全方位运用拓展显综合“平台范”——谈《县(市、区)委书记全媒体纵横谈》功能拓展

“纵横谈”是县域主题的政务活动报道,旨在展示新一届县(市、区)委书记的新担当、新思路,营造湖北高质量发展的浓厚氛围。在彰显该主题报道传播力的同时,县(市、区)委书记不再仅仅只注重上述“功用”,还开始进行直播带货、招商环境展示、办实事成果发布、民意搜集等附加项目,“纵横谈”已渐显综合平台效应。     

科技文献信息抽取方法浅析SSCI

文章在Web of Science等影响力较大的国际数据库中检索内容与“科技文献”和“信息抽取”相关的文献,经设定条件筛选后获得63篇相关文献。回顾相关文献,从抽取的信息与抽取的方法两个角度进行分类与分析,总结该领域已有的研究成果和存在的不足。从科技文献中抽取的信息主要为结构化信息、显式信息和隐式信息,最新最先进的抽取方法主要集中在机器学习、自然语言处理和统计学中。语义信息的抽取有一定的进步空间及挑战性,灵活结合机器学习和自然语言处理方法是处理此领域问题的未来趋势。     

基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。     

融媒体时代主题出版研究

当前信息技术不断发展,新媒体的应用越来越广泛,媒体融合的趋势也在不断加深,在此背景下主题出版的工作环境也产生了一系列变化,其转型发展具有一定必要性。本文首先简要讨论了融媒体时代主题出版现存问题,接着重点研究了融媒体时代主题出版的发展策略,旨在优化主题出版手段,使有关工作更加符合融媒体时代的要求,保证主题出版具有足够的先进性。     

让宏大饱含温度:大型主题报道的“小角度”叙事——以党报的全媒体实践为例

大型主题报道,是新闻宣传的重点。越是大型主题,越要看得见、摸得着、贴近群众。全媒体浪潮下,传统媒体不断创新大型主题报道的“小角度”叙事,从百姓身边的小人物、小视角、小故事入手,展现大主题、引发共情、增强舆论引导。本文以人民日报、北京日报、浙江日报等主流党报的全媒体实践为例,浅析大主题与小角度的辩证关系以及如何在大主题中选择小角度选题等,为大型主题报道的全媒体传播提供有益思路。     

突发公共卫生事件下医学图书馆读者管理制度创新研究

文章在分析我国现有图书馆读者管理制度的基础上,提出了突发公共卫生事件下医学图书馆读者管理制度建设的优化建议。应用LDA主题建模方法对所采集的全国285个图书馆的读者管理制度文本进行主题分析,梳理读者管理制度在突发公共卫生事件下的缺失,提出从读者入馆管理,馆内行为规范,图书借阅管理,电子资源使用规范,读者咨询服务管理,查收查引、文献传递和查新服务管理,读者心理健康教育七个方面进行突发公共卫生事件下读者管理制度的建设,为提升图书馆公共危机管理能力和资源服务水平提供借鉴和参考。