【摘 要】
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随着新闻自媒体行业的发展,“标题党”文章层出不穷。近些年来“标题党”文章的比例不断增加,使读者感到厌恶。因此,“标题党”的检测引发了越来越多的关注。传统的“标题党”检测方法依赖于特征工程,不能达到很好的效果。本文首先从“标题党”的叙述策略出发,结合传媒学文献,分析研究“标题党”文章的叙述策略并进行分类,接着本文运用网络爬虫技术,获取各大新闻门户网站的新闻文章和标题,结合之前的“标题党”叙述策略研究
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随着新闻自媒体行业的发展,“标题党”文章层出不穷。近些年来“标题党”文章的比例不断增加,使读者感到厌恶。因此,“标题党”的检测引发了越来越多的关注。传统的“标题党”检测方法依赖于特征工程,不能达到很好的效果。本文首先从“标题党”的叙述策略出发,结合传媒学文献,分析研究“标题党”文章的叙述策略并进行分类,接着本文运用网络爬虫技术,获取各大新闻门户网站的新闻文章和标题,结合之前的“标题党”叙述策略研究将“标题党”文章标注为词汇型“标题党”和内容型“标题党”,结合文本分析和机器学习方法,构建两个阶段的模型对“标题党”进行检测,第一阶段模型通过构建特征词词典识别“词汇型”标题党文章,第二阶段模型通过建立机器学习模型识别内容型“标题党”文章。本文不仅考虑了标题中的关键词信息,也通过word2vec词嵌入方法将标题与文章内容的文本转化为词向量,加入了标题与文章内容语义相关性的考量,添加3个额外的特征辅助内容型“标题党”的识别。在模型方面尝试采用最新的BERT模型进行识别,BERT模型使用更高级的语言模型从而提升词嵌入效果,实验结果表明,BERT模型识别结果优于传统的“标题党”检测模型,准确率超过80%。最终本文构建了一个成熟的基于机器学习模型的“标题党”文章识别体系。
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