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新闻职称论文怎么写「精选案例」
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  • 日期:2021-11-08
  • 来源:上海论文网

新闻职称论文怎么写?本文为大家列举了3篇职称论文范文,大家在写职称论文时可以参考,希望你能够评审职称成功。

新闻职称论文
新闻职称论文

新闻职称论文范文一:”故事性“视角下历史文化遗产的量化分析与评价研究 ——以大运河杭州段为例

为增强和彰显文化自信,统筹文化事业、文化产业发展和旅游资源开发,提高国家文化软实力,2013年,习近平总书记在全国宣传思想工作会议上提出的”讲好中国故事“这一对外宣传战略思想,并在重要讲话和会议中被多次提及,展现出其在中国文化对外输出、宣传方面的重要地位。”讲好中国故事“这一战略思想近年来逐渐吸引大量学者展开了多角度、多领域的研究,在已取得部分成果的同时,展现出了更为广阔的研究空间和应用价值。同时大运河(杭州段)作为我国重要的线性文化遗产区域,是多文化交流和传播的结果,有较高的历史叙述价值和象征意义,拥有良好的形成”中国好故事“的条件和背景。本文所研究的历史文化遗产故事性评价针对其作为”讲好中国故事“、对外传播中国文化的发展潜力和现状做出评价,结合相关理论和方法,构建系统、综合的故事性评价指标体系和相关标准。首先,论文从”故事性“和文化线路基础理论入手,对大运河杭州段故事性评价构建的程序和脉络进行整理,对故事性构成要素进行解读,分析其主要构成由逻辑形式(结构)和美学形式(意义构成)。然后,论文通过分析遗产评价指标体系研究和故事评价指标体系研究,进行方法归纳和框架、指标、模型运作方式提取,将其应用于本研究中。随后,综合考量文化遗产故事性特点、大运河杭州段重要特征,通过确定价值主客体类型——提炼价值客体特征——结合价值主体需求——总结价值客体价值构成——明确评价标准、原则和评价方法——构建价值指标体系并赋予权重这一流程,采用层次分析法和德尔菲法构建大运河(杭州段)故事性评价指标体系,并对指标进行权重赋值。最后,论文选取大运河(杭州段),在基于其故事性资源的整理基础上,通过相关文本量化方法(词频分析,情感分析等)和百度指数、google趋势等相关工具量化和可视化手法对数据进量化分析,并构建相关评价标准,对大运河(杭州段)故事性价值进行了指导性评价。通过分析检验评价结果和数据分析结果,为故事性评价理论提供己力,开辟一种更为科学客观的文化遗产的”讲好中国故事“道路,展望相关文化产业在未来可能的发展趋势、挑战和愿景。

