DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 旅游IP的产品承载与商业逻辑表达 旅游超级IP的落地与商业变现，涉及场景内容中所展现出的具体旅游项目、旅游商品、旅游活动等，通过专业化的商业操作来完成市场活动(包括VI (Visual Identity)设计、包装设计、故事设计、营销宣传等动作)。旅游超级IP产品承载设计是重要的环节。 5.1. 产品承载 5.1.1. “谷将军列传”主题系列旅游商品 依托文安驿文化产业园等创意园区，与现有五大文创品牌，包括“山丹丹花”、《延安颂》、南泥湾公社、蔡志忠陕北民俗漫咖馆等积极合作，共同打造延安旅游伴手礼等文化创意产品，如《谷将军列传》创意土特产系列伴手礼：米将军、稻将军、枣将军、薯将军、豆夫人、苹妹妹等相关土特农产。 5.1.2. “别有洞天”创意窑洞酒店 针对十三区县本身的文化底蕴与自然区位条件，分别打造系列主题窑洞酒店，并以众筹方式进行，形成粉丝经济。如宝塔区由于红色历史文化浓厚，可考虑以“领袖会坊”为主题，通过年代场景的高度还原，脱帽敬礼的仪式接待，革命英雄的故事叙述，为游客带来仪式之感。 5.1.3. “生活长廊”印象黄河系列产品 以黄河景观及沿黄公路所贯穿的村落、乡镇为载体，打造“黄河生活长廊”。将黄河之魂、华夏文明、黄土风情等文化植入其中，融合美食、美宿，打造黄河文化街区，丰富休闲生活配套，形成沿黄文化生活体验片区。 5.1.4. “龙剑杯”秦直道运动系列产品 前期可依托现有重大品牌赛事影响力，强化龙剑形象，传达锐气进取，不屈不挠的执着精神，将之打造为享誉全球的运动品牌。后期将秦直道IP的龙剑形象进行跨界衍生，开发动漫、手游等影视产品、军事体验产品以及文化创意产品等。 5.1.5. “铁边城”古军事户外活动体验基地 依托铁边古城，打造中国古代军事智慧集中体验地。提供骑马、射箭、古代兵器使用、武术、健身等相关古代军事户外延伸活动体验服务、真人角色扮演大型军事益智游戏，线上与线下的吴子兵法学术研究论坛等活动；后期，可通过开发军事文化主题相关产品，如铁边舞演艺、军事手游等，持续增强势能。 5.1.6. “工业文明长子”动力地质公园 规划建立“动力地质公园”，一方面借助现代高科技手段，仿真还原石油、煤炭的形成过程，全景式展示地质形成过程，带给游客科普教育的收获；另一方面引入单车、轮滑、蹦极等体育运动。设计工业文明长子人物形象及背后故事，使其以主人翁的角色与游客对话。后期，研发相关主题工业微缩模型、立体书等周边衍生品。 5.1.7. “红宝传奇”延安革命实体教科书 借助AR、VR等声光电手段，将革命领袖、革命战士、国际友人、延安人民的历史故事融入其中，在十三个区县根据具体情况设置不同的历史事件节点，串联成为革命历史实体教科书。依托现有“红宝”人物形象，任命其作为红色讲解员，带领游客系统领略革命圣地的红色文化，活化红色旅游体验，提升研学旅游、干部培训、知青怀旧等红色旅游产品品质。 5.1.8. “黄帝部落”系列产品 前期，联合腾讯、网易等游戏开发公司，打造黄帝部落手游，解锁同姓氏历代名人故事，自动生成个人专属趣味化族谱图腾。中期，打开中游产业链，发展中医休闲养生产业以及中草药种植观光产业，提供农耕生活体验服务。后期，拓展下游产业链，延展国学文化领域，如开展亲子国学体验活动，举办轩辕杯•汉学国际发展论坛等。 5.1.9. “艺术延安”系列产品 举办“大音希声·鼓舞世家”巡回演出、“大成若缺”延安剪纸大赛、“大象无形”延安民间绘画大赛。设计扇智(中年智者)、腰舞(阳光青年)、怀柔(趣美女郎)、猎长(狂野少年)、跳岳(街舞男孩)五大卡通形象，并采取网络征集方式，营造话题氛围，开发五鼓卡通人物形象表情包开发、玩具周边、鼓意像摆件和装饰品等衍生品；打造延安鲁艺艺术根据地、魏塔无塔——陕北美学冥想殿堂。 综上所述，从八大场景中提炼而出的九大产品类别，是旅游场景的重要支撑。通过整体上充满仪式感的场景氛围设计，从全域旅游视角规划延安市旅游空间结构，结合具体旅游项目、旅游线路、旅游节庆与活动的产品化承载，延安市旅游超级IP的落地实践具有强大支撑，能够给延安市全域旅游规划项目提供新的思路与参考。 5.2. 商业变现 回顾延安市旅游超级IP探索过程可以发现，旅游超级IP的打造过程其实是一个发现潜在消费者(旅游者)，并与之建立情感联系与价值共鸣的过程。在新商业时代，为产品定义具象的应用场景成为商业逻辑的全新注脚。 旅游超级IP的核心是文化价值观，无论是人格化赋能，还是场景设计，都是这种核心价值观的传达方式。经过场景设计，将各种具象的旅游项目、旅游商品、旅游活动进行有机组合，为消费者(旅游者)营造仪式感，当目标游客自身秉持的个人生活价值观与旅游目的地所传达的价值观互为匹配时，在闲暇、金钱等其他前提条件具备的情况下，消费者(旅游者)会自然而然地选择自己更心仪的地方作为自己的旅游活动开展地，通过游客凝视与自我表演，完成某种社会身份确认与生活方式选择，并在自发的社交互动和生活记录中达成个人生活方式的实现，从而也就自然而然地实现旅游超级IP的商业变现。 旅游超级IP作为旅游场景中所诞生的优质IP，仍然具有IP本身所具备的独特潜能，即跨界融合与商业溢价。超级IP的生命力来源是文化价值认同，而价值认同可以跨媒介存在，其可以通过价值授权，将IP本身所传达的价值观念传导至其他调性一致的产品与品牌中。 延安市旅游超级IP的跨界衍生能力在旅游场景设计与人格化赋能就环节可见一斑，如在艺术场景设计过程中，通过借助现代网络社交媒体，征集设计以延安五鼓为意像的卡通人物形象，并通过后期的形象授权，将五鼓IP的势能转移到诸如出表情包开发、玩具周边、鼓意像摆件、装饰品，文具等周边衍生系列产品。又如，在祭祀场景设计过程中，通过挖掘寻根问祖的传统价值观念，一方面通过社交媒体的广泛传播扩大黄帝根祖文化的传播张力；另一方面，通过对于《黄帝内经》的经典解读，将黄帝IP的势能转移到中医药养生产业等。 如图5所示，由于消费者(旅游者)认可了这种价值观，不管这种价值观念是以特色农产品、精致手工艺品等旅游商品的形式来表达，还是以电影、电视、动漫、记录片、实景演出等影视作品来表达，甚至以与之没有直接联系的玩具、文具、服饰等周边衍生品方式来表达，都在消费者(旅游者)的认知和接受范围之内。由于超级IP建立的过程已经建立起了IP与消费者之间强烈的情感共鸣，消费者愿意成为产品的天使用户，并以开发者的姿态参与产品的设计，这在生活场景中“别有洞天主题创意窑居酒店众筹计划”的设计过程中就有所体现。而在这种情况下，价格敏感性就会让位与价值敏感性，消费者甚至会为自己的价值认同付出更多的价值溢价，从而打开产品的物理价值天花板，实现旅游超级IP的商业溢价。 图5. 旅游超级IP商业变现 综上，旅游超级IP通过特定文化价值观念的传达，与消费者(旅游者)建立情感连接与价值共鸣，占据特定人群的消费心智，形成强大势能，并通过跨界延伸，丰富产品品类，不断引导消费者(旅游者)从需要变成想要，促成交易动作的达成，从而完成旅游超级IP的商业变现与商业溢价。
