基于知识图谱和图像描述的虚假新闻检测研究

针对传统虚假新闻检测方法主要采用图像统计学和图像分布式表示特征导致没有深层次挖掘图像所表达的文字含义的问题,设计了在融合知识图谱和图像描述的深度学习下的多模态虚假新闻检测模型.该模型一方面抽取出在新闻文本中的3元组形式知识图谱,另一方面生成图像对应的描述文本,同时采用Bert框架将原文本、3元组、图像描述文本加以集成.在基准汉语虚假新闻语料库上的实验结果表明:该模型显著优于传统的代表性方法.     

基于知识增强的深度新闻推荐网络

在新闻推荐场景下,传统的基于文本特征的新闻推荐模型只考虑了词的共现关系,无法捕获词语的隐含词义和关联知识;而基于深度学习的推荐模型在融合知识图谱信息中仅仅考虑实体的信息,忽略了远距离实体之间的联系,造成实体之间的关联信息和深层次语义联系的缺失.针对该问题提出了一种基于知识增强的深度新闻推荐网络（deep knowledge-enhanced network,DKEN）,利用长短期记忆网络提取知识图谱中的实体路径特征,补充到注意力网络中,然后针对不同的候选新闻动态地构建用户的特征.实验表明该实体路径信息能提高模型的效果,在F₁指标上提升大约1%.      

中国股市对利好和利空信息反应的差异研究

股票价格的变动是市场对信息反应的外在表现.本文利用高低价等极值价格信息将市场对利好消息和利空消息的反应进行了区分,并对这两类反应的时序动态性质进行了实证研究.基于向量自回归模型的脉冲响应分析显示,中国股市对利好和利空消息的反应表现出非常明显的非对称性:1)与利好消息相比,市场对利空消息的反应表现出更强的持续性特征,说明市场对坏消息的反应相对较慢;2)市场对利空消息的反应会显著地影响到市场对利好消息的反应预期,反之则不成立.本文的实证研究结论表明中国股票市场对信息的反应并非完全理性的,历史的价格信息会影响到未来资产价格预期的形成.同时,本文的实证研究结论不仅可以解释中国股票市场牛短熊长的特征,而且表明在中国的股票市场中,与利好消息相比,利空消息更容易造成资产价格的大幅波动.     

燃烧与拯救──郁达夫小说的情爱意识

郁达夫是以描写性爱题材的小说登上五四文坛的。纵观其一生的创作,爱情一直是他探讨的一个基本母题。由初期表现的灵与肉的交锋,善与恶的搏斗,到后期强调的自然对肉欲的净化,人格的自我塑造,这是他爱情小说的一个基本走向。     

包公传说研究

包公生前就有口碑 ,身后名声愈高 ,逐渐成为宋代以来最著名的清官代表。传说的包公经历了从生活原型到艺术典型化的过程 ,传说内容以折狱断案为主 ,艺术形式则以说唱表演为主。伴随传说故事的发展 ,包公铁面无私、执法如山的艺术形象逐渐形成。包公传说的来源大致有三 ,即引申发挥、移花接木、想象杜撰。包公传说深受传统文化的影响与渗透 ,其中影响最大、渗透最深的当是民间流行的宗教迷信与统治阶级所提倡的儒家伦理道德。包公故事不断扩增或翻新 ,反映了人民的理想与愿望 ,凝结着公理与正义。人民崇拜包公 ,也就是崇拜法治 ,具有积极的现实意义。     

党员干部党史教育的叙事现状及优化方向——基于X市的调查分析

党史作为党员干部的必修课，蕴含着党回答中国之问、人民之问、世界之问、时代之问的经验智慧，是中国共产党勇毅前行的无限宝藏，需要依靠叙事来挖掘汲取。总体上看，当前党员干部党史课程的叙事视角更加宏大，更关注完整地梳理历史事件的序列，重视学史明理，且突出问题导向和现实导向，但也存在着新形式的叙事碎片化、党史故事如何达成教育目标、概念使用的语境统一等问题。今后党员干部的党史教育，在叙事逻辑上应从大历史观出发，实现叙事的系统化，避免碎片化；在叙事技巧上，需要遵循教育心理规律，继续深入探索讲党史故事导向不同教育目标的叙事差别和叙事思路；同时，还应深入研究高频出现的抽象概念，寻找使其具体化、能够与历史事件接轨的叙事思路。     

基于改进SIR模型的反转事件舆情传播控制研究

为识别恶性新闻反转事件中谣言的传播规律和更有针对性地制定引导决策，提出了一种模拟病毒信息传播的短期预测模型。改进了传统SIR(susceptible infected removed)模型，解决了以往与SD(systems dynamics)模型结合时受限于马尔可夫链而导致转化率固定单一的问题，且以“哮喘女童”事件为例，进行了数据验证。结果表明，模型不仅能有效模拟单次反转事件中的舆情传播危机，分析往期事件处理满意度、官方信息透明度和政府响应时间等控制因素对事件走向的影响，并且能够复现出传统模型中不易看到的传播特征。     

新冠疫情新闻的情感倾向对金融市场的影响研究

本研究构建了新冠疫情新闻情感词典，对每日新冠疫情新闻情感指标进行了科学测度，在此基础上研究了疫情新闻情感倾向与金融市场收益率的动态关系，并对疫情发生前同平台发布的新闻进行了对照研究。研究表明，疫情新闻的情感倾向对金融市场的收益率存在影响，其中前一期的疫情新闻情感倾向对于当期股票和债券市场收益率的影响是正向的，但影响持续期较短，其中疫情新闻情感倾向对债市的影响在当期就出现，而疫情新闻情感倾向对股市的影响一般在第二期才出现。