： 传统媒体向新媒体转型已是大势所趋,但走在新媒体转型前沿的,无疑是财经媒体.这是由财经资讯传播的规律决定的.众所周知,财经资讯的受众往往具有"读者"和"投资者"的双面性.这种双面性特征决定了他们对于即时资讯的渴望较之普通读者更为强烈.信息的早一分钟到达,不仅满足的是知情权,更重要的是这种信息有可能直接转化为投资收益.而政治、军事、文化、社会等其他报道提供的相关信息,虽然也可能影响到读者的投资行为,但这种影响更多是间接的.换句话说,是读者的直接需求迫使财经媒体寻找更及时、更便捷、更有效的传播方式.新媒体的兴起使财经媒体的转型成为必然.传统媒体向新媒体转型尚需迈过“四道坎”。市场化竞争不充分，内容同质化严重。门户网站低价掠夺导致传统媒体话语权丧失。传统媒体技术力量捉襟见肘。平媒由版面业态向新媒体业态的流程再造。“分合传播”将成为新媒体内容呈现的主要形式。在传播“碎片化”时代“减法”比“加法”重要。rn 资讯业务利用新媒体，通过分类定制、实时推送、定向调研、滚动发布、客服互动等方式，在坚持碎片化滚动传播的基础上，加大做“减法”的力度，实现了机构用户对所需要的政策信息和公司动向的最快掌握，使资讯传播的有效性大大提高。在经营上，资讯业务成为报社新的盈利增长点，短短两年时间就获得良好收益，较好地体现了新媒体业务价值。盈利模式的确立是转型成功标志。新媒体发展把握节奏，稳健推进向新媒体的转型。文人办报VS工程师办报，转变新媒体发展理念。坚持有所为有所不为，选择新媒体转型方向。探索新媒体业态下的盈利模式是转型关键。

摘要： 传统媒体向新媒体转型已是大势所趋,但走在新媒体转型前沿的,无疑是财经媒体.这是由财经资讯传播的规律决定的.众所周知,财经资讯的受众往往具有"读者"和"投资者"的双面性.这种双面性特征决定了他们对于即时资讯的渴望较之普通读者更为强烈.信息的早一分钟到达,不仅满足的是知情权,更重要的是这种信息有可能直接转化为投资收益.而政治、军事、文化、社会等其他报道提供的相关信息,虽然也可能影响到读者的投资行为,但这种影响更多是间接的.换句话说,是读者的直接需求迫使财经媒体寻找更及时、更便捷、更有效的传播方式.新媒体的兴起使财经媒体的转型成为必然.传统媒体向新媒体转型尚需迈过“四道坎”。市场化竞争不充分，内容同质化严重。门户网站低价掠夺导致传统媒体话语权丧失。传统媒体技术力量捉襟见肘。平媒由版面业态向新媒体业态的流程再造。“分合传播”将成为新媒体内容呈现的主要形式。在传播“碎片化”时代“减法”比“加法”重要。rn 资讯业务利用新媒体，通过分类定制、实时推送、定向调研、滚动发布、客服互动等方式，在坚持碎片化滚动传播的基础上，加大做“减法”的力度，实现了机构用户对所需要的政策信息和公司动向的最快掌握，使资讯传播的有效性大大提高。在经营上，资讯业务成为报社新的盈利增长点，短短两年时间就获得良好收益，较好地体现了新媒体业务价值。盈利模式的确立是转型成功标志。新媒体发展把握节奏，稳健推进向新媒体的转型。文人办报VS工程师办报，转变新媒体发展理念。坚持有所为有所不为，选择新媒体转型方向。探索新媒体业态下的盈利模式是转型关键。

摘要： 传统媒体向新媒体转型已是大势所趋,但走在新媒体转型前沿的,无疑是财经媒体.这是由财经资讯传播的规律决定的.众所周知,财经资讯的受众往往具有"读者"和"投资者"的双面性.这种双面性特征决定了他们对于即时资讯的渴望较之普通读者更为强烈.信息的早一分钟到达,不仅满足的是知情权,更重要的是这种信息有可能直接转化为投资收益.而政治、军事、文化、社会等其他报道提供的相关信息,虽然也可能影响到读者的投资行为,但这种影响更多是间接的.换句话说,是读者的直接需求迫使财经媒体寻找更及时、更便捷、更有效的传播方式.新媒体的兴起使财经媒体的转型成为必然.传统媒体向新媒体转型尚需迈过“四道坎”。市场化竞争不充分，内容同质化严重。门户网站低价掠夺导致传统媒体话语权丧失。传统媒体技术力量捉襟见肘。平媒由版面业态向新媒体业态的流程再造。“分合传播”将成为新媒体内容呈现的主要形式。在传播“碎片化”时代“减法”比“加法”重要。rn 资讯业务利用新媒体，通过分类定制、实时推送、定向调研、滚动发布、客服互动等方式，在坚持碎片化滚动传播的基础上，加大做“减法”的力度，实现了机构用户对所需要的政策信息和公司动向的最快掌握，使资讯传播的有效性大大提高。在经营上，资讯业务成为报社新的盈利增长点，短短两年时间就获得良好收益，较好地体现了新媒体业务价值。盈利模式的确立是转型成功标志。新媒体发展把握节奏，稳健推进向新媒体的转型。文人办报VS工程师办报，转变新媒体发展理念。坚持有所为有所不为，选择新媒体转型方向。探索新媒体业态下的盈利模式是转型关键。