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user: 6. 结束语 文化本底分析–价值观传达–文化载体选择–人格赋能与场景设计，延安市旅游超级IP的塑造路径有别于传统的从资源梳理角度对旅游吸引物的建构，而是从人的角度出发对当地的文化进行场景化解构与人格化赋能。旅游超级IP的核心是文化价值观，目标游客为这种隐含的价值观所吸引而进行旅游活动，并通过游客凝视与自我表演，完成某种社会身份确认与生活方式选择。由于价值认同可以跨媒介存在，旅游超级IP具有跨界衍生的强大势能，可通过相应的旅游项目、旅游商品等的组织与实施实现商业变现，并通过形象授权及周边衍生品的研发，实现商业溢价。
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user: 摘 要 随着网络短视频的不断普及，抖音、快手等网络短视频软件逐渐融入普通民众的生活，成为我们生活不可或缺的一部分。随着我国网民呈低龄化趋势发展，特别对于00后乃至10后的小学生来说，他们会通过网络短视频接收更多来自外界的信息，而对农村地区来说，网络短视频极大地影响着农村小学生的学习生活，同时也冲击着传统的农村小学教育以及家庭教育，因此，本文将通过文献法、调查问卷法、抽样调查法，分析网络短视频普及对农村小学生的影响及其原因，并通过从家庭、学校、社会三方面提出针对性的解决措施。 关键词 :网络短视频，农村地区，小学生，影响，应对措施 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着网络短视频的不断普及，抖音、快手等网络短视频逐渐进入普通民众的生活，成为我们生活不可或缺的一部分。与此同时，网络短视频也对00后乃至10后的小学生产生了巨大的影响。而对农村地区的小学生来说，较少娱乐设施、精神财富的相对缺乏、对新鲜事物的好奇和盲目追求都使得农村地区的小学生对网络短视频有强烈的依赖和无节制的娱乐化行为，本文将通过文献法、问卷调查法来分析网络短视频对农村地区小学生的影响，并有针对性地通过家庭、学校、社会三方面来提出应对措施。
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user: 2. 调查研究方法 本次调查使用的是抽样调查的方法，调查对象为九寨沟县黑河小学的小学生、教师以及家长，问卷方式是通过问卷星发布的电子调查问卷以及访谈。九寨沟县黑河小学共计44名小学生，20位老师，此次抽样调查共收取了有效问卷42份，其中18名学生，11名老师，13名家长(表1)。 Table 1 Questionnaire survey subject 选项 小计 比例 家长 13 30.95% 老师 11 26.19% 学生 18 42.85% 表1. 调查问卷的对象
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user: 3. 农村小学生使用短视频的现状 3.1. 使用短视频的频率较高且呈低龄化趋势 在此次抽样调查中，55.56%的学生经常观看网络短视频，且有33.33%的学生从一年级开始观看网络短视频(表2)。随着网络信息技术的发展、各大视频网站以及短视频APP的普及，农村小学生观看网络短视频呈低龄化趋势，调查显示，有33.33%的学生从一年级就开始观看网络短视频(表3)。6~12岁的学生对外部信息的接收有一定的自我认知能力，但学生对事物的评价更多的会受到外部的影响。 Table 2 Do you often watch short video 选项 小计 比例 经常看 10 55.56% 很少看 8 44.44% 从来没看过 0 0% 不知道什么事短视频 0 0% 本题有效填写人数 18 表2. 你是否经常观看短视频 Table 3 Which grade did you start watching short video 选项 小计 比例 一年级 6 33.33% 二年级 3 16.67% 三年级 2 11.11% 四年级 7 38.39% 五年级 0 0% 六年级 0 0% 本题有效填写人数 18 表3. 你是从几年级开始观看短视频的 3.2. 有接受过网络安全教育，但安全意识薄弱 在抽样调查的学生中，所有学生在校接受过网络安全教育的学习(表4)，对于网络短视频中的不安全因素有一定了解，但安全意识薄弱，当他们使用一款网络短视频软件时，有38.39%的学生并未仔细阅读相关使用协议，22.22%的学生有认真阅读相关使用协议(表5)。这说明在使用网络短视频软件的时候，对于网络协议的重要性重视程度不够，安全意识不强烈。 Table 4 Have you received any relevant network security educatio 选项 小计 比例 没有 0 0% 有，老师讲过 18 100% 本题有效填写人数 18 表4. 你有接受过相关的网络安全普及教育吗 Table 5 Do you read the network usage protocol when downloading short video softwar 选项 小计 比例 没有，直接打勾 7 38.89% 有认真阅读 4 22.22% 稍稍看了一点 7 38.89% 本题有效填写人数 18 表5. 你下载网络短视频APP时有认真阅读其相关的网络使用协议吗 3.3. 在观看网络短视频的过程中，对娱乐类、游戏类视频的观看度较高 在此次抽样调查显示，娱乐类(搞笑、模仿、嘻哈等)、学习类(手工、知识、文学等)游戏类(王者、吃鸡等)等视频受欢迎程度较高(表6)。小学阶段的中高年级的男生对于游戏类、娱乐类视频尤为追捧，而他们观看游戏类视频后会有一部分倾向于提高自己的游戏技能。女生则对学习类中的手工、音乐、舞蹈更感兴趣。在观看一些短视频之后，学生在相互玩耍时常常哼着一些抖音热曲，并且偶尔模仿抖音舞蹈。 Table 6 What kind of short videos do you lik 选项 小计 比例 娱乐类(搞笑、模仿、嘻哈等) 11 61.11% 学习类(手工、知识、文学等) 10 55.56% 才艺类(舞蹈、音乐、体育等) 7 38.89% 游戏类(王者、吃鸡等) 7 38.89% 综艺、电影、电视剧剪辑 7 38.89% 生活类(旅游、宠物、美食等) 6 33.33% 恶搞、鬼畜视频 6 33.33% 时尚类 4 22.22% 励志视频 3 16.67% 其他 3 16.67% 本题有效填写人数 18 表6. 你喜欢什么类型的短视频
