推文生成器（推文自動(dòng)生成器）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于推文生成器的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、秀米如何生成鏈接?

• 2、為什么秀米下拉的推文,顯示不完全

• 3、GCAN：可解釋的社交媒體假新聞檢測(cè)方法

• 4、怎么做微信公眾號(hào)推文?

一、秀米如何生成鏈接?

如果你沒(méi)有公眾號(hào)，只是想把做好的東西發(fā)給朋友，那么點(diǎn)擊頂部預(yù)覽按鈕（一張紙下面一個(gè)眼睛的圖標(biāo)），提交審核，審核通過(guò)以后即可獲得永久鏈接。

秀米是一款專用于微信平臺(tái)公眾號(hào)的文章編輯工具，秀米編輯器擁有很多原創(chuàng)模板素材，排版風(fēng)格也很多樣化、個(gè)性化。秀米編輯器可以設(shè)計(jì)出專屬風(fēng)格文章排版。秀米編輯器還內(nèi)置了秀制作及圖文排版兩種制作模式，頁(yè)面模板及組件更豐富多樣化。

鏈接是指在電子計(jì)算機(jī)程序的各模塊之間傳遞參數(shù)和控制命令，并把它們組成一個(gè)可執(zhí)行的整體的過(guò)程。鏈接也稱超級(jí)鏈接，是指從一個(gè)網(wǎng)頁(yè)指向一個(gè)目標(biāo)的連接關(guān)系，所指向的目標(biāo)可以是另一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，也可以是相同網(wǎng)頁(yè)上的不同位置，還可以是圖片、電子郵件地址、文件、甚至是應(yīng)用程序。

鏈接的概念：

鏈接也稱超級(jí)鏈接，超鏈接是指從一個(gè)網(wǎng)頁(yè)指向一個(gè)目標(biāo)的連接關(guān)系，而在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)中用來(lái)超鏈接的對(duì)象，可以是一段文本或者是一個(gè)圖片。當(dāng)瀏覽者單擊已經(jīng)鏈接的文字或圖片后，鏈接目標(biāo)將顯示在瀏覽器上，并且根據(jù)目標(biāo)的類型來(lái)打開(kāi)或運(yùn)行。

使用超文本，鏈接（link）是從一個(gè)詞、圖片或信息對(duì)象到另一個(gè)的可選連接。在像萬(wàn)維網(wǎng)這樣的多媒體環(huán)境里，這些對(duì)象可能包括聲音和動(dòng)態(tài)影像序列。

鏈接的最常見(jiàn)的格式是高亮顯示的詞或圖片，它們可以由用戶選擇（用鼠標(biāo)或其他方式），形成直接傳輸和產(chǎn)看其他文件。高亮顯示的對(duì)象涉及到錨定。錨定引用和涉及到的對(duì)象構(gòu)成超文本鏈接。

二、為什么秀米下拉的推文,顯示不完全

為什么秀米下拉的推文,顯示不完全：

第一步

在秀米編輯器上方，點(diǎn)擊“組件”功能，在下拉列表中，選擇“公眾號(hào)組件”

第二步

把公眾號(hào)組件中的文字組件拖入到文章中

第三步

移動(dòng)鼠標(biāo)到第二步插入的文字組件上，點(diǎn)擊一下，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)功能操作欄，點(diǎn)擊圖標(biāo)像鏈接的子項(xiàng)，在出現(xiàn)的設(shè)置小程序信息表單中，填寫(xiě)appid和路徑。如下圖所示：

第四步

appid可以從微附件官網(wǎng)(idocx.cc)復(fù)制；

第五步

路徑是指附件的路徑，需要把附件上傳到微附件官網(wǎng)生成。

三、GCAN：可解釋的社交媒體假新聞檢測(cè)方法

目前假新聞檢測(cè)問(wèn)題仍然存在一些重要的挑戰(zhàn)。比如：

①目前的一些方法要求文檔為長(zhǎng)文本，以便于能夠更好地學(xué)習(xí)詞和句子的表示。然而社交媒體上的一些推文大多是短文本，這就導(dǎo)致了一些數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。

②一些SOTA的方法要求收集大量的用戶評(píng)論，然而大多數(shù)用戶僅僅是簡(jiǎn)單地轉(zhuǎn)發(fā)推文而并不留下任何評(píng)論。

