主题性报道

摘要： 主题性报道是传统媒体重要的报道形式之一。面对新媒体的冲击,传统媒体要做好主题性报道,就应坚持“内容为王”,重点抓住“以人为本、讲好故事、共情能力”三个关键要素。本文结合“走进魅力杭州”采访感悟,对做好主题性报道需把握的三个关键要素予以阐述。

摘要： 随着社会的发展和进步,我国的科学技术正处在快速发展当中,信息技术在各个领域和行业的应用改变了社会的产业结构。现阶段媒体行业正在进行整合社会升级,新闻报道受到了越来越多人的重视。融媒体时代的到来对于新闻报道的发展来讲既是机遇又是挑战。作为主流媒体的新闻报道需要在注重内容真实性和客观性的同时,也要注重信息的时效性和趣味性。主题新闻报道的内容往往注重突出主题,而忽略了内容的编排,并且还出现了宣传效果不佳的现象。本文从融媒体时代如何做好主题性新闻报道的角度出发,旨在做好主体性报道,以增强新闻宣传的引导力、影响力以及凝聚力。

摘要： 主题性报道是主流媒体常见的报道形式,是提升舆论引导力、传递社会正能量的重要载体.本文从策划、采编、传播等方面,探讨在融媒传播环境下地市广电如何在主题性报道上实现新突破.

摘要： 主题性报道,是主流媒体配合党委政府重要决策、重大工作部署以及相关社会热点打的一场"主动仗".作为地方广播电视联播类新闻,主题性报道选题只有与时俱进,与时代脉搏同频共振,才能讲好地方故事、传播好党和政府的声音.本文以晋城市新闻传媒集团实践为例,探讨地方广电主题性报道选题的时代化.

摘要： 在互联网背景下,提升传统媒体主题性报道的传播力、影响力、公信力、引导力,需要转变思维,改变报道模式,通过"隐喻"而非"灌输"的方式来影响社会舆论."概念性隐喻"发现并激活新的意象,使喻体产生跨域映射;"构成性隐喻"通过某种在场关系的建立来指涉事物的全貌和事实的本质.

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明公开了一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法，利用LDA模型抽取主题词，基于词向量间的相似性，寻找最优主题数目。首先对文本数据进行分词等预处理，应用LDA主题模型对文本进行主题建模，获得每个主题下对应的词分布；然后将词分布转化为词向量分布，利用向量间的相似性，基于LDA的语义关联，分析主题质量，确定最优主题数目。本发明提出的方法可以自动确定最优主题数目，避免人为设定的局限，更好地服务于微博文本数据的聚类分析。

摘要： 本发明提出一种主题词的相关性处理方法及系统、主题词推荐方法及系统，其网页主题词的相关性处理方法包括：从多个网页中提取多个主题词，并形成对象词库；从多个网页中获取网页内容数据，并形成源数据库；统计所述对象词库中的每个主题词在所述源数据库的网页中出现过的网页数；统计所述对象词库中任意两个主题词在所述源数据库中同一网页上出现过的共现网页数；按照与所述出现过的网页数成正比、与所述共现网页数成正比、与共现频率成正比、与所述出现过的网页数的差异成反比的规则，计算主题词与主题词之间的相关性数值。本发明可以大大提高主题词相关性计算的准确性。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明提供了一种国际性主题乐园的主题饰面油漆的施工方法，该施工方法包括如下步骤:预处理步骤，对基层进行查看和清洁处理后，对基层表面的表面缺陷进行填补，并对基层表面进行打磨；底漆涂刷步骤，将封闭底漆与淡水进行搅拌混合，并采用搅拌混合后的封闭底漆在基层上进行滚涂，并涂刷稀释后的底漆，以进行基层封底，形成底漆层；面漆施工步骤，在底漆层干燥后，在上好底漆的干燥墙面上，进行主题饰面油漆的施工，以形成主题漆层。本发明操作简单，工序明确，最终得到的效果稳定一致，同时此施工方法丰富了施工思路及施工工艺，填补了目前国内市场主题油漆施工工艺的空白，可以创造用于强化设计的一定艺术效果。

摘要： 本发明公开了一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法，利用LDA模型抽取主题词，基于词向量间的相似性，寻找最优主题数目。首先对文本数据进行分词等预处理，应用LDA主题模型对文本进行主题建模，获得每个主题下对应的词分布；然后将词分布转化为词向量分布，利用向量间的相似性，基于LDA的语义关联，分析主题质量，确定最优主题数目。本发明提出的方法可以自动确定最优主题数目，避免人为设定的局限，更好地服务于微博文本数据的聚类分析。

摘要： 本发明提出一种主题词的相关性处理方法及系统、主题词推荐方法及系统，其网页主题词的相关性处理方法包括：从多个网页中提取多个主题词，并形成对象词库；从多个网页中获取网页内容数据，并形成源数据库；统计所述对象词库中的每个主题词在所述源数据库的网页中出现过的网页数；统计所述对象词库中任意两个主题词在所述源数据库中同一网页上出现过的共现网页数；按照与所述出现过的网页数成正比、与所述共现网页数成正比、与共现频率成正比、与所述出现过的网页数的差异成反比的规则，计算主题词与主题词之间的相关性数值。本发明可以大大提高主题词相关性计算的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于主题演化趋势的科技大数据流行性及前沿性度量方法，其步骤包括：1.获取科技大数据基本信息数据并进行数据预处理获得模型输入语料；2.基于动态主题模型(DTM)对输入语料进行学习，得到文档主题分布及主题演化趋势；3.基于文档主题分布和科技大数据发表年份计算出不同年份的主题热度；4.基于主题热度演化趋势计算科技大数据的流行性和前沿性。本发明通过DTM模型计算出主题热度演化趋势，以此作为计算科技大数据流行性和前沿性的基础，结合科技大数据的发表年份及其文档主题分布，可以度量科技大数据流行性和前沿性指标，从而能提高科技大数据价值评估准确性。

摘要： 本发明提出一种产生主题网页与主题会议室的方法，特别是一种依主题产生主题网页及主题会议室的方法。本发明的方法可以搜寻复数个目标网站中的网络内容，并产生一主题网页，以供用户可以在浏览该主题网页时获得与该主题相关的许多内容。本发明的方法还可以于主题网页上提供一公用主题会议室或一个人主题会议室的联机方式，以便于浏览主题网页的用户们可以在公用主题会议室或个人主题会议室中进行社交沟通。

摘要： 本发明公开一种基于流式LDA主题模型发现文档隐含主题和主题词的方法，属于机器学习的自然语言处理技术领域。在LDA模型的基础上考虑文档间主题和主题词的互相影响，对连续文档进行准确的隐含主题和主题词发现，包括随机初始化参数和选取超参数、随机生成每篇文档主题的先验分布和每个主题词的主题词分布、将文档中的词分配给某个主题、计算主题和主题词的极大似然函数和后验分布并更新所有的分布和参数、按概率对文档的主题和主题词进行降序排序输出最大概率的几个主题及其主题词五个步骤。具有可充分考虑相邻文档间主题的相互影响，得到的文档的主题分布较现有的技术更加贴近于主题的真实分布，获取文档的主题以及其主题词更加精准等优点。