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user: 4. 小学生沉迷网络短视频原因分析 4.1. 受父母影响 随着网络信息技术的不断发展，我国网民数量的不断增加，各大视频网站、视频软件的用户数量也在不断上涨，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》表明，截至2019年6月，我国短视频用户规模达7.59亿，较2018年底增长3391万，占网名整体的88.8%，其中，短视频用户规模为6.48亿，占网民整体的75.8% [ 1 ]。而农村小学生在观看网络短视频时大多使用父母的账号，或者跟随父母一起观看短视频。在抽样调查的学生中，44.44%的学生表示其观看短视频有受到父母影响的因素。农村地区的学生他们的父母多为农民，且父母大多为80末90初出生的人，年龄在25岁到35岁之间，据2019年第三季度抖音短视频用户年龄分布情况来看，25岁到35岁抖音用户占比43.93% [ 2 ]，年轻一代的父母相对来说会更加喜欢接受新鲜事物，对于抖音、快手等网络短视频软件便会更加容易接受。他们通过抖音、快手等软件上传有关自己生活片段、记录孩子成长等视频。而作为年轻一代父母的他们，对于新鲜事物的接受能力大于老一辈父母，对于自己的孩子观看短视频这一行为是在一定范畴内允许的，54.17%的父母表示在不影响孩子学习的情况下支持孩子观看短视频，并且表示这可以让孩子学习到更多的课外知识，更多地了解外面的世界，但也有一小部分的家长反对孩子使用网络短视频软件，认为这非常影响孩子的学习、生活。总的来说，对于观看网络短视频所引起的孩子视力下降的问题是所有家长担忧的。除此之外，身为父母的他们还肩有养家的重担，使得他们陪伴孩子的时间有限，父母希望孩子通过手机的娱乐来让孩子的身心得到放松，达到一定程度的陪伴的目的。 4.2. 从众心理的影响 调查显示，44.44%的学生表示自己最初观看短视频有受到父母、同学的影响(表7)。农村地区的小学生多为寄宿制学生，他们周一到周五的时间都待在学校，和同学接触更多，7~12岁的孩子更多的渴望别人对自己的认可，希望自己能获得更多来自同龄人的关注，当他们在看到同龄人在看网络短视频或者听到同龄人聊到相关话题时会表现出极大的关注，并且希望了解到更多与话题相关的内容，这就会令他们通过观看网络短视频找到和同龄人更多的共同话题。网络短视频中的内容参差不齐，一些过度娱乐化的搞笑、鬼畜视频也会令他们争相模仿，而未成年人对于一些网络短视频的内容还缺乏自己的价值判断，对于一些舆论引导的视频无法有理性的认知，一味地迷信盲从使得他们更加沉溺于网络短视频的漩涡。 Table 7 Why did you first watch short video 选项 小计 比例 视频内容新颖 9 50% 可以获得粉丝和关注度 2 11.11% 同学们再看，我也要看 8 44.44% 家长再看，我也要看 8 44.44% 觉得好奇 12 66.67% 本题有效填写人数 18 表7. 你最初观看短视频是因为 4.3. 网络短视频本身的吸引力 短视频一词最早起源于2011年美国移动短视频社交应用Viddy，是以网络和移动终端为平台呈现，由用户自主拍摄剪辑制作的时间短、可即时传播、内容形式灵活多样的移动视频新媒体 [ 3 ]。随着网络信息技术的不断发展，各大视频网站以及视频软件的普及，网络短视频商业化程度的不断增加，短视频通过时间短、成本低、吸引力强等优势吸引了大批用户，且诸如抖音、快手等网络短视频软件会通过数据分析给用户推荐用户可能感兴趣的视频。除此之外，由于其商业化的性质，短视频的内容发布者是来自各行各业的人，既有专业从事新媒体运营的行业大V，也有记录平时生活的普通大众，更有重视视频点击量的不良播主。而对于小学生来说，他们的认知能力还处于被动接受的状态，对外界的信息接收处于被动状态，更多情况是他们对于外界信息的接收更重视其感观的冲击程度。网络短视频中搞怪、鬼畜的视频带给他们的感官冲击更大，对他们的吸引力也就更大。
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user: 5. 网络短视频对农村小学生的影响 5.1. 拓宽农村学生的视野，拓展知识面 农村学生相对于城市学生来说，他们所接收到的来自外界的信息渠道有限，随着互联网信息网络的发展，农村学生可以通过网络了解到更多来自外界的信息。除此之外，通过网络短视频，农村小学生也能够学习到更多的知识与技能。抽样调查显示，55.56%的学生对学习类(手工、知识、文学等)视频感兴趣(表6)，并有61、11%的学生通过网络短视频学习到了很多的技能(表8)。农村的孩子相对于城市的孩子来说，他们很少有机会能像城市里的孩子那样参加各种兴趣活动课，学习更多的技能，通过短视频，他们能接触甚至学习到更多在课堂上学习不到的知识。通过网络短视频的宣传，农村学生也更好的形成的网络信息常态化的状态，对于他们以后的学习生活也有了更好的帮助。 Table 8 How do you feel after watching so many short video 选项 小计 比例 网络短视频很有意思，教会了我许多技能 11 61.11% 观看了游戏相关的视频后，我打游戏打得更好了 3 16.67% 给我推荐了许多好物 3 16.67% 让我的知识面更加宽广了 7 38.89% 里面的一些视频纯属恶搞，应该严厉禁止 4 22.22% 没什么感受，就那样吧 6 33.33% 里面有很多不适合未成年人观看的视频，相关责任人应该得到惩处 3 16.67% 感觉拍视频能够赚很多钱，学习也就没什么用了 1 5.56% 视频里的知识已经足够了，没必要再去学校学习了 1 5.56% 表8. 看了众多短视频后你有什么感受 5.2. 沉迷网络短视频影响学习积极性，影响学生身心健康 调查显示，在被调查的学生中，44.44%的学生表示自己在观看短视频时感觉不为了什么(表9)，纯属打发时间。许多农村孩子都是留守儿童，多由爷爷奶奶陪伴长大，年龄差异使得学生和自己的爷爷奶奶的共同话语不是很多，抖音、快手等网络短视频通过2到3分钟以内的内容满足了当下快餐文化的需求，满足了大众性的文化需求，更填补了农村学生在学习之余无人陪伴的短暂精神空虚。通过观看网络短视频来填补内心的孤独感。而在消费这样的快餐文化的时候，小学生很少有自己的价值判断和自我约束能力，无节制的观看网络短视频也使小学生的学习收到了很大的影响，此次调查中有66.67%的学生表示因观看网络短视频浪费了很多的时间，55.56%的学生表示因为观看网络短视频学习成绩有所下降(表9)。抖音、快手等平台中的网络短视频的时间是在15秒左右，以其内容富有吸引力、传播模式碎片化等特点受到广大用户的喜爱 [ 4 ]，小学生的自制力有限，在观看短视频时不能有效的掌握时间。观看网络短视频也使得小学生不能集中时间和精力学习科学文化知识。其次，抖音视频的内容参差不齐，有些甚至是不利于未成年人身心健康的内容，被过度消费的快餐文化使得有些抖音用户为了获得更多的点赞量和关注度，发布一些危害社会发展、影响未成年人身心健康的视频，而价值观正处于塑造期的小学生对于良莠不齐的网络短视频不能进行准确的辨别，这极大的影响了他们的价值观发展。 Table 9 How do you think the use of short video apps has affected your lif 选项 小计 比例 因观看短视频而浪费了很多的时间 12 66.67% 自从喜欢观看短视频后，学习成绩有所下降 10 55.56% 喜欢上观看短视频后，家人面对面交流的时间减少了 5 27.78% 身边很多同学模仿短视频里面的行为 5 27.78% 自己经常模仿翻拍短视频里面的行为 4 22.22% 其他 3 22.22% 本题有效填写人数 18 表9. 你觉得使用短视频APP对你的生活造成了什么影响
