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本发明公开了一种面向新闻的热点话题检测方法、装置及设备,所述方法包括:针对预处理技术;将信息流划分到不同的时间窗口,通过提取标题特征和正文特征表达文本或话题;对同一时间窗口内的文本,使用凝聚层次聚类建立时间无关的话题检测模型,实现微聚类。对不同时间窗口内的话题使用单遍法建立跨时间窗口的话题检测模型,实现最终的话题聚类;最后,利用TextRank算法,通过先计算单文本的简要表达,再在单文本表达基础上...
山东师范大学新闻与传媒学院2018年硕士研究生入学考试计算机基础试题。
山东师范大学新闻与传媒学院2017年硕士研究生入学考试计算机基础试题。
山东师范大学新闻与传媒学院2016年硕士研究生入学考试计算机基础试题。
山东师范大学新闻与传媒学院2014年硕士研究生入学考试计算机基础试题。
河南工业大学新闻与传播学院网络与传播参考书目。
通过分析新闻网页的语义特征以及网页之间存在的通用性质,提出一种含有语义特征的网页新闻自动抽取方法,包括利用语义分类器识别新闻网页中的种子信息以及页面中的局部信息来完成抽取。在分类器中加入语义特征可以使F1值达到94.2%。在语义分类器与局部特征结合的情况下,F1值可以达到96.9%。实验结果证明,该方法能有效提高网页信息抽取算法的精度,降低机器学习所需要的标注成本。
设计了一种采集分析互联网新闻网页的方法。该方法根据给定的新闻网站的入口地址在网络上找出所有的相关链接;区分这些链接所指向的页面特征,过滤掉相关性不大的内容,提取所有新闻网页的链接;进而进行多层次链接分析,根据新闻的图片、标题字体属性及日期,采用NewsPageRank算法计算每个新闻链接的权重。测试结果表明该方法对Internet上的新闻站点普遍具有较好的分析效果,性能可以满足实用要求。
该方案是在研究电视台新闻业务流程,现有设施及对新系统的需求的基础上,结合目前国际上最为先进的视频服务器技术、视频网络技术和数据流技术的状况和发展趋势,充分借鉴了北大成功实施的新闻采编播一体化网络的成功经验。基于视频服务器实现新闻采编播一体化是一条保证新闻直播安全、制作高效、投资合理的最有效途径。它不但解决了传统的新闻非线性制作网络系播出不稳定,制作效率低,投资大的缺陷;由于使用国际标准的MPEGI...
清华新闻中心2007年7月2日讯:近日,由教育部中国大学生在线网站主办的“第二届全国高校百佳网站网络评选”活动圆满落幕。“清华新闻网”荣获“十佳高校新闻网”第一名。此外,“清华大学学生红色网站”入选“十佳思政类网站”,“BBS水木清华站”入选“十佳校园BBS”。

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