③一些研究認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)中的信息擴(kuò)散（即retweet）路徑有助于錯(cuò)誤信息的分類，從而學(xué)習(xí)基于樹(shù)的傳播結(jié)構(gòu)的表示。然而，由于隱私問(wèn)題，獲取轉(zhuǎn)發(fā)的擴(kuò)散結(jié)構(gòu)往往代價(jià)高昂，許多用戶選擇隱藏或刪除社交記錄。

④目前的一些方法缺乏可解釋性，不能為支持謠言的可疑用戶以及他們?cè)谥圃熘{言時(shí)關(guān)心的話題提供證據(jù)。

本文提出的方法利用源推文的短文本內(nèi)容、轉(zhuǎn)發(fā)用戶序列以及用戶資料來(lái)進(jìn)行假新聞檢測(cè)。也就是說(shuō)本文的方法滿足以下設(shè)置：

①短文本源推文；

②沒(méi)有使用用戶評(píng)論文本；

③沒(méi)有使用社交網(wǎng)絡(luò)和擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

此外，我們要求假新聞檢測(cè)模型具有可解釋性，即在判斷新聞是否虛假時(shí)突出證據(jù)。該模型將指出支持傳播假新聞的可疑轉(zhuǎn)發(fā)者，并突出他們特別關(guān)注的源推文中的詞。

本文提出一個(gè)新的模型，即Graph-aware Co-Attention Network(GCAN)。首先從用戶資料和社交互動(dòng)中提取用戶特征，然后使用CNN和RNN來(lái)學(xué)習(xí)基于用戶特征的轉(zhuǎn)發(fā)傳播表示。另外使用圖來(lái)建模用戶之間的潛在交互，并且采用GCN來(lái)學(xué)習(xí)graph-aware的用戶交互的表示。同時(shí)提出了dual co-attention機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)源推文和轉(zhuǎn)發(fā)傳播之間的相關(guān)性，以及源推文和用戶交互之間的相互影響。最終利用學(xué)習(xí)到的embedding來(lái)進(jìn)行假新聞的二分類預(yù)測(cè)。

1. 問(wèn)題陳述

是推文的集合， 是用戶的集合。每個(gè) 都是短文本文檔（也叫做源推文）。 表明 由 個(gè)單詞組成。 中的每個(gè)用戶 都對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶特征向量 。當(dāng)一個(gè)推文 發(fā)布以后，一些用戶將會(huì)轉(zhuǎn)發(fā) 從而形成一個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)記錄的序列，這被稱為 傳播路徑 。給定一個(gè)推文 ，它的傳播路徑表示為 ， 表明第 個(gè)用戶（其用戶特征向量為 ）轉(zhuǎn)發(fā)了 ，這里 。轉(zhuǎn)發(fā)了 的用戶集合記作 ，最先轉(zhuǎn)發(fā) 的用戶記作 ，轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)間記作 ，其余用戶 在時(shí)間 轉(zhuǎn)發(fā)了 （ ）。每個(gè) 有一個(gè)binary的標(biāo)簽 表明是否是假新聞（ 代表 是假新聞）。我們希望能夠利用上述數(shù)據(jù)來(lái)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別 是否是假新聞，另外，希望模型能夠突出能夠表明 真實(shí)性的一部分用戶 和一些推文中的詞 。

2. GCAN框架

GCAN主要包括5個(gè)部分：

①user characteristics extraction，創(chuàng)建特征來(lái)量化用戶如何參與在線社交網(wǎng)絡(luò)；

②new story encoding，生成源推文中單詞的表示；

③user propagation representation，使用提取的用戶特征建模和表示源推文如何由用戶傳播；

④dual co-attention mechanisms，捕獲源推文和用戶交互/傳播之間的相關(guān)性；

⑤making prediction，通過(guò)連接所有學(xué)習(xí)的表示生成檢測(cè)結(jié)果。

GCAN的架構(gòu)圖如下：

3. 模型

用戶 的特征向量 是定義得到的，具體的，包含以下特征：

①用戶自我描述的字?jǐn)?shù)；

②用戶賬戶名的字?jǐn)?shù)；

③關(guān)注用戶 的數(shù)量；

④用戶關(guān)注的人的數(shù)量；

⑤用戶創(chuàng)建的story數(shù)量；

⑥舉例用戶第一個(gè)story經(jīng)過(guò)的時(shí)間；

⑦用戶的賬戶是否被驗(yàn)證過(guò)；

⑧用戶是否允許地理空間定位；

⑨源推文發(fā)布時(shí)間和用戶轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)間的時(shí)差；

