新闻代理模型（新闻代理模型怎么做）

泡吧网目录一览：

• 1、弱监督虚假新闻检测(SMAN)
• 2、新闻金字塔传播理论理论内容
• 3、新闻传播学垂类大模型的开发原理
• 4、...舆论监督、媒介审判、媒介创新及扩散模型、公民新闻
• 5、从文本匹配到语义相关——新闻相似度计算的一般思路

弱监督虚假新闻检测(SMAN)

1、弱监督虚假新闻检测是一种利用有限标签数据，结合新闻内容、发布者及用户信息来识别虚假新闻的方法。以下是对弱监督虚假新闻检测（SMAN）的详细解析：问题定义 在弱监督虚假新闻检测任务中，我们拥有新闻文章本身的信息，以及与之相关的新闻发布者信息和用户信息。目标是通过这些信息来检测新闻是否为虚假新闻。

新闻金字塔传播理论理论内容

1、新闻金字塔传播理论的内容主要包括以下几点：构成部分：新闻营销金字塔模型由新闻源、新闻发布、聚合转载发布、二级新闻媒体发表、地区门户信息港转载、地区论坛讨论热议发布和贴吧博客批量发布七部分构成。

2、生活传播结构—内聚力，乡土中心主义。对外封闭，同化对象。内圈延伸至外圈。内外灵活渗透伸缩。传播特点：个人家庭国家世界相对独立。天下圈特点信息传播发散，打破封闭性，法理化平衡社会，人格独立。社会传播结构—等级金字塔。 特点：组织统一社会分散，上一层次信息多，不保证真实，真实信息会瓦解社会。

3、是指新闻事实的发生和作为新闻予以报道的时间，与新闻在传播后引起受众接触和产生社会效果之间的相关性，新闻引起的受众接触和产生社会效果具有一定的时间限度.一般来说，事件性新闻较短时间内可能失去时效，非事件性新闻可能在较长时段才失去时效，时效性受到社会生活和信息传播技术的制约。

新闻传播学垂类大模型的开发原理

1、新闻传播学垂类大模型的开发原理主要基于垂直模型底层技术，涵盖特定领域语料库构建、领域知识图谱融合、多模态数据联合训练、迁移学习适配以及对抗训练增强等方面。首先，基于特定领域的语料库构建原理是开发的基础。通过收集、整理和标注大量与新闻传播学相关的文本数据，形成专属语料库。

2、高数作为必修课程：在大多数大学教育中，高等数学是基础学科之一，对于新闻传播学领域的学生来说同样是必修课程。这体现了高数在多个学科领域中的普遍重要性和应用价值。高数在新闻传播中的应用：高数在新闻传播学中扮演着重要角色。

3、高数知识对新闻传播学领域至关重要。在进行数据新闻分析、媒介效果评估等工作中，高数为学生提供量化工具和理论基础。通过高数的学习，学生可以更好地理解新闻信息的量化表现，增强分析和解决问题的能力。此外，高数教育有助于培养学生的逻辑思维和抽象思维能力，这对于从事新闻传播工作至关重要。

4、硬件研发实操课程多，涉及物理知识，芯片设计等需创新思维。法学专业：要求学生有超强记忆力、辩论表达能力和较强的原则性。法律条文记忆量大，实践课程注重辩论，司法工作需坚守底线。建筑学专业：需要具备空间想象力、美术基础和抗熬夜体质的学生。

...舆论监督、媒介审判、媒介创新及扩散模型、公民新闻

舆论监督 定义：社会公众运用新闻媒介，对偏离或违背社会正常运行规则的行为依法实施的新闻批评。功能：监视社会环境，推动社会发展：舆论监督能够及时发现并揭露社会中的不良现象和问题，促使相关部门采取措施进行整改，从而推动社会的进步和发展。

定义：舆论监督指媒介代表公众对权力系统进行的监督，是公众言论自由权的延伸，也是媒介义不容辞的责任。功能：媒介具有监测环境的“社会雷达”功能，通过舆论监督保障公众的知情权。

舆论监督是一种重要的社会监督方式，可以有效地约束公共权力和维护公共利益。但是，如果舆论监督过度、不理性或者成为了舆论暴力和媒介审判，就会对个人及社会造成负面影响。

我国学者魏永征认为，“媒介审判”是指新闻媒介超越司法程序，抢先对涉案人员做出定性、定罪、定刑以及胜诉或败诉等结论。“媒介审判”是对法院的审判权和犯罪嫌疑人的公民权利的双重侵犯。

媒介预审，又称新闻预审，是指新闻媒体在新闻报道中，拥有独立采访权、编辑权的媒体从业者对其所报道的新闻事件的背景、当事人、成因、结果及影响进行质疑，通过进一步采访报道解答质疑，同时对由新闻报道所引发的公众舆论进行独立调查、统计，并对政府部门应对新闻事件所采取的策略及时报道、公开评论的活动。

从文本匹配到语义相关——新闻相似度计算的一般思路

1、新闻长文本的表征可以用于相似度的计算、文本分类、文本聚合等方向。新闻相似度计算包括字符级别的相似和事件级别的相似。字符级别的相似可以直接采用基于字符的对比方法，如Simhash、编辑距离等；而事件级别的相似则需要有一定的语义理解和关键实体的识别。基于大规模训练的语言模型对语义的理解能力更强，将为新闻相似度计算带来新的突破。

2、MatchPyramid是一种基于Text Matching as Image Recognition思路的语义相似度匹配方法。核心思想： MatchPyramid将文本间的语义相似度匹配问题转化为图像识别问题，通过构建相似度矩阵来捕捉单词间的联系。

3、BERTWhitening：通过白化操作，确保向量的等方异性，提高向量在cosine相似度计算中的准确性。这有助于更准确地衡量文本之间的语义相似性。SimCSE：利用对比损失学习无监督和有监督的语义向量。通过dropout增强数据多样性，使得模型能够学习到更丰富的语义信息。