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user: 6. 面对网络短视频对小学生的不良影响的解决措施 6.1. 家校合作，合理利用网络短视频；共同监督，引导其向良性方向发展 对学生的培养不是家长或学校单方面的责任，教师和家长要对学生进行正确的引导，不能一味的抵制学生观看网络短视频，进而对于新兴事物有一定的抵触情绪。在如今的大数据时代，网络与每个人息息相关，传统的“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”已不能顺应时代发展的趋势，学生能够较早的接触网络信息技术发展给人们学习生活带来的便利，形成良性的网络信息观，不能“闻网色变”，一说到网络信息就想到黑客入侵、个人信息泄露、网络诈骗，而对于网络短视频，学校和家庭都可以通过他来宣传正能量的信息以及配合教学，合理利用网络短视频让农村学生通过网络短视频了解更多的知识。中华人民共和国教育部制定的《义务教育语文课程标准》指出：语文课程资源包括课堂教学资源和课外学习资源 [ 5 ]，网络资源便包括其中，学校教育中教师可以根据教学要求，合理恰当的插入一些网络短视频，让学生更直观生动的了解课文内容。例如在一年级上册《江南》这篇课文中，学生由于生活环境限制，无法理解“莲叶何田田”的意思，教学中插入相关视频学生便能直接理解诗句意思，更能够加深学生对诗歌的印象。而对于家长来说，网络短视频也是一个能拉近亲子关系的渠道，父母可通过网络短视频和孩子互动，了解孩子的喜好，进行合理有效的沟通，但与此同时，由于未成年人的身体正处于发育阶段，对于观看网络短视频的不良行为造成的驼背、近视等问题，家长也要进行监督。而对于网络短视频中的不良内容，家长和教师可以对其进行合理的评价，对于一些不良信息要批判、修正，对于正能量的视频要鼓励，引导未成年人正确价值观的培养。 6.2. 开展多样性的实践活动，丰富课外生活 对于语文课程资源的开发，《义务教育语文课程标准》中指出，学校要有强烈的资源意识，认真分析本地和本校的特点，充分利用已有的资源，积极开发潜在资源 [ 5 ]。农村地区拥有多种多样的实践机会和条件，学校、家庭可以有效利用这些资源，开展多种多样的课外活动，培养亲子关系、师生关系，例如利用农村丰富的自然资源开展秋游、春游等课外活动，让学生更好的了解身边的景和物，更好的将课本知识和现实生活结合起来，提升自己的审美意识，更好的发现现实生活的美。除此之外，开展各种各样的时间活动也能减少未成年人对于手机短视频的沉迷程度，丰富他们的精神生活。 6.3. 加强网络安全教育，深化网络安全意识 调查显示，学校对于安全教育已经普及开来(表4)，未成年人有一定的网络安全意识，但对于网络安全隐患还需要进一步的了解介绍。而对于观看网络短视频，学生对于网络短视频中内容的辨别意识较弱，对于网络主播的商业化宣传，短视频中的信息诱导等无法准确进行辨别，因此网络安全教育就显得尤为重要。通过网络安全教育，促使学生对于一些网络主播的不正当竞争而产生的欺诈性消费、网络短视频中不适宜未成年人观看的视频以及广告推送要坚决抵制，对于不法行为要坚决举报。随着网络信息技术的发展，网络安全教育不仅包括电信诈骗，对个人信息的保护、网络信息内容的安全、信息传播安全等也要有足够的重视，让未成年人面对日益纷繁的网络信息有一定的判断能力，让网络安全意识外化于身，内化于形。
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user: 7. 结语 总而言之，碎片化的网络短视频给我们带来了身心的愉悦，让我们了解到了不同地方其他人的精彩生活，也记录着我们每一个平凡人不平凡的瞬间，但面对纷繁复杂的网络短视频，面对参差不齐的网络短视频文化，由于农村学生对于网络文化的了解程度不够，家庭和学校都应承担起相应的责任，合理利用网络文化中的有利部分，去其糟粕，取其精华，让网络短视频的合理运用能够帮助教师的课堂教学，加强家长与孩子的亲子关系：与此同时，家长和学校都应对学生进行合理有效的监督，而对于网络短视频中的不良内容，要坚决抵制，避免孩子在观看不良视频中形成歪曲的价值观；更重要的是要家校合作，强化学生的网络安全意识，让网络安全意识外化于身、内化于形。让网络短视频更好的给我们的生活带来有利的影响。
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user: 摘 要 基于可见光视频的海上运动目标入侵检测是一个非常重要的研究课题。本文从传统运动目标检测与识别和基于深度学习中卷积神经网络的目标检测与识别这两个方面对其研究现状进行了介绍。由于海上运动目标的准确提取更加困难，因此本文又单独介绍了海上运动目标检测与识别的研究现状。 关键词 :运动检测，目标识别，海上入侵检测 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国现有的海上安全防护设施存在观测、监控及警戒手段稍微落后的缺陷，其他国家侵犯我国海域的情况屡有发生。目前国内外文献主要集中于运动目标检测和运动目标识别这两个专题的研究，对入侵检测等行为理解方面的研究较少。因此，本文从传统运动目标检测与识别和基于深度学习中卷积神经网络的目标检测与识别这两个方面对其研究现状进行了介绍。 但是相比于陆地场景，复杂海面背景下的运动目标检测存在以下挑战： 1) 海面背景中大量不断运动的海浪经常会被误判为运动目标。 2) 海上经常会出现雨天、雾天的情况，这使得运动目标检测的背景变得更加复杂多变。晴好天气也经常会出现光照突然变化的现象，阳光直射到海面上会产生强烈的镜面反射现象，光照强度突然变化的背景和不断运动的鱼鳞光经常会被误判为运动目标。 3) 由于有些需要监视的海域离岸较远，需要将摄像机安装在舰船或无人艇上，这种摄像机运动的情况对检测方法的鲁棒性提出了更高的要求。 近年来，计算机视觉、模式识别、人工智能等技术发展得异常迅猛，智能视频监控领域也随之取得了巨大的突破，这无疑为海上监测技术突破提供了良好的契机。因此，针对现有智能视频监控领域海上监测存在的难题，本课题对基于可见光视频的海上运动目标入侵检测研究现状进行了介绍。
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user: 2. 传统运动目标检测与识别 运动目标检测是后续目标行为分析等技术的前提，传统运动目标检测方法主要通过判断目标是否运动从而实现目标的检测，按照其基本原理主要可以分为背景差分法、帧间差分法、光流法三类。 1) 背景差分法 这一类方法的基本原理是通过当前帧图像和预先得到的背景图像相减的方式实现运动目标的提取。例如Wren等人 [ 1 ] 针对没有前景目标和光照变化影响情况下提出了使用单高斯模型对背景进行更新。但是大多数的监测场景都是存在一定变化的，针对这一问题Stauffer等人 [ 2 ] 提出了一种混合高斯模型(GMM)，通过使用多个不同权值的单高斯模型联合对背景进行更新。为了更好地适应动态背景变化，Droogenbroeck等人 [ 3 ] 通过把每个像素点存储为若干采样值的方法提出了一种基于提取虚拟背景(ViBe)的运动目标检测方法。 