基于神经网络计算的新闻价值评价研究

发布时间：2020-10-25 20:49

　　 如今,算法早已深入到新闻业态的各个主要环节,特别是信息的分发环节,强大的算法推荐技术也已经使其发生了翻天覆地的变化。但是,目前主流的“个性化推荐算法”单向迎合受众兴趣,存在着“过滤气泡”、“信息茧房”的隐患。在这样的背景下,本研究将BP神经网络技术引入到“新闻价值”的评估中去,期望可以构建一套以“新闻价值”为核心指标的算法推荐模型。为了实现这个目标,最核心问题就是如何利用BP神经网络技术去自动评估新闻价值,这也是本研究所要尝试解决的。本研究首先是以新闻价值为理论基础,以新闻价值“五要素”:时新性、重要性、接近性、显著性、趣味性为依据,构建了一套评价指标体系,这其中一共涉及9个指标参数计算的设计。其次,本文的研究还利用中文分词、文本分类等中文自然语言处理技术,对数据库中的新闻文本的信息进行提取,完成评价指标体系的中参数的计算。最后,利用BP神经网络算法,通过对训练集的学习和训练,输出结果,并对模型的自动计算效果进行检验,将模型自动评估的新闻价值与人工打分的新闻价值得分进行对比,计算误差。误差结果证明了本模型在自动评估新闻价值方面具有可行性,这也意味着,通过机器学习的技术,构建一套以“新闻价值”为核心指标的算法推荐模型这个设想也具有实现的可行性。
【学位单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP183;G210
【部分图文】：

（２）网络结构??从拓扑结构上来看，一般情况下，ＢＰ神经网络一共由三个部分组成，输入??层、隐含层（也称“隐层”或者“竞争层”）和输出层（如图２－１所示）。??输入隐运?输出趙??图２－１：?ＢＰ神经网络结构模型??这其中，隐含层产生作用的过程，即抽取输入模式特征的过程，实际上就是实??现了输入层与隐含层间的连接权系数的调整过程，是一个“自组织化过程”。￥因??此，隐含层可以说是既反映了输入层的统计特征，又反映了输出层的统计特??征，？输入层和输出层通过隐含层实现了相互的映射关系。??一般来说，ＢＰ神经网络的建构主要需要包括如下的步骤：首先是初始的网??络设置，包括输入输出层的层数、神经元的个数的选择。其次是隐含层的设??计，包括层数和神经元个数的确定，激活函数的选择，初始连接权值的确定以??及学习速率的设定等。此外

一l:极好情况的误差结果截图

输出了６次的结果。这６次的运算结果中，既出现对验证数据集而言，非??常美好的情况：与实际价值误差在１０％以内的有９６％与实际价值误差在２０％以??内的有９８％误差在３０％以内的为１００％?（如图４－１所示）。但也会存在１０％？３０％??误差的都占４０％的情况。（如图４－２所示）??图４－１：极好情况的误差结果截图??图４－２：不良情况的误差结果截图??除去这两种极端情况外，较为稳定的结果为：１０％的误差在５０％以上，２０％??的误差在７０％以上，３０％的误差在８０％以上。１０％的误差在５０％以上，２０％的误??差在６０％以上，３０％的误差在８０％以上。（如图４－３所示）??４２??
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本文编号：2855940