⑩用戶和源推文之間轉(zhuǎn)發(fā)路徑的長(zhǎng)度（如果用戶轉(zhuǎn)發(fā)源推文則為1）。

最終得到 ， 是特征的數(shù)量。

給定的源推文將使用一個(gè)word-level的encoder進(jìn)行編碼，輸入是 中的每一個(gè)單詞的獨(dú)熱向量。由于每個(gè)推文長(zhǎng)度都不一樣，這里設(shè)置 為最大長(zhǎng)度，不足 的推文進(jìn)行zero padding。使用 來(lái)表示源推文的獨(dú)熱編碼表示， 是詞的獨(dú)熱向量，使用一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲得word embedding ， 是word embedding的維度，過(guò)程是：

然后使用GRU來(lái)學(xué)習(xí)詞序列表示，也就是 ，最終得到 。

我們的目的是利用提取的用戶特征 以及推文的傳播序列來(lái)學(xué)習(xí)用戶傳播表示。其根本觀點(diǎn)是，真實(shí)新聞傳播中的用戶特征與虛假新聞傳播中的用戶特征是不同的。這里的輸入是推文 的轉(zhuǎn)發(fā)用戶特征向量序列，用 表示， 是選定的固定長(zhǎng)度的轉(zhuǎn)發(fā)用戶數(shù)量。如果轉(zhuǎn)發(fā)用戶數(shù)量超過(guò) 則截取前 個(gè)，如果少于 則從 中重采樣直至長(zhǎng)度為 。

給定傳播序列 ，使用GRU來(lái)學(xué)習(xí)傳播表示， ，最終通過(guò)平均池化獲得傳播表示 ， 。

采用2D卷積來(lái)學(xué)習(xí) 內(nèi)特征的相關(guān)性，考慮 個(gè)連續(xù)用戶來(lái)建模其序列相關(guān)性，比如 ，卷積核 的大小就是 ，總共使用 個(gè)卷積核，因此最終學(xué)習(xí)到的表示序列 。

我們的目的是創(chuàng)建一個(gè)圖來(lái)建模轉(zhuǎn)發(fā)用戶之間潛在的交互，想法是擁有特殊特征的用戶之間的相關(guān)性對(duì)揭示源推文是否是假新聞能夠起到作用。每個(gè)源推文 的轉(zhuǎn)發(fā)用戶集合 都被用來(lái)構(gòu)建一個(gè)圖 。由于用戶間的真實(shí)交互是不清楚的，因而這個(gè)圖是全連接的，也就是任意節(jié)點(diǎn)相連， 。結(jié)合用戶特征，每條邊 都被關(guān)聯(lián)到一個(gè)權(quán)重 ，這個(gè)權(quán)重也就是節(jié)點(diǎn)用戶特征向量 和 的余弦相似度，即 ，圖的鄰接矩陣 。

然后使用第三代GCN來(lái)學(xué)習(xí)用戶交互表示。給定鄰接矩陣 和用戶特征矩陣 ，新的 維節(jié)點(diǎn)特征矩陣 計(jì)算過(guò)程為：

是層數(shù)， ， 是度矩陣， 是第 層的學(xué)習(xí)參數(shù)， 是激活函數(shù)。這里 ，實(shí)驗(yàn)時(shí)選擇堆疊兩層GCN層，最終學(xué)習(xí)到的表示為 。

我們認(rèn)為假新聞的證據(jù)可以通過(guò)調(diào)查源推文的哪些部分是由哪些類型的轉(zhuǎn)發(fā)用戶關(guān)注的來(lái)揭開(kāi)，并且線索可以由轉(zhuǎn)發(fā)用戶之間如何互動(dòng)來(lái)反映。因此，本文提出了dual co-attention機(jī)制，來(lái)建模：

①源推文（ ）與用戶傳播embedding（ ）之間以及

②源推文（ ）與graph-aware的交互embedding（ ）之間

的相互作用。通過(guò)dual co-attention的注意力權(quán)重，模型可以具有可解釋性。

首先計(jì)算一個(gè)相似性矩陣 ：

這里 是一個(gè) 的參數(shù)矩陣。接著按照以下方式得到 和 ：

這里 ，這里的 和 可以看做在做user-interaction attention空間和source story word attention空間的轉(zhuǎn)換。接下來(lái)得到attention的權(quán)重：