摘要： 鉴于财经信息受众日益多元化，应遵循市场经济利益主体对新闻需求的“贴近性、实用性”原则，凭借灵活的信息处理方式与科学的分析判断，从受众的实际需求出发，最大程度地体现财经信息的价值。与此同时，随着财经信息的广泛性和普及性逐渐增强，报道过程中也可借鉴大众化媒体的传播机制，通过灵活运用数字等方式将专业的财经信息通俗化、大众化，从而增强财经信息报道的冲击力与普适性。

摘要： 鉴于财经信息受众日益多元化，应遵循市场经济利益主体对新闻需求的“贴近性、实用性”原则，凭借灵活的信息处理方式与科学的分析判断，从受众的实际需求出发，最大程度地体现财经信息的价值。与此同时，随着财经信息的广泛性和普及性逐渐增强，报道过程中也可借鉴大众化媒体的传播机制，通过灵活运用数字等方式将专业的财经信息通俗化、大众化，从而增强财经信息报道的冲击力与普适性。

摘要： 鉴于财经信息受众日益多元化，应遵循市场经济利益主体对新闻需求的“贴近性、实用性”原则，凭借灵活的信息处理方式与科学的分析判断，从受众的实际需求出发，最大程度地体现财经信息的价值。与此同时，随着财经信息的广泛性和普及性逐渐增强，报道过程中也可借鉴大众化媒体的传播机制，通过灵活运用数字等方式将专业的财经信息通俗化、大众化，从而增强财经信息报道的冲击力与普适性。

摘要： 本发明提供的一种财经新闻早报的自动推荐方法包括：步骤S1：采集新闻数据；步骤S2:对所述新闻数据进行标注；步骤S3：训练模型，基于Fasttext训练财经新闻分类模型Model1，基于TextCNN训练新闻重要性评估模型Model2；步骤S4：模型评估；步骤S5:对所述同花顺每日财经新闻数据表T2中每个新闻数据使用所述财经新闻分类模型Model1计算类别标签，使用所述新闻重要性评估模型Model2评估重要性；步骤S6：通过控制各个分类配置config文件，按照每个类别下分数最高的对应个数新闻采集汇编成当日财经新闻早报推送给用户。通过fasttext分类算法和各大网站头条匹配自动化地对新闻质量进行评估，并利用TextCNN分类算法对财经新闻打上新闻类别标签，结合干预模块自动化生成财经新闻早报。

摘要： 本发明公开了一种结合财经新闻的股市预测方法，包括以下步骤：1.设置关键词库，在金融关键词库设置同义词组；2.同义词组都设置有权重系数组合，权重系数组合分为权重系数k1，直至权重系数kn；3.接入财经新闻资讯；4.统计W1关键词及所有关键词出现的次数之和x；5.统计出统计单元里权重系数之和，其公式为：W1＝k1+…+kx，得出Q1；6.所有正面信息的关键词权重系数之积M1＝Q1…*…Qy，所有负面信息的关键词权重系数之积M2；7.M1‑M2＝M0得出M0值。本发明通过将关键词设置权重系数来确定与所关注金融资讯的关联远近，通过在一个资讯里所有关键词权重系数之积来确定该资讯与所关注金融资讯内容远近，通过将正面信息和负面信息相减对比来判断股票的涨跌，具有大数据综合分析的能力。

摘要： 本发明揭示了一种行业财经新闻事件抽取方法及系统，该方法主要包括数据制定与收集、训练数据标注、模型构建和事件抽取，具体为应金融垂直领域的需求，通过网络爬虫算法获取规模化的行业财经新闻数据存储至数据库，并进行数据清洗与预处理，人工标注及筛查。通过模仿人们阅读习惯的抽取式摘要模型，将行业财经新闻事件抽取的核心方法分为文档粗读、文档精读与事件抽取三个阶段性模块。分先后提取文档级特征及各个句子的局部特征，并通过亲和度计算和事件得分计算、排序并结合动态选择机制抽取事件。应用该技术解决方案在行业财经新闻的数据分析中，有利于提高事件抽取的准确率和篇章级文档的处理效率，可精确、动态、全面抽取其中的重点事件描述。