摘要

abstract

1 绪论

    1.1 课题来源及背景

        1.1.1 政治和社会背景

        1.1.2 行业背景

        1.1.3 课题背景

    1.2 研究目标及意义

        1.2.1 研究目的

        1.2.2 理论意义

        1.2.3 实际应用价值

    1.3 国内外研究综述

        1.3.1 故事评价研究综述

        1.3.2 文本量化相关研究综述

        1.3.3 国内大运河文化带研究综述

        1.3.4 国内外遗产评价体系研究

    1.4 研究内容、方法和框架

        1.4.1 研究内容

        1.4.2 研究方法

        1.4.3 研究框架

2 相关概念及理论研究

    2.1 ”故事“与”故事性“

        2.1.1 ”故事“的概念界定

        2.1.2 ”故事性“的概念和内涵演变

        2.1.3 文化遗产关联故事分类

        2.1.4 ”讲好中国故事评价指标体系“与”中国好故事评价指标体系“

    2.2 文化线路

        2.2.1 文化线路遗产概念和定义

        2.2.2 文化线路遗认定要素与特性

    2.3 文化遗产故事性评价基础理论

        2.3.1 评价学

        2.3.2 层次分析法

3 大运河(杭州段)故事性评价指标体系构建

    3.1 文化遗产故事性评价指标体系的思路与内容

    3.2 故事性评价主体类型分析

    3.3 评价客体类型分析

    3.4 评价客体特征提炼

        3.4.1 大运河(杭州段)的特征提炼

        3.4.2 大运河故事(杭州段)的特征提炼

    3.5 评价主体需求分析

    3.6 评价客体价值构成

    3.7 评价指标体系构建的思路与内容

        3.7.1 评价原则和标准

        3.7.2 评价方法

        3.7.3 评价体系流程构建

    3.8 大运河(杭州段)故事性评价指标权重赋值

        3.8.1 一层评价体系权重确定

        3.8.2 二、三层评价体系权重确定

4 大运河(杭州段)的故事性评价背景

    4.1 大运河(杭州段)时空范围的界定

    4.2 大运河(杭州段)遗产重要价值

    4.3 大运河(杭州段)遗产故事性资源

        4.3.1 大运河(杭州段)申遗点段

        4.3.2 大运河(杭州段)重要人物

        4.3.3 大运河(杭州段)重要水政机构

5 大运河(杭州段)故事性评价

    5.1 故事性文本量化分析

        5.1.1 历史文献文本量化分析

        5.1.2 评论性文本量化分析

        5.1.3 新闻事件文本量化分析

    5.2 故事内容维度指导性评价

        5.2.1 真实性(B1)

        5.2.2 社会价值(B2)

        5.2.3 历史价值(B3)

    5.3 故事内涵维度指导性评价

        5.3.1 思想价值(B4)

        5.3.2 科学性(B5)

        5.3.3 代表性(B6)

        5.3.4 艺术性(B7)

    5.4 故事传播维度指导性评价

        5.4.1 对外性(B8)

        5.4.2 本地性(B9)

        5.4.3 商业性(B10)

    5.5 小结

        5.5.1 大运河(杭州段)故事性评价结果分析

        5.5.2 大运河(杭州段)故事性发展利用策略

6 总结与展望

    6.1 研究结论

    6.2 研究创新点

    6.3 研究展望

参考文献

[1]”故事情节评价量表的构建与运用策略[J].孙素英.中学语文教学.2020(11)

[2]基于主题模型和文本相似度计算的专利推荐研究[J].艾楚涵,姜迪,吴建德.信息技术.2020(04)

[3]地方认同与世界遗产保护意愿研究——以京杭大运河杭州段为例[J].丘萍.张鹏.首都师范大学学报(自然科学版).2020(02)

[4]丝路故事文化创意产业竞争力评价体系构建[J].高瑞雪,朱亚军,马丽黎.现代营销(经营版).2020(04)

[5]京杭大运河沿线城市文化建设与吸引力杓建研究——基于新型城镇文化建设指数(UCI)的分析[J].许立勇,周从从.扬州大学学报(人文社会科学版).2020(02)

[6]基于卷积神经网络和K-means的中文新闻事件检测与主题提取[J.张秀华,云红艳.贺英,胡欢.科学技术与工程.2020(03)

[7]基于双向时间深度卷积网络的中文文本情感分类[J].韩建胜.,陈杰.陈鹏,刘!杰.彭德中.计算机应用与软件.2019(12)

[8]新时代文化和旅游融合的内涵建构与模式创新——以甘肃河西走廊为中心的考察[J.傅才武,申念衢.福建论坛(人文社会科学版).2019(08)

[9]中国好故事评价指标体系的建构[J].陈先红,于运全.新闻与写作.2019(07)

[10]城市管理三维结构视野下的城管综合执法与监察[J].宋刚,王毅,王旭.城市发展研究.2018(12)

