新闻访谈

摘要： 传统媒体与新兴媒体在融合中如何守正创新,走出一条适合传统媒体的融合发展之路?本文以新闻访谈节目为研究对象,以厦门电视台《TV透》栏目为具体案例,主要从现状、挑战、策略三个方面进行分析,以促进新闻访谈节目的进一步发展。同时,也希望相关研究可以为相关工作人员提供帮助。

摘要： 整篇文章将重点研究立场表述,因为立场表述对于整个新闻访谈话语来讲,产生着至关重要的影响,我们主要分析立场表述的相关语言形式,然后在具体的语境之下探讨立场协商的交际特征。除此之外,在这样的一个大环境之下,我们还需要巧妙的借助人际语,用理论重点分析记者在新闻访谈语境当中所表达的相关立场,并在这样的一个立场之上所引发的和谐管理,这样一来,可以为媒体话语的立场表述提供更好的视角。

摘要： 整篇文章将重点研究立场表述,因为立场表述对于整个新闻访谈话语来讲,产生着至关重要的影响,我们主要分析立场表述的相关语言形式,然后在具体的语境之下探讨立场协商的交际特征.除此之外,在这样的一个大环境之下,我们还需要巧妙的借助人际语,用理论重点分析记者在新闻访谈语境当中所表达的相关立场,并在这样的一个立场之上所引发的和谐管理,这样一来,可以为媒体话语的立场表述提供更好的视角.

摘要： 在新闻访谈节目中,新闻主持人可以适宜的使用共情能力,这样可以让新闻主持人与访谈嘉宾减少距离感,使主持人与访谈嘉宾的交流更加深入化,使新闻访谈节目更具有代入感,新闻访谈节目的内容也更加饱满充实,更具有真实感.对于新闻访谈节目主持人的共情能力,一要提升自身的共情职业素养,克服在访谈节目中的过分自我主体地位,丰富自身的文化内涵;二要熟练运用共情的技巧方法,提前对访谈工作做好前期准备工作,了解访谈嘉宾的基本情况,以了解作为共情的根本和先决条件,遵循平等交流的原则,做一个忠实的聆听者.本文就新闻访谈节目主持人的共情能力展开探讨,掌握新闻访谈节目的共情的方法,做好新闻访谈节目.

摘要： 电视新闻访谈作为电视工作的创新成果之一,越来越受到各种新闻栏目的重视,虽然,访谈有着吸引力强、可塑性高的优势,而且节目内容的深浅度也可根据需要灵活的把握。但是,由于很多实际问题的困扰,比如时长有限、主题严肃、内容枯燥等,让电视新闻访谈节目的操作难度很大,想做的好并不容易。在下文中我将工作多年来,个人对新闻访谈节目的注意事项进行阐述。

摘要： 在移动互联网技术的推动下,四川广播电视台旗下的“四川观察”以其独特的传播策略迅速“出圈”,吸粉无数。在此传播语境下,传统类型的新闻访谈节目面临许多新的机遇和挑战,这对主持人的素质和业务都提出了更多新要求。主持人应从新闻访谈节目主持现状出发,明确自身定位,充分发挥互联网传播优势,并且以敏锐的互联网嗅觉,确立新的语言传播调性,以极具网感化的语言传播方式,激发受众兴趣,增强受众黏性,从而有效提升新媒体新闻访谈节目的传播影响力。

摘要： 电视新闻访谈是以电视为传播手段,以图像、声音、文字等为传播符号,围绕着某一个新闻事件、事态进行单篇访谈式深度报道。电视新闻访谈总体上来说是针对某一个新闻事件进行报道,但在报道过程中加入访谈这种互动性较强、双向交流的报道形式,使得整个事件的呈现更加鲜活,节目可看性更强,有效加强了新闻讯息的传播到达率,是电视新闻采访中最有效的一种节目形式。

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。

摘要： 本发明提供一种基于新闻异构网络的关系感知新闻推荐方法、系统、设备，其中方法首先构建新闻异构网络（各个目标新闻所共同形成的目标新闻异构网络的集合），基于显式关系和隐式关系，使得该新闻异构网络包含所有用户点击新闻和用户候选新闻节点，并融入了异构的多视图新闻信息节点和外部知识节点丰富新闻网络表示，同时利用异构节点分别构建显式连接和隐式连接两种新闻关系，而后基于所提出的新闻异构网络和用户历史行为分别获取细粒度新闻理解表征和用户兴趣表征，如此达成适合用户的新闻推荐，相较于现有技术能够缓解新闻冷启动问题，增强用户兴趣的可解释性和准确性，最终从逻辑上提高新闻推荐的准确性。