新闻评论写作

摘要： 犹记得年少时,热爱读书、性格内敛的我就对议论文写作颇感兴趣,其中一个重要原因是觉得它能够给人无限自由发挥的空间。学生时代,我把这份爱好发展成为特长,不仅收获了无数的奖状和证书,而且收到了来自老师的称赞和同学们的羡慕……这些收获不断增强了我的信心:我以为,爱好写作是上天对我最好的馈赠,它对我的整个人生而言都是一笔不可估量的财富。

摘要： 媒体是人民的喉舌,评论是媒体的喉舌.目前,传媒业的发展已经进入了大众信息时代.这种趋势是极端的.它不可避免地会导致信息泛滥,甚至任何受众的信息需求造成的信息污染.为了适应新时代以及新技术的发展,新闻媒体行业需要调整以及规划好传统信息传播手段与信息网络传播途径之间的关系,从而促进新闻媒体行业的健康发展.在这种背景下,对信息的深入管理已成为媒体发展的必然.新闻评论作为深入探索的有力武器,也成为全媒体时代新闻业竞争的新高峰.在大众信息时代,演讲要深入挖掘事件,新闻背后的新闻,哗众取宠,探索新闻评论的质量.

摘要： 一、新闻评论在高中写作教学中的价值新闻评论是写作者借用大众传播工具或载体,对新近发生或发现的新闻事实、问题、现象直接表达自己意愿的一种有理性、有思想、有知识的论说形式。高中写作教学中的新闻评论,是议论文写作教学的一种文体。把新闻评论写作纳入高中作文教学具有重要的育人价值和现实意义。

摘要： 第二十七届中国新闻奖于日前评选揭晓，浙江日报全媒体评论理论部开设的《之江观察》栏目，作为名专栏，荣获一等奖。这是浙报继上届有评论文章获得中国新闻奖三等奖之后的又一次获奖，也是对浙报近些年来尤其是自2015年来进一步强化党报理论评论工作的肯定。

摘要： 在探讨区县报新闻评论写作重要性的基础上,本文对区县报记者新闻评论的写作要点展开了分析,从而为区县报记者探索新闻评论写作途径提供参考.

摘要： 周期性选题,是新闻评论写作中需要面对的一类较为特殊的评论选题,它是周期性出现的,比如以主题日、纪念日为题的评论。周期性选题的评论往往以社论或评论员文章的面目出现。此类选题往往和那些热热闹闹的焦点话题存在一定的距离,再加上又是周期性地重复出现,因此常被人们认为是应景之作,对读者来说缺乏阅读的兴趣。那么,该如何写作周期性选题的评论文章？

摘要： 本发明提供了一种新闻评论的预测方法和新闻评论的预测系统，其中，新闻评论的预测方法包括：确定发布新闻所属的领域；获取预设时间范围内用户对所述领域的新闻的评论记录集合；根据所述发布新闻的关键字，确定所述发布新闻属于所述评论记录集合的评论概率；在所述评论记录集合中，确定用户评论过的新闻数量与新闻总数的评论比例；根据所述评论概率和所述评论比例对所述发布新闻的评论数目进行预测。通过本发明的技术方案，提高了对互联网的舆论热点新闻的宏观预测能力和调控性。

摘要： 本发明提供了一种新闻评论的预测方法和新闻评论的预测系统，其中，新闻评论的预测方法包括：确定发布新闻所属的领域；获取预设时间范围内用户对所述领域的新闻的评论记录集合；根据所述发布新闻的关键字，确定所述发布新闻属于所述评论记录集合的评论概率；在所述评论记录集合中，确定用户评论过的新闻数量与新闻总数的评论比例；根据所述评论概率和所述评论比例对所述发布新闻的评论数目进行预测。通过本发明的技术方案，提高了对互联网的舆论热点新闻的宏观预测能力和调控性。

摘要： 本发明涉及一种新闻写作风格建模方法、写作风格‑影响力分析方法及新闻质量评估方法。本发明的目的是提供一种新闻写作风格建模方法、写作风格‑影响力分析方法及新闻质量评估方法。本发明的技术方案是：一种新闻写作风格建模方法，其特征在于：根据量化的可读性、逻辑性、可信度、书面度、交互性、有趣度、动人性和结构完整性构建。本发明适用于社交媒体数据挖掘领域。