这一类方法运算快，适用于对实时性要求较高的系统，但是背景模型构建得是否准确对检测结果会产生较大影响，因此其对背景的变化比较敏感。 2) 帧间差分法 帧间差分法的基本原理是将视频序列中相邻两帧图像进行相减，然后通过平滑去噪等方式得到差分图像，从而实现运动目标的提取。Lipton等人 [ 4 ] 通过这一方法实现了视频中运动目标的检测，然后对目标进行识别与跟踪。在二帧差分的基础上，文献 [ 5 ] 通过三帧差分与自适应背景差分相结合的方法取得了更好的检测结果，但是检测出的运动目标内部仍然容易出现空洞。为了更好地克服“空洞”现象，文献 [ 6 ] 首先通过帧差法将每一帧视频进行分割，然后对不同区域分别使用不同的更新率更新混合高斯模型，从而实现背景的更新。 帧间差分法运算同样非常简单，但是相邻帧时间间隔较短、目标运动缓慢等因素容易导致目标提取得不完整及目标的漏检。 3) 光流法 1981年裴巧娜 [ 7 ] 首次提出了光流场的概念，创造性地将二维速度和灰度结合在了一起。针对光照突变和遮挡问题，Haussecker等人 [ 8 ] 通过建立灰度变化模型实现了运动和灰度的自动同步估计，但仍然无法消除阴影的影响。为了解决光流法计算速度慢这一问题，文献 [ 9 ] 利用GPU可以高效处理视频这一能力，通过使用CUDA体系框架实现了基于光流法的实时检测。 光流法相比于前两种方法运算量较大，不适用于对实时性要求较高的系统，并且需要特殊硬件的支持。 在运动目标识别方面的研究需要将视频问题转化成图像问题，通过对每一帧的视频图像进行处理从而实现对视频序列中目标的识别。传统的运动目标识别方法是通过人工设计图像中目标的SIFT、HOG、Haar等特征，然后使用SVM、AdaBoost等分类器实现图像中目标的识别。 其中最具有代表性的是Viola等人 [ 10 ] 提出的基于AdaBoost算法框架的人脸检测方法，这一方法通过提取人脸的Haar特征进行识别，然后通过滑动窗口搜索策略实现在识别出人脸的同时准确地定位出人脸在图像中的位置。Dalal等人 [ 11 ] 使用图像的局部梯度直方图(HoG)作为目标特征，提出了一种基于支持向量机(SVM)的行人检测方法。基于这两种方法的各种改进算法被应用于不同种类目标的检测与识别中，针对图像中目标非刚性形变问题Felzenszwalb等人 [ 12 ] 在继承HoG特征和SVM分类器的情况下提出了基于多尺度形变部件模型(DPM)的目标识别方法，这一方法可以较好地适应目标的旋转变形。Ren等人 [ 13 ] 提出使用稀疏编码直方图特征(HSC)代替基于DPM方法中的HoG特征，进一步提高了目标识别的准确率。 在2012年之前，目标识别任务中最具有影响力的方法就是基于DPM方法的各种改进方法。但是由于这些方法主要依靠人工设计的特征，特征的好坏直接会影响识别的结果。自从2012年卷积神经网络应用于目标识别方面的研究中，通过使用卷积神经网络提取图像中目标的深层特征，图像识别的准确率获得了大幅度的提升，同时目标检测方面的研究也取得了巨大的突破。
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user: 3. 基于卷积神经网络的目标检测与识别 卷积神经网络是受到生物视觉系统神经机制的启发而被特别设计出的一种生物物理模型，可以被看成一种前馈神经网络或多层感知器。1962年，Hubel等人 [ 14 ] 通过对猫的视觉皮层细胞进行研究提出了“感受野”这一概念。1979年，日本研究人员Fukushima [ 15 ] 基于感受野提出了一种神经认知机模型，这一模型被称为第一个卷积神经网络。1998年，LeCun等人 [ 16 ] 通过将卷积层与下采样层相结合的方法提出了被称为现代卷积神经网络雏形的LeNet。直到2012年Krizhevsky等人 [ 17 ] 使用修正线性单元(ReLU)作为网络中的激活函数提出了AlexNet，卷积神经网络的发展从此取得了历史性的突破。自AlexNet之后演化生成了许多不同的网络结构，例如以VGGNet16 [ 18 ] 、GoogLeNet [ 19 ] 为代表的加深模型，以Faster R-CNN [ 20 ] 为代表的区域模型，以PSPNet [ 21 ] 为代表的分割模型。自从卷积神经网络取得突破性的进展，受到了国内外学者的广泛关注，在目标的检测与识别方面获得了广泛的成功应用。 在目标识别方面的研究中，为了使用于训练和测试算法的图片数据可以更真实地反应我们这个世界，进一步地丰富数据的多样性，Deng J等人 [ 22 ] 建立了一套包含不同种类物体图片的数据库并将其命名为“ImageNet”。这是一件史无前例的事情，这一数据库也被国内外的研究人员视为当今人工智能浪潮的催化剂。“ImageNet”中共包含车、船、人、猫、狗等1000种物体，100多万张图片，几乎包含了周围环境中的所有物体。研究人员发现，不同的算法在经过“ImageNet”训练过后得到的模型都可以用作其他识别任务的启动模型，然后再对模型进一步地进行微调就可以完成识别任务。Krizhevsky等人 [ 17 ] 提出的基于AlexNet的图像分类方法在基于“ImageNet”数据库举办的2012年ILSVR图像分类挑战赛中取得了最好的成绩。在2013年至2017年的ILSVR目标分类挑战赛中基于Claeifai [ 23 ] 、GoogleNet [ 19 ] 、残差网络 [ 24 ] 、六模型集成、双通道网络 [ 25 ] 的图像分类方法分别取得了最好的检测结果。其中在2017年ILSVR图像分类挑战赛中基于双通道网络的图像分类方法把错误率降低至了3.41%。 在目标检测方面的研究中，基于卷积神经网络的目标检测方法在识别出目标的同时可以通过边框回归等方法检测出目标的具体位置。Girshick等人 [ 26 ] 在2014年通过将传统目标检测方法中的区域建议与卷积神经网络结合在一起提出了区域卷积神经网络模型(R-CNN)，取得了目标检测领域中里程碑式的突破。文献 [ 27 ] 在R-CNN的特征提取网络与全连接层之间加入了一个空间金字塔池化(SPP)层，有效地提高了检测的速度。Girshick R等人 [ 28 ] 借鉴SPP-NET的思想并引入了多任务损失函数，提出了快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)，进一步地提高了目标检测的速度和精度。Ren S等人 [ 20 ] 在此基础上提出了更快区域卷积神经网络(Faster R-CNN)，这一网络在Fast R-CNN的基础上加入了一个区域生成网络(RPN)，使用RPN来实现候选区域的提取，实现了端到端的训练过程。基于这一网络的目标检测方法在2015年的ILSVR目标检测挑战赛中取得了62.1%的平均准确率，刷新了目标检测速度与精度的新高。Faster R-CNN的杰出贡献在于完全使用卷积神经网络同时实现了目标的检测与识别，但是其检测速度仍然没有完全达到实时。因此，为了更进一步地提高目标检测的速度，2016年Redmon J等人 [ 29 ] 提出了YOLO，这种方法将目标检测的任务转化为一个回归问题，很好地加快了检测的速度。