新闻职称论文范文二:新闻评论翻译实践报告 ——以《卫报》COVID-19疫情系列报道汉译为例

在当今全球化发展突飞猛进,各国文化交流日益紧密的时期,越来越多的读者想要了解国外的新闻动态,新闻翻译在其中起到了重要的作用。同时,新闻评论文本为读者提供了新的视角和思考。本论文以《卫报》中COVID-19疫情系列报道文章作为翻译材料,选取20篇涉及经济和政治方面的新闻评论报道,以此探究新闻评论类文本的翻译。在纽马克的交际翻译理论指导下,对源文本进行特点分析,主要包括对源文本中的词汇、句子、语篇的特点进行分析以及对新闻评论文本的特点进行研究。进而从词汇、句子、标题和语篇方面进行具体的案例研究。词汇层面主要涉及缩略词和专有名词的翻译方法和策略;句子层面主要探讨长难句的翻译以及被动句的翻译,同时对标题的翻译技巧也进行了总结;语篇层面主要研究句子间衔接与过渡的翻译以及段落间衔接与过渡的翻译。在本次翻译实践中发现,新闻评论文本的翻译语言要符合新闻措辞的规范性和严谨性,表达要清晰流畅,避免引起歧义。本论文通过翻译《卫报》中COVID-19疫情系列报道文章,旨在掌握新闻翻译的特点,进而探究新闻评论类文章的特点和翻译策略。报告也旨在为新闻评论翻译领域的研究提供启示和借鉴意义。

摘要

摘要

Abstract

第一章 引言

    1.1 选题背景

    1.2 研究现状

    1.3 论文结构

第二章 翻译项目描述

    2.1 项目简介

    2.2 翻译过程描述

        2.2.1 译前准备

        2.2.2 译中处理

        2.2.3 译后审校

第三章 源文本特点分析

    3.1 《卫报》简介

    3.2 源文本的词汇特点

        3.2.1 多用缩略语

        3.2.2 多用小词

        3.2.3 多用俚俗语

    3.3 源文本的句子特点

        3.3.1 长难句的使用

        3.3.2 被动句的使用

    3.4 源文本的语篇特点

        3.4.1 夹叙夹议

        3.4.2 过渡词的使用

    3.5 新闻评论的文体特征

        3.5.1 主题突出

        3.5.2 评论性强

第四章 翻译项目案例分析

    4.1 词汇翻译策略

        4.1.1 缩略词的翻译

        4.1.2 专有名词的翻译

    4.2 句子翻译策略

        4.2.1 长难句的翻译

        4.2.2 被动句的翻译

    4.3 标题翻译策略

    4.4 语篇翻译策略

        4.4.1 句子间衔接与过渡的翻译

        4.4.2 段落间衔接与过渡的翻译

第五章 总结

    5.1 主要收获

    5.2 不足之处

    5.3 展望

参考文献

[1]―新闻热词翻译技巧对英语新闻传播的重要性分析[J].赵宝莹.采写编.2019(05)

[2]英语新闻中的隐喻及翻译策略[J].享援.科技视界.2018(30)

[3]英语新闻翻译中功能对等理论应用研究[J].冯韬.山东农业工程学院学报.2018(04)

[4]对新闻英语翻译与跨文化意识问题探究[J].杨爱美.中国报业.2018(04)

[5]― 浅谈新闻评论的翻译实践[J].胡婧,陈谊﹒海外英语.2018(03)

[6]关联理论在汉英新闻副翻译中的应用[J].张伟伟.河北广播电视大学学报.2017(02)

[7]国内新闻翻译研究:进展、问题与对策[J].刘小燕,司显柱.理论月刊.2017(03)[8]目的论视阈下的英语新闻汉译研究[J].朱琳.海外英语.2016(22)

[9]浅谈英语新闻标题中修辞格的翻译策略[J].徐孟阳,蒋显文.海外英语.2016(15)[10]浅谈新闻评论翻译中的”语气"问题[J].赵力瑾.科教导刊(下旬).2016(05)

