新闻叙事

摘要： 融媒体发展步伐的加快,为媒体新闻叙事带来了颠覆性的变革,同时业务平台的整合为媒体工作提供了新的渠道,因此,新闻人需根据各业务平台使用特点,合理采用各种叙事方式,创新策划,助力传统媒体的转型升级。本文主要阐述融媒体时代媒体新闻叙事的创新路径。

摘要： 央视新闻新媒体中心连续三年持续推出“大国外交最前线”Vlog新闻,开启中国外交活动报道的全新体验,成为“Vlog+新闻”报道形式中的成功案例。纵观“大国外交最前线”2021—2022年2月共16期的Vlog新闻,其叙事主体多元化,叙事结构多样化,叙事主题明确,叙事节奏轻快明朗。“大国外交最前线”Vlog新闻带来的启示是:不仅要注重叙事主体创新,增强交互性,而且要注重叙事策略创新,形成自身独有的风格。

摘要： 融媒体时代,随着移动互联网的兴起以及流媒体的广泛影响,媒体矩阵由单一化向多元化演化,不同的媒体展现出了不同的矩阵平台,形成了聚合发散型的新闻叙事结构。这种非线性、非结构化的新闻叙事策略的发展,有效的推动了融媒体时代新闻的传播与扩散,同时也产生了一些问题。正是在这一背景下,如何有效的分析融媒体时代的新闻叙事策略,如何有效的建立对融媒体时代新闻叙事的新机制,成为每一个媒体人关注的重点。本文以融媒体时代的新闻叙事策略为研究核心,就当前阶段新闻叙事媒介的变化及融媒体时代,新闻叙事策略的转移进行剖析,对融媒体时代新媒体新闻叙事策略,创新路径进行了全面的研究。

摘要： 新闻叙事是对特定时间、地点所发生事件的记录,力求真实性,在语篇特点上与文学叙事有所不同。从认知语篇的角度看,《中国日报》的脱贫攻坚报道在新闻叙事上一般遵循以下几种调节机制:视角变换、突显差异以及隐喻映射。视角为语篇提供时空框架,制约着语篇的组织以及情感态度;突显对语言所传达信息进行取舍和安排;隐喻在语篇处理过程中支持着信息的储存和提取。

摘要： 受媒介环境和社会认知体系的影响,尤其是在互联网语境下,传统新闻叙事壁垒不断消融,用户从消费者转变为生产者,叙事模式从线性叙事转变为非线性叙事,叙事主体地位弱化,从权威走向隐退。在全新的叙事理念与互联网技术驱动下,新闻叙事的本质从新闻生产转变为新闻管理,叙事意义从告知叙事升级为参与叙事,新闻的价值及意义被不断重塑,由此引发了叙事效应的升级,形成了一种全新的叙事体验。

摘要： 伴随着新媒体的崛起,普通人参与媒介叙述的潜能得到释放,受众在新闻叙事中的主体性得到彰显。从公共新闻到公民新闻的发展,使受众的新闻叙述控制权得到扩张。新媒体环境下普通受众参与的互动叙述从不同角度延伸新闻故事的情节线,使之成为一个开放性文本。“受众叙述”所具备的动态生成的特性,导致文本边界趋于消解,由此建构了新闻叙事的“全文本”。受众以“游猎”姿态展开新闻叙述,对主流媒体的新闻文本进行挪用、拼贴和戏仿,生成具有“杂交”性质的叙述文本,成为当下年轻世代新闻消费的“间接化”与“娱乐化”的重要表征。作为一种“生产者式文本”,受众叙述不再受制于新闻类别的“常规”,为新闻“诗学功能”的实现提供了更多可能,并在集体意义建构中发挥重要作用。

摘要： 卫星技术的发展,使人们拥有更广阔的视阈、更独特的视角来制作、解读和体验新闻。笔者收集了新华社2019年8月31日至2021年8月31日起发布的136篇卫星新闻,将其实践分为尝试、探索、深化三个阶段,从文本内容、呈现形式、意义建构等角度分析其内容创新,在品牌打造、知识普及、数据使用方面提出建议,以期助推卫星数据更好地融入新闻内容制作的各个环节。

摘要： 暖新闻是一种积极向上、呈现社会温情的新闻类型,贴近受众生活,具有积极的社会影响。暖新闻之所以受到大众的广泛欢迎,和其使用讲故事的方式呈现新闻内容密不可分。暖新闻在讲故事方面具有独特的优势。以相关暖新闻报道为例,从故事、话语、叙述三方面分析暖新闻叙事的内在机理。

摘要： 随着移动互联网技术的快速发展,传播媒介为了能够更好地适应社会经济发展需求,也在不断地进行更新和变革。对于融媒体的发展带来了强大的推动力,导致传统媒体在经营过程中也面临着不小的挑战。无论是传统媒体还是新媒体,为了能更好地适应社会发展需求,就要对新闻叙事策略进行创新,要精准把握不同媒介平台优势,才能找到更加适宜的发展创新路径。