在YOLO之后，Liu W等人 [ 30 ] 结合YOLO和Faster R-CNN中的回归思想提出了基于SSD的目标检测方法，检测速度与检测精度相比于YOLO都有所提高。YOLO和SSD的检测速度虽然达到了实时性的要求，但是由于这两种方法都没有对候选区域进行提取的过程，因此其检测精度低于Faster R-CNN。在2016年的ILSVR目标检测挑战赛中，Zeng等人 [ 31 ] 使用基于门控双向卷积神经网络(gated bi-directional CNN)的检测方法获得了66.28%的准确率。在2017年的挑战赛中，Shuai等人通过将门控双向卷积神经网络和特征金字塔网络相结合得到了73.14%的准确率。2018年Wang H等人 [ 32 ] 提出通过多尺度位置感知核表示(MLKP)提取目标深层特征的高阶统计量，然后将MLKP集成于Faster R-CNN中，进一步地提升了目标检测性能。Singh B等人 [ 33 ] 为了更好的检测多尺度目标提出了一种新的训练方法，这一方法只回传和预训练模型所基于的训练数据尺寸相对应的ROI梯度，并且通过图像金字塔对不同尺寸数据进行处理。Zhang Z等人 [ 34 ] 针对SSD检测小目标容易误检的问题，通过引入分段模块和全局激活模块在用于检测的特征图中加入了语义信息，提升了小目标检测的准确性。 基于卷积神经网络的目标检测与识别方法，与传统运动目标检测方法相比的优势在于它可以较好地克服复杂背景的影响，并且无论感兴趣的目标是否运动，只要目标在视频画面中出现，即使目标处于静止状态也可以准确地将其检测出来。与传统人工提取特征的目标识别方法相比优势在于其对大量图片自动地提取特征并不断地进行学习，以大量的图片为先验知识从而实现目标的检测与识别，具有更强的鲁棒性。目前基于以上卷积神经网络模型的目标检测方法已被成功应用于行人检测、车辆检测、病理图像分析等领域中。
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user: 4. 海上运动目标检测与识别 相比于陆地场景中的运动目标检测与识别，复杂海面背景下的运动目标检测与识别具有更多挑战，现有的检测方法主要可以概括为基于建立背景模型、基于显著图视觉注意模型和基于边缘、纹理等特征三类： 1) 基于建立背景模型 基于建立背景模型的海上运动目标检测方法中，Borghgraef等人 [ 35 ] 提出一种基于像素的背景差分法，通过引入最少量的先验目标信息实现对背景模型的评估与更新。文献 [ 36 ] 中提出了一种基于自适应背景更新和全局搜索的检测方法，使用快速四连通分量标记方法降低了算法的计算量，有效地抑制了海浪波动的影响，实现了对海水养殖海域运动目标的检测。文献 [ 37 ] 提出了一种基于多背景模型的目标检测方法，使用Weibull分布模型来表示海浪波动较大的海域，使用Gauss分布模型来表示比较平稳的海域，然后通过背景差分法实现运动目标的提取。陈慧敏 [ 38 ] 首先通过三帧差分法提取出运动目标的像素点，然后对非运动像素点进行背景更新，在运动像素点区域再进行背景差分获取更精确的运动目标区域，最后通过膨胀、腐蚀等形态学处理方法实现运动目标的提取。李祎承等人 [ 39 ] 提出了一种基于背景差分和最大类间方差相结合的运动区域提取方法，并且为了使算法可以适应不同角度的舰船目标引入了基于圆环划分的特征值算法，使用该算法计算得到的舰船特征具有一定的平移、旋转及缩放的不变性。郭石磊等人 [ 40 ] 将背景差分法和改进的四帧差分法相结合，通过区域的形状描述子和对运动目标的区域轮廓进行提取实现了海上运动目标的检测。 这类方法具有计算相对简单、实时性强的优点，但是对背景的变化十分敏感，例如在海浪波动较大时很容易将海浪误判为目标，并且这类方法不适用于摄像机运动的情况，只能在摄像机固定不动的情况下使用。 2) 基于显著图视觉注意模型 在基于显著图视觉注意模型这类海上运动目标检测方法中，吴琦颖等人 [ 41 ] 首先通过视觉注意模型在静态图像中对感兴趣区域进行提取，然后通过建立金字塔结构和迭代的倒三角小尺寸低通模板去除海面波浪噪声，最后在感兴趣区域中使用变形的时间差分法对海上运动目标进行检测。谢小竹等人 [ 42 ] 在这一基础上提出了使用Sobel算子计算图像梯度从而实现感兴趣区域的提取，并对变形的时间差分法做了进一步的改进，改进后的方法通过相邻帧感兴趣区域的中心点是否移动来判断是否存在运动目标，有效地降低了漏检率。王焜 [ 43 ] 首先使用视觉注意模型快速获得舰船目标显著性区域，然后在显著性区域内使用HoG特征和学习机制结合实现了舰船目标的准确检测。臧风妮 [ 44 ] 首先在小波域建立了双尺度视觉选择注意模型，并分别利用梯度法和相位谱法在粗分辨率低频子带上建立了视觉显著图，然后将视觉选择注意模型和视觉显著图融合形成综合视觉显著图，最后利用小波反向变换获得原始的高分辨率视觉显著图，由此实现了海上运动目标的检测。文献 [ 45 ] 首先将彩色图像转变为灰度图像，然后通过相位谱方法得到图像的临时显著图，最后使用频率调谐法进一步得到最终的显著图。 这类方法引入了视觉注意模型，通过对显著图信息中融合的不同尺度和特征进行分析，可以实现海面目标的准确提取。但是计算较为复杂，不适用于实时性要求较高的场景。并且当海浪波动较大时，海浪引起的视觉显著性变化和海上目标引起的变化可能会处于相同量级，因此容易出现将海浪误判为目标的情况。 3) 基于边缘、纹理等特征 在基于边缘、纹理等特征的海上运动目标检测方法中，文献 [ 46 ] 首先使用多尺度边缘检测对海面背景中的海天线进行提取，然后通过海面与目标的亮度值差异实现舰船目标的检测。何四华等人 [ 47 ] 提出在运动目标存在时对背景信号混沌特征的变化进行分析，然后通过混沌特征变化的差别检测混沌背景信号中的舰船目标信号。李正周等人 [ 48 ] 设计了一个基于海杂波混沌动力系统相空间重构的海杂波动力模型，使用RBF神经网络提取模型中的参数，从而实现对海杂波的预测和抑制，为海上小目标的检测提供了新的思路。王立地等人 [ 49 ] 首先通过传统的边缘检测方法对舰船目标尾迹进行检测，然后沿着航迹方向计算有向分维参数，最后对图像进行二值化处理，通过对二值图像进行分析确定舰船目标所在位置。李明兵 [ 50 ] 通过彩色梯度和Lab彩色分量分别检测出了海天线和岸线，实现了对海面区域的准确提取，然后使用霍夫变换和斜线检测相结合确定出可能存在目标的平行四边形区域，最后通过形态学处理和中值滤波对舰船目标进行标识。黄龙辉 [ 51 ] 设计了一个用于检测舰船目标的多特征学习框架，为了弥补局部特征提取的缺点，使用基于Gabor滤波的MS-CLBP特征对全局特征进行提取，取得了很好的检测效果。 这类方法能否检测出目标在很大程度上取决于对视频场景中边缘、纹理等特征提取得是否准确，因此只能适用于某些特定的场景中，鲁棒性不强。并且这类方法计算复杂，实时性需要进一步提升。 相比于海上运动目标检测的研究，海上运动目标识别研究起步较晚，研究成果较少，主要可以分为基于BP神经网络和基于卷积神经网络两类： 1) 基于BP神经网络 在基于BP神经网络的海上舰船识别方法中，金雪丹等人 [ 52 ] 首先人工提取舰船的边缘、颜色、高度、长度等特征，然后把这些特征输入BP神经网络进行训练，从而实现将海上舰船目标识别为大船、中船、小船三类。