摘要： 本发明提供一种用于生成财经新闻摘要的无监督图形聚类学习框架系统，包括源文件分割模块，使用BERT和PEGASUS获取每个句子的嵌入；BERT采用一个多层双向变换器编码器，对于生成任务使用thenoising函数破坏文本；PEGASUS从文件中删除或屏蔽重要的句子，并将其作为剩余句子的摘要；图聚类模块，采用图聚类机制，使用基于图的捕捉关系的方法，学习嵌入的同时基于图结构和节点信息进行聚类；摘要生成器模块，在得到文件更新的句子表述后，采用K‑means聚类算法指导生成基于每组中心点的摘要，揭示基础主题的结构。用于生成财经新闻摘要的无监督图形聚类学习框架系统及方法能够提高财经新闻文本摘要自动生成的准确度。

摘要： 本发明涉及自然语言处理中的财经新闻情感分析，具体为一种基于BERT和VAR模型的财经新闻情感分析方法，通过在情感分析任务中采用NSP语言模型，将新闻全文用CLS向量表征，并通过财经新闻数据对BERT模型进行微调，构建情感分类器，提高了情感分析效果。通过分类器提取股票相关新闻情感值，并融入其实际市场表现，构建了金融时间序列VAR模型，使用模型对真实市场进行模拟预测。此情感分析方法对自然语言处理在金融领域应用提供了实践参考。

摘要： 本发明涉及情感词典分析技术领域，具体地说，涉及基于情感词典的财经新闻中细粒度实体的情感分析方法。其方法包括如下步骤：分析大量的财经新闻；对待分析的财经新闻，基于本公司已有的数据服务—实体识别及提取，获取到该篇新闻的所有上市公司实体集合；由S2中得到的上市公司句子集合；对S3中过滤到的分词后的情感句；对每个上市公司由S4中得到所有情感句的情感分数进行加权求和；对情感分数进行极性划分。该基于情感词典的财经新闻中细粒度实体的情感分析方法中，采用情感词典的方法对新闻中每个上市公司进行情感分析和计算，对财经新闻中涉及到的每个上市公司进行情感分析，能够得到每篇文章每个上市公司的情感极性。

摘要： 本发明涉及一种财经新闻中企业主体的情感分析方法和系统，所述方法包括以下步骤：S1：采集新闻数据，根据所述采集的新闻数据进行模型训练，得到分类预测模型；S2：将待分类的新闻数据输入所述分类预测模型，对所述待分类的新闻数据中的企业主体的情感标签进行分类预测。本发明基于更先进的文本表示模型BERT和双存储结构的记忆网络模型设计而得，分类准确率更高，同时不需要领域专家制定规则模板提取额外的特征，减少了人工成本，便于维护。

摘要： 本发明提供了一种财经新闻的模型训练方法和生成方法、装置、设备及介质，属于数据处理技术领域。它解决了现有财经新闻可读性不强等问题。本财经新闻的生成方法包括以下步骤：实时公告信息获取：通过监控数据库中上市公司第一时间发布的公告，获取实时公告信息；公告预处理：将获取的PDF形式的实时公告信息转换成文本形式，并清洗获取的实时公告信息中不需要的数据；公告信息精炼：应用上述的一种财经新闻的模型训练方法训练好的公告模型，将获取的实时公告信息精炼成新闻形式；新闻推送：将新闻推送到客户端。本发明具有可读性强等优点。

摘要： 本发明公开一种实现财经新闻自动关联到股票的方法，包括：采用标注数据和待处理数据的方式，处理原始财经新闻信息；预处理该原始财经新闻信息，包括将该原始财经新闻信息数据转换为方便后续深度学习的数据形式包括多维向量形式等；采用多标签分类模型的方式，深度学习该经预处理后的财经新闻信息；应用训练好的模型，对新的财经新闻信息进行处理，自动关联财经新闻信息与股票的关系；从而达到实现可以结合分词方式、深度学习方式，实现高准确度的自动将原始财经新闻信息关联到需要关联的股票，方便用户获取所关注股票的全方位信息。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的中文财经新闻文本分类方法，主要分为词向量训练、文本预处理、神经网络模型训练、新闻分类四个部分。使用大规模财经新闻语料，通过无监督学习的方法，训练获得一个广义通用的财经类词向量模型，并有效地将词向量引入到卷积神经网络模型的训练中，通过动态调整词向量的方法増加模型的统计信息。使用的卷积网络模型结构简单，针对小样本集也能表现优异的性能，不仅有效解决中文财经新闻分类问题，还充分证明了卷积神经网络在处理文本分类问题中的有效性。