传统媒体和新媒体的对决:Techmeme Leaderboard上线

TechmemeLeaderboard的推出标志着新媒体与传统媒体影响力的直接较量。它不仅列出一流博主,还包括权威传统新闻源,体现了科技新闻聚合的新方向。

传统媒体和新媒体的对决:Techmeme Leaderboard上线

郑昀 20071002

Techmeme这个词,无形中是我的关键词,不管是GoolgeZapTxt的关键词订阅,还是RSS阅读器中扫描到包含这个词的标题,我都要把这篇文章认真读完,中国可能没有谁比我更关心Techmeme的动态了,毕竟我们是国内第一个做memeTracker并且坚持到现在的人。

930号,TechCrunch率先报道Techmeme Leaderboard即将上线,不知道是不是为了哗众取宠,居然说Techmeme Leaderboard在进攻Technorati的“list of top blogs”,完全不是一种榜单嘛。

通过Arrington给出的截图以及排榜原理,还不足以挑战Technorati,毕竟双方的计算原理完全不同,效果也完全不同。最大的区别就是,Scott Karp所说:Techmeme之所以被认为是领先的Tech News Aggregator,是因为它不只局限于计算Blogger之间的对话!而是它集合了传统媒体和新媒体之间的对话!

百度新闻google新闻仅仅是聚合了传统媒体的相似新闻。搜狗新闻更奇特,只是聚合了搜狐新闻罢了。玩聚热点则秉承Techmeme的宗旨,把视角放大到了科技传统媒体源、Blogger、高质量论坛三大信息源。

Techmeme Leaderboard的原理在它的官方博客《Techmeme Leaderboard is live》说得很清楚,它恰好展现了新媒体和传统媒体的对决,既列出了第一流的Blogger们,也列出了权威的传统新闻源。

Techmeme Leaderboard使得Techmeme变成一个意味深长的仲裁人,或者说一个重要的擂台:新媒体和传统媒体之间谁占上风,不同品牌之间的Blogger们之间谁更有话语权

中国从来没有谁有资格成为这种仲裁人,也从来没有谁知道新媒体和传统媒体哪一天才会话语权转移,也没有人知道Blogger有哪些品牌他们之间谁更强大,甚至于Blogger们就没有几个叫得响的品牌,甚至都没有几个持之以恒书写Blog更别提影响到业界生态的Blogger,这也就注定TechmemeTechnorati在中国不可能诞生。

 

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本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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