魏娜 [ 53 ] 使用模板匹配技术中的序贯相似性检测法对特征进行提取，然后设计了一个三层的BP神经网络，最后通过对网络的多次训练实现了舰船目标的识别。马忠丽等人 [ 54 ] 建立了一个岛屿、舰船、礁石的数据库，然后构建了一个主分量分析降维和组合特征相结合的分级BP神经网络，最后提取不同目标的几何、纹理等特征并将其输入神经网络进行训练，实现了对岛屿、舰船、礁石三类目标的识别。 由于人工标记特征具有不稳定性和神经网络结构过于简单等原因，基于神经网络的识别方法无法适应目标的平移、旋转、缩放以及复杂海面的变化，鲁棒性较差。 2) 基于卷积神经网络 针对基于BP神经网络方法识别率较低这一问题，赵亮等人 [ 55 ] 构造了一个7层的卷积神经网络自动地对舰船目标深层特征进行提取，然后在提取出的特征中加入融合的边缘特征与颜色特征这一约束，最后通过支持向量机实现了军舰、集装箱船、帆船、渔船、客船的识别。戚超等人 [ 56 ] 使用一个8层的卷积神经网络对运输船的特征进行提取，然后将网络中第一个全连接层的特征用于支持向量机的训练，实现了散装船、油气船、集装箱船的识别。 这类方法使用卷积神经网络自动提取图像中目标的特征，既消除了人工标记特征的不稳定性又可以提取出目标的深层特征，极大地提高了识别的准确率。但是这类方法模型复杂，因此实时性较差。
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user: 5. 结束语 目前基于视频的海上运动目标检测与识别技术的研究仍然存在很多挑战，未来的研究重点应该是在尽量提升检测速度的同时提出可以更好适应复杂海面背景变化、鲁棒性更强的方法，并在准确地检测并识别出海上运动目标后进一步对目标的行为进行分析。
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user: 摘 要 近年来，网络新闻逐渐取代传统的纸质新闻，成为人们日常获取新闻的主要方式。网络新闻因此而成为一个产业，产业的主体是由新闻制作者、用户、和点击率构成，新闻制作者通过用户的点击转换为点击率获取利益，由此导致了“标题党”的产生。“标题党”对用户、行业乃至社会都有巨大的危害。以往的“标题党”识别方法都忽略了网络新闻的主体是由图像和文本两个部分组成这一特点，只针对新闻的文本信息进行检测，而忽略了新闻的图片语义信息。目前网络上有大量利用引人眼球或者与文章毫不相关的图片吸引用户点击的新闻，本文针对新闻中的图像信息利用深度学习相关技术设计了图像语义描述与信息提取模型，使用这一模型，对新闻中的图片进行信息提取，对提取到的信息进行特征设计，将图片特征融合进“标题党”识别模型中，最后通过实验验证了使用图片信息识别“标题党”新闻的必要性和有效性。 关键词 :图像描述，标题党，机器学习，文本相似度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 网络新闻在传播方式上具有流量化、去中心化、题文分离的特点，新闻标题既承担文章内容的概括作用，同时还作为文章链接负责将用户引导到新闻正文部分 [ 1 ] 。网络新闻内容多、数量大、更新速度快的特点，使用户逐渐养成快速阅读新闻标题并根据标题内容决定是否点击链接的“读题”式浏览习惯，也在素材趋于同质化的新闻行业中催生了“标题党”的产生 [ 2 ] [ 3 ] 。“标题党”新闻常使用过度夸张、歪曲事实、制造虚假新闻等手段，加工出引人眼球、耸人听闻的标题，以迎合、吸引用户。“标题党”新闻的泛滥，不仅影响用户获取所需的新闻内容，而且对网络新闻行业的健康发展以及网络和谐环境的构建造成恶劣影响。“标题党”现象已受到国家相关部门和社会各界的关注，相关部门积极采取各种措施对“标题党”新闻进行打击和消除，并加强在“标题党”新闻识别方面的研究。
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user: 2. “标题党”新闻识别方法的介绍及分析 2.1. “标题党”新闻识别方法研究现状 目前，针对“标题党”新闻识别的研究主要以“标题党”写作中使用的语言特征为主要研究对象，常用的“标题党”新闻识别方法可分为基于文本相似度的识别方法和基于机器学习模型的识别方法两大类。 基于文本相似度的识别方法主要针对“标题党”新闻中“题文不符”的现象，利用文本相似度计算对“标题党”新闻进行判断。2011年，王志超提出基于主题句相似度的“标题党”新闻鉴别技术，利用正文主题句集合与标题的文本相似度对“标题党”新闻进行识别 [ 4 ] 。2015年，罗佳提出基于潜在语义的“标题党”新闻识别技术，利用正文中的词频构建向量空间模型，奇异值分解后得到正文的塌陷矩阵，生成标题的文档坐标，通过计算文档坐标和与各段落对应向量间的余弦相似度进行判断 [ 5 ] 。2018年，赵帅提出基于改进型VSM-How Net融合相似度算法的“标题党”新闻识别方法，使用同义词词组的向量替代词向量对正文进行表达，利用改进型VSM结合余弦相似度来度量文本相似度 [ 6 ] 。2019年，陈彤从语言学角度，提取主题词后计算标题和正文相似度对“标题党”新闻进行识别 [ 7 ] 。 随着机器学习的兴起和运用，相关学者提基于机器学习的“标题党”识别方法，利用提取到的新闻标题及正文特征进行分类模型的训练，使模型不断学习“标题党”新闻的各种特征，并利用模型对“标题党”新闻进行判断。2016年，Potthast等人针对twitter中“Clickbait”现象，提取了三大类共215个特征进行模型训练，构建出“Clickbait”检测模型 [ 8 ] 。同年，Chakraborty等人利用多种机器学习分类模型，设计了一个浏览器扩展，以达到检测“Clickbait”的目的 [ 9 ] 。 2.2. 现有“标题党”新闻识别方法分析及本文方法介绍 “标题党”新闻识别方法的不断成熟，对“标题党”新闻起到了一定的控制作用。但随着网络技术与新闻行业的发展，新闻图片作为提高视觉吸引力和视觉感受的媒介，逐渐成为网络新闻中不可获取的一部分，目前网络新闻的内容往往也是由新闻文本与新闻图片组合而成的，新闻图片更是成为“标题党”新闻用于吸引用户的新手段 [ 10 ] 。因此，仅仅利用新闻文本的语言特征对“标题党”新闻进行识别的方法可靠性逐渐降低，不能够完全满足保障网络新闻健康传播的需求。因此，研究结合新闻图片信息和文本信息的“标题党”新闻识别方法具有十分重要的意义。 本文提出一种综合考虑新闻图片与新闻文本特征的“标题党”新闻识别方法，以提高对当前流行的“标题党”新闻的识别准确率。本文基于深度学习思想，利用图像描述等技术，充分提取新闻中的图片语义信息，并对新闻图片中的人脸图片及文本图片进行模型构建。对于提取到的多类型图片信息，本文提出一种图片和文本相关度评价指标，并将该指标融入“标题党”新闻识别模型进行“标题党”新闻的识别与判断。
