7、实时新闻故事检测与网络视频逆向搜索技术

实时新闻故事检测与网络视频逆向搜索技术

1. 实时新闻故事检测与视频检索

在新闻内容验证工作流程中,记者面临着识别当前新闻故事并查找相关社交媒体视频的需求。通过对 Twitter 的分析,新闻故事检测技术能够识别专业新闻媒体和用户生成内容中的新闻集群,对这些集群进行标注,向用户展示聚焦的新闻故事,并呈现与之相关的最具相关性的内容。

1.1 新闻故事检测流程

新闻故事检测主要基于 Twitter 数据,具体流程如下:
1. 数据收集 :从 Twitter 上收集与新闻相关的推文。
2. 集群识别 :利用算法识别新闻内容的集群。
3. 集群标注 :为每个集群标注,明确其所代表的新闻故事。
4. 内容呈现 :向用户展示与新闻故事相关的最相关推文。

1.2 视频检索方法

视频检索聚焦于社交媒体平台的 API,旨在帮助记者浏览与特定新闻故事相关的在线视频,以发现和验证目击视频。具体步骤如下:
1. 关键词搜索 :使用特定关键词在选定的新闻故事中进行搜索。
2. 视频筛选 :根据关键词筛选出相关的视频。
3. 视频浏览 :用户可以浏览筛选后的视频,进行验证和分析。

1.3 技术优势

新闻故事检测和社交媒体检索技术在内容发现方面发挥了重要作用,为 InVID 仪表盘提供了支

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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