摘要： 融媒体时代的到来推动了短视频新闻的蓬勃发展,改变了人们获取新闻信息的方式与习惯,从根本上重塑了新闻业的面貌。一时间各大主流媒体纷纷试水短视频领域,希望以此来推动自身的融媒转型走向深水区。短视频新闻与传统电视新闻之间不仅是时长上的差别,其叙事策略、传播逻辑等均发生了革命性的变化,主流媒体想要在激烈的短视频竞争中脱颖而出,需要依照互联网思维,重塑自身的新闻生产理念与方式。“央视频”是中央广播电视总台打造的旗舰级主流媒体融媒传播变革产品,优质、清晰且富有网感的短视频新闻是其在新媒体立足的关键。本文以“央视频”中的新闻短视频作品为例,从叙事主体、叙事视角、叙事话语与叙事价值四个角度入手,探讨了主流媒体短视频生产所应具备的特点以及未来并对未来新闻类短视频叙事路径进行了展望。

摘要： 2004年2月23日，云南大学发生了一起有4人遇害的校园凶杀案，引起社会广泛关注，随后公安部门悬赏20万元全国通缉嫌疑犯马加爵，此事件一时间成为街头巷尾的热门话题。从2月25日消息公布到3月15日嫌犯落网，传媒对事件进行了大量报道，特别是关于嫌犯马加爵的报道。rn 在本研究中，将眼光投向报纸对事件的大量报道上，试图弄清楚事件在传媒上呈现为何种状态，这种新闻呈现与真实事件之间存在着何种差距，而新闻呈现又是借助怎样的规则使得传媒将悲剧“戏剧化”的这一运作得以实现。

摘要： 2004年2月23日，云南大学发生了一起有4人遇害的校园凶杀案，引起社会广泛关注，随后公安部门悬赏20万元全国通缉嫌疑犯马加爵，此事件一时间成为街头巷尾的热门话题。从2月25日消息公布到3月15日嫌犯落网，传媒对事件进行了大量报道，特别是关于嫌犯马加爵的报道。rn 在本研究中，将眼光投向报纸对事件的大量报道上，试图弄清楚事件在传媒上呈现为何种状态，这种新闻呈现与真实事件之间存在着何种差距，而新闻呈现又是借助怎样的规则使得传媒将悲剧“戏剧化”的这一运作得以实现。

摘要： 2004年2月23日，云南大学发生了一起有4人遇害的校园凶杀案，引起社会广泛关注，随后公安部门悬赏20万元全国通缉嫌疑犯马加爵，此事件一时间成为街头巷尾的热门话题。从2月25日消息公布到3月15日嫌犯落网，传媒对事件进行了大量报道，特别是关于嫌犯马加爵的报道。rn 在本研究中，将眼光投向报纸对事件的大量报道上，试图弄清楚事件在传媒上呈现为何种状态，这种新闻呈现与真实事件之间存在着何种差距，而新闻呈现又是借助怎样的规则使得传媒将悲剧“戏剧化”的这一运作得以实现。

摘要： 2004年2月23日，云南大学发生了一起有4人遇害的校园凶杀案，引起社会广泛关注，随后公安部门悬赏20万元全国通缉嫌疑犯马加爵，此事件一时间成为街头巷尾的热门话题。从2月25日消息公布到3月15日嫌犯落网，传媒对事件进行了大量报道，特别是关于嫌犯马加爵的报道。rn 在本研究中，将眼光投向报纸对事件的大量报道上，试图弄清楚事件在传媒上呈现为何种状态，这种新闻呈现与真实事件之间存在着何种差距，而新闻呈现又是借助怎样的规则使得传媒将悲剧“戏剧化”的这一运作得以实现。

摘要： 2004年2月23日，云南大学发生了一起有4人遇害的校园凶杀案，引起社会广泛关注，随后公安部门悬赏20万元全国通缉嫌疑犯马加爵，此事件一时间成为街头巷尾的热门话题。从2月25日消息公布到3月15日嫌犯落网，传媒对事件进行了大量报道，特别是关于嫌犯马加爵的报道。rn 在本研究中，将眼光投向报纸对事件的大量报道上，试图弄清楚事件在传媒上呈现为何种状态，这种新闻呈现与真实事件之间存在着何种差距，而新闻呈现又是借助怎样的规则使得传媒将悲剧“戏剧化”的这一运作得以实现。

摘要： 2004年2月23日，云南大学发生了一起有4人遇害的校园凶杀案，引起社会广泛关注，随后公安部门悬赏20万元全国通缉嫌疑犯马加爵，此事件一时间成为街头巷尾的热门话题。从2月25日消息公布到3月15日嫌犯落网，传媒对事件进行了大量报道，特别是关于嫌犯马加爵的报道。rn 在本研究中，将眼光投向报纸对事件的大量报道上，试图弄清楚事件在传媒上呈现为何种状态，这种新闻呈现与真实事件之间存在着何种差距，而新闻呈现又是借助怎样的规则使得传媒将悲剧“戏剧化”的这一运作得以实现。

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： 本发明实施例提供了一种叙事对象的叙事能力评估方法及装置，包括：获取叙事对象的多个目标媒体作品和每个目标媒体作品在媒体展示平台上的第一评分；基于每个预设叙事维度对应的评分模型，确定每个目标媒体作品在该目标媒体作品的题材所关联的每个预设叙事维度的第二评分；将每个目标媒体作品的第一评分映射至媒体展示平台对应的归一化评分区间，得到该目标媒体作品的第三评分；根据每个目标媒体作品在每个预设叙事维度的第二评分，以及该目标媒体作品的第三评分，确定该目标媒体作品的第四评分；根据每个题材的每个目标媒体作品的第四评分，确定叙事对象在该题材上的叙事能力评分。采用该技术方案，能提高叙事对象的叙事能力评估的准确性。

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。