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user: 4. 实验过程及结果分析 4.1. 实验设计与评价标准 4.1.1. 实验方案设计 本文设计了对比实验，验证本文提出的融合图像信息的“标题党”新闻识别方法的有效性。本文使用文献 [ 13 ] 的模型作为baseline，与本文的融合图像信息的“标题党”新闻识别模型进行对比实验。与原文不同，但是由于本文考实验必须使用、包含图像和文本两种模态的数据集，所以本文通过爬虫制作了包含文本数据和图像数据两种模态的新闻分类数据集，在这个数据集上对比baseline和在baseline中加入图片与文本相关度的模型效果，具体的实验模型设计如表6所示。 Table 6 Experimental model desig 模型 模型设计 baseline 文本特征 + 随机森林算法 baseline + sim(CI， CT) 图片特征 + 文本特征 + 随机森林算法 表6. 实验模型设计 4.1.2. 评价标准 Table 7 Confusion matri Positive Negative 正类 TP FN 负类 FN TN 表7. 混淆矩阵 通过表7中的混淆矩阵，可以得到精确度、召回率、F 1 -值的计算公式： P r e c i s i o n = T P T P + F P R e c a l l = T P T P + F N 1 F 1 = 1 2 ( 1 P r e c i s i o n + 1 R e c a l l ) 4.2. 实验数据获取及预处理 本文使用Scrapy框架从一些新闻分发平台通过爬虫的方式构建本文的实验数据集，每条数据闻的正文、标题，文章类别，文章的作者，文章的发表时间，文章的评论数，文章的浏览量等数据。对爬取的新闻进行人工筛选和人工标注，最后获得实验数据3356条，其中非“标题党”新闻1700条，“标题党”新闻1656条。 数据预处理主要包括对图像信息的转换过程以及特征提取过程，具体如下： 1) 使用本文提出的图像信息提取模型对每篇新闻的图片进行信息提取； 2) 对文本进行分词处理，本文同样采用Jieba分词工具，Jieba分词目前被广泛使用，在多个自然语言处理相关任务中均取得较好的表现； 3) 本文在文本信息的表示上使用Word2Vec工具对数据集中的原始文本信息和图片转换出来的文本信息进行词嵌入模型训练，使用Skip-gram模型的训练方式，词向量的维度设置为128； 4) 使用余弦相似度计算每篇新闻的标题文本和正文文本的相似度，利用本文提出的文本图片相关度计算方法，计算获得每篇新闻的图片集合和正文的图片文本相关度。编写脚本，依据文献 [ 16 ] 的研究提取新闻的文本特征，并对全部特征进行特征筛选，最终得到模型的训练特征及每个特征的重要度评分如表8所示。 Table 8 Model training features and importance rankin 符号 解释 贡献度 TT_CT_Sim 新闻正文文本和标题文本之间的相似度 1.9211 Have_S_Word 新闻标题中是否包含高频词汇，高频词汇是指有具有吸引眼球效果的词汇 1.4416 CT_CI_Sim 图片文本相关度 1.1455 Have_Pron 新闻标题中是否含有“她”，“他”这类指代词 1.0762 Have_Symbol 新闻标题中是否具有情感倾向性的标点符号 1.0263 CT_Length 新闻正文长度 0.9376 Have_Num 新闻标题中是否包含数量词汇 0.8824 Is_Origin 新闻是否是原创新闻 0.7698 TT_Length 新闻标题的长度 0.6936 Have_Names 新闻标题中是否使用名人姓名 0.6182 News_Tag 新闻标签 0.5928 Nums_Image 新闻中图片的数量 0.5496 Nums_Review 新闻评论数 0.4096 Avg_Sen_Length 正文中平均句子的长度 0.2651 表8. 模型训练特征及重要度排序 4.3. 模型训练 在模型选择和训练方式上，为了保持单一变量，我们在baseline上采用与文献中相同的采样方式和分类模型，即采用有放回随机抽取的采样方式，分类算法使用随机森林分类算法。本文的分类算法模型实现主要使用的是Scikit-learn机器学习库，Scikit-learn是一个开源的机器学习Python库，其中集成了包含分类、聚类、回归等众多机器学习算法。为了避免模型训练过拟合同时可以使模型学习到更多的有效信息，本文使用K折交叉验证法训练模型避免过拟合，K值取10。 4.4. 实验结果 Table 9 Experimental data of “Clickbait” news classificatio Model 精确度 召回率 F 1 -score baseline 0.862 0.842 0.852 Baseline + sim(CI， CT) 0.896 0.878 0.887 表9. “标题党”新闻分类实验数据 从表9中我们可以直观的看出，baseline在同时含有文本信息和图像信息的多模态新闻数据集上精确度是0.862，召回率是0.842，F 1 -score是0.852，这个结果与文献 [ 16 ] 中使用随机森林的最好成绩0.87相比，精确度有所下降，导致这个现象的原因应该是数据集差异，本文使用数据集一共是3356条，而baseline使用的数据集为808条，这对最后结果有所影响。而在baseline融合入图片特征信息后精确度是0.896，召回率是0.878，F 1 -score是0.887，相对于baseline，模型识别效果在精确度上有所提高，但是提高的幅度并不是很大，经过分析，本文认为可能有两个方面的原因，第一是因为数据集中部分图片“标题党”新闻中也具有“标题党”的文本特征，这一部分的信息，在忽略图片信息以后，依然可以使用新闻的文本特征去识别，而在加入图像信息之后，模型的检测效果有所提升，被提升出来的这一部分新闻，是仅仅包含图片“标题党”特征的新闻，这一类新闻在数据集中较少，因此导致了模型在评价指标上的提升效果有限。第二个导致模型在评价指标上提升较小的原因应该是本文使用的图像语义描述与信息提取模型在部分新闻图片与文字转换的结果上有所偏差，因为图像描述模型尽管已经在大部分图片文字转换任务中取得了较好的效果，但是依然有部分图片转换出来的效果较差，导致无法准确提取图片中的语义信息，直接影响到图片和文本相关度计算的准确性，使得图像信息并没有被充分利用。 “标题党”新闻的识别效果有所提升，可以检测出一些原本只依靠文本信息无法检测出来的新闻，在一定程度上验证了本文提出的图片和文本相关度这一特征的有效性。
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user: 5. 结论 本文给出了对于网络新闻“标题党”现象检测的一种全新的思路，对于网络新闻由文本和图像两种模态数据组成的情况，本文提出使用图像语义描述与信息提取模型提取图片中的信息，并设计了一种融合场景先验信息和注意力机制的图像描述模型，提出了一种使用图像语义描述与信息提取模型提取的文本信息计算新闻图像和文本相关度的方法，并对方法的有效性进行了实验验证，实验结果表明，融合了图像信息的“标题党”新闻检测模型，综合考虑了新闻的图片特征和文本特征信息，可以更加准确、全面的检测“标题党”新闻。