新闻职称论文范文三:基于卷积神经网络的实体关系抽取方法研究与应用

随着互联网技术的快速发展,网络资源呈现爆炸式的飞速增长,增加了获取有效信息的难度。在网络新闻中,网络文本具有时效性、准确性、广泛性等特点,是一个重要的信息获取来源。命名实体识别和实体关系抽取从根本上解决的正是文本中目标实体抽取及实体之间的关系分类问题,它能够把非结构化的数据转化成三元组结构化数据的方式进行存储,是构建领域知识图谱的核心基础过程,对人们未来的行动和决策也具有很强的指导意义。本文针对实体识别和关系抽取两个任务,首先设计了融合传统词向量和BERT字向量的词嵌入模块,引入了各层次的向量信息,然后搭建了基于ID-CNN-CRF的实体识别模型。为了识别2022年北京冬奥会相关体育新闻文本中的关键类型实体,手动标注构建了体育类新闻实体识别数据集,并与其它多个模型在多个数据集上进行了对比实验。接着在该实体识别模型的基础上,通过联合学习的方式进行实体关系联合抽取,解决了基于管道方式抽取过程中存在的误差传播和实体冗余的问题,并引入了注意力机制来提高抽取效果。最后针对实体关系重叠问题,将实体识别的多分类问题通过多头选择转化为多标签问题,可以为某个实体选择与其他实体存在的多重关系,最后在开源关系抽取数据集上验证了该模型的有效性。

摘要

Abstract

第1章 绪论

    1.1 研究背景及研究意义

        1.1.1 研究背景

        1.1.2 研究意义

    1.2 研究现状

        1.2.1 命名实体识别研究现状

        1.2.2 实体关系抽取研究现状

    1.3 研究内容

    1.4 论文结构

第2章 相关理论和技术

    2.1 词嵌入表示

        2.1.1 离散表示方法

        2.1.2 分布式表示方法

    2.2 预训练语言模型

    2.3 卷积神经网络

    2.4 循环神经网络

    2.5 注意力机制

    2.6 条件随机场

    2.7 本章小结

第3章 新闻文本的实体识别研究

    3.1 新闻文本的特点

    3.2 实体识别模型

        3.2.1 整体模型结构

        3.2.2 向量融合模块

        3.2.3 ID-CNN模块

    3.3 模型优化算法

    3.4 新闻文本数据集的构建

        3.4.1 数据集的来源

        3.4.2 数据集的清洗

        3.4.3 数据集的预处理

        3.4.4 数据集的标注

        3.4.5 实验对比数据集

    3.5 实验设置

    3.6 评估指标

    3.7 实验结果与分析

        3.7.1 模型对比实验

        3.7.2 超参数选择试验

        3.7.3 训练效率对比实验

    3.8 本章小结

第4章 文本实体关系抽取研究

    4.1 实体关系抽取模型

        4.1.1 整体模型结构

        4.1.2 标签嵌入层

        4.1.3 注意力层

        4.1.4 多头关系分类层

    4.2 模型优化算法

    4.3 数据集的获取

    4.4 实体关系抽取实验

        4.4.1 模型对比实验

        4.4.2 消融实验

    4.5 本章小结

结论

参考文献

[1]注意力机制在深度学习中的研究进展[J].朱张莉,饶元.吴渊.祁江楠,张钰﹒中文信息学报.2019(06)

[2]深度学习实体关系抽取研究综述[J].鄂海红.张文静.肖思琪,程瑞.胡莺夕.,周筱松,牛佩晴..软件学报.2019(06)

[3]基于细粒度词表示的命名实体识别研究[J].林广和,张绍武,林鸿飞.中文信息学报.2018(11)

[4]命名实体识别研究综述[J].刘浏,王东波.情报学报.2018(03)

[5]卷积神经网络研究综述[J].周飞燕,金林鹏,董军.计算机学报.2017(06)

[6]基于SVM和CRF双层分类器的英文电子病历去隐私化[J.程健一.关毅,何彬.智能计算机与应用.2016(06)

[7]神经网络七十年:回顾与展望[J].焦李成,杨淑援.刘芳,王士刚.冯志玺.计算机学报.2016(08)

[8]―信息抽取研究综述[J].郭喜跃,何婷婷.计算机科学.2015(02)

[9]基于规则和统计相结合的中文命名实体识别研究[J].潘正高.情报科学.2012(05)[10]命名实体识别研究进展综述[J].孙镇,王惠临.现代图书情报技术.2010(06)

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