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： 本发明属于新闻检测领域，具体涉及一种基于新闻‑评论关联性分析的虚假新闻识别方法，包括：基于新闻中各文本子句内容构建二维新闻特征矩阵，以及根据各条评论的内容构建该条评论的一维特征向量，并将每条初始评论作为根节点、每条回复评论作为子节点构建多个评论树；将每个评论树中每个节点特征向量与其父节点上下文关联特征向量结合，计算该评论树中所有叶子节点上下文关联特征向量并加权计算，得到评论树特征向量，所有评论树特征向量构成二维评论特征矩阵；匹配新闻特征矩阵与评论特征矩阵间的关联性，得到新闻特征向量和评论特征向量，以判断新闻真实性。本发明充分利用新闻文本及其在传播过程中产生的信息，精确度强，适应大规模社交网络。

摘要： 本发明公开了一种新闻评论生成方法、系统、设备及存储介质，通过立场符号、立场提示模板与新闻文本一同进行编码，训练阶段能够加强立场与相应立场评论的联系，使得立场符号的向量表征能够带有相应立场的语义信息，从而控制生成评论的立场，而且通过引入立场提示模板，利用预训练语言模型的语言理解能力显式地控制生成评论的立场，本发明能够生成带有指定立场地评论，具有良好地应用前景和社会效益。

摘要： 本发明公开了一种新闻评论的情感分析与生成方法，具体包括以下步骤：准备初始数据集，其中包含人工标注小规模数据集A和大规模无监督数据集B；在数据集B的基础上，使用开源情感分类工具，为新闻评论情感分析模型建立大规模伪标签数据集C；基于大规模伪标签数据集C预训练新闻评论情感分析模型；预训练后再在人工标注的小规模数据集A上微调，得到最终的新闻评论情感分析模型；使用最终的新闻评论情感分析模型，重新在数据集B上进行伪标签标注得到大规模伪标签数据集D；基于大规模伪标签数据集D预训练可控式新闻评论生成模型；预训练后在人工标注的小规模数据集A上微调，得到最终的可控式新闻评论生成模型。

摘要： 本发明公开了一种基于对比学习的新闻文本与评论相关性分析方法，首先对文本进行分词和词性标注等处理，生成候选关键词，计算候选关键词与文本的相似度，提取关键词；文本的关键词序列与标题进行拼接得到新闻文本的表示；关键词和标题序列传递给BERT预训练模型的encoder两次，通过应用独立采样的dropoutmask获得两个作为正样本的嵌入，同时同一个batch里剩余新闻的两次嵌入作为负样本；交叉熵和相对熵损失函数对预训练模型进行微调。本发明提出的方法对于新闻文本与评论的相似度计算有很好的效果，通过合适的关键词数量与标题拼接可以提高相似度计算的准确率；在公共数据集上实验验证，该方法不仅适用于新闻文本与评论数据集，而且也具有一定的泛化能力。

摘要： 本发明提供了基于新闻评论的过滤以及情感分析方法，包括：对新闻评论进行过滤，获取有效评论集合；其中，所述有效评论集合中包括新闻与所述新闻评论的方面词集合；构建情感分析模型，将所述有效评论集合与所述方面词集合输入至所述情感分析模型中，获取情感倾向结果。本发明通过设置有效的筛选机制，能够过滤无效的用户评论数据，搭建了更加精确有效的模型可以针对文本的特定方面进行定向的情感倾向分析，获得精准的用户情感倾向结果。

摘要： 一种基于评论树的在线社交媒体新闻争议性检测方法，包括：1)预设主题的新闻及评论收集，收集一段时间内每个主题中的所有新闻及其所有评论，解析为可读模式并进行整理，得到在线社交媒体新闻及评论数据集；2)提取评论树的多维度特征，对每一个新闻构建评论树，并提取评论树的多维度特征作为训练数据集；3)训练新闻争议性检测模型，将上述的训练数据集中，对于每个维度特征使用一个弱分类器进行训练，对弱分类器通过Boosting方法训练强分类器，得到新闻争议性检测模型；4)模型预测，获取待检测新闻及评论，解析为可读模式，构建评论树，提取评论树多维度特征作为输入，通过新闻争议性检测模型，得到待检测新闻的争议性检测结果。