這里 ， 是學(xué)習(xí)的參數(shù)。最后可以得到源推文和用戶交互的attention向量：

和 描述源推文中的單詞是如何被用戶參與互動(dòng)的。

按照上述類似過(guò)程生成 和 的attention向量 和 。

注意基于GRU的傳播表示沒(méi)有用來(lái)學(xué)習(xí)與 的交互。這是因?yàn)閷?duì)于假新聞的預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)，轉(zhuǎn)發(fā)序列的用戶特征能夠起到重要的作用。因此本文采用基于GRU和CNN的兩種方式來(lái)學(xué)習(xí)傳播表示，其中基于CNN的傳播表示被用來(lái)學(xué)習(xí)與 的交互，基于GRU的傳播表示在進(jìn)行最終預(yù)測(cè)時(shí)用作最終分類器的直接輸入。

最終使用 來(lái)進(jìn)行假新聞檢測(cè)：

損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失。

對(duì)比了多項(xiàng)baseline的結(jié)果，效果有明顯的提升：

GCAN也可以用于假新聞早期的檢測(cè)，也就是在轉(zhuǎn)發(fā)用戶不多的時(shí)候進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)改動(dòng)了使用的轉(zhuǎn)發(fā)用戶數(shù)量來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證：

另外移除了一部分組件進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，圖中-A,-R,-G,-C分別代表移除dual co-attention，基于GRU的表示，graph-aware的表示和基于CNN的表示：

-S-A代表既沒(méi)有源推文embedding也沒(méi)有dual co-attention，由于源推文提供了基本線索，因此-S-A有一個(gè)明顯的性能下降。

source-propagation co-attention學(xué)習(xí)到的attention權(quán)重可以用來(lái)為預(yù)測(cè)假新聞提供證據(jù)，采用的方式就是標(biāo)識(shí)出源推文中的重要的詞和可疑的用戶。注意，我們不考慮source-interaction Co-attention的可解釋性，因?yàn)閺臉?gòu)造的圖中學(xué)到的用戶交互特征不能直觀地解釋。

下圖是根據(jù)對(duì)源推文中的attention權(quán)重繪制的兩個(gè)例子的詞云（權(quán)重越大，詞云中的詞就越大）：

圖中結(jié)果滿足常識(shí)，也就是假新聞傾向于使用戲劇性和模糊的詞匯，而真實(shí)新聞則是被證實(shí)和核實(shí)事實(shí)的相關(guān)詞匯。

另外我們希望利用傳播中的轉(zhuǎn)發(fā)順序來(lái)揭示假新聞與真新聞的行為差異。下圖采集并展示了三個(gè)假新聞和三個(gè)真新聞的傳播序列attention的權(quán)重：

結(jié)果表明，要確定一個(gè)新聞是否虛假，首先應(yīng)該檢查早期轉(zhuǎn)發(fā)源推文的用戶的特征。假新聞的用戶attention權(quán)重可能在傳播過(guò)程中均勻分布。

source-propagation co-attention可以進(jìn)一步解釋可疑用戶的特征及其關(guān)注的詞語(yǔ)，舉例如下圖：

可以發(fā)現(xiàn)，可疑用戶在轉(zhuǎn)發(fā)傳播中的特征有：

①賬號(hào)未被驗(yàn)證；

②賬號(hào)創(chuàng)建時(shí)間較短；

③用戶描述長(zhǎng)度較短；

④距發(fā)布源推文用戶的圖路徑長(zhǎng)度較短。

他們高度關(guān)注的詞是“breaking”和“pipeline”這樣的詞。我們認(rèn)為這樣的解釋有助于解讀假新聞的檢測(cè)，從而了解他們潛在的立場(chǎng)。

四、怎么做微信公眾號(hào)推文?

微信公眾平臺(tái)怎么發(fā)特效的推文 100分

這個(gè)可以寫(xiě)的一個(gè)手機(jī)版本的網(wǎng)頁(yè)，然后分享到朋友圈！

或者利用微信的接口進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，然后再公共平臺(tái)推送！

微信公眾號(hào)推文怎么寫(xiě)

1.將要放入微信中的文字寫(xiě)在word當(dāng)中。2.然后將word中的文字做好排版，“并且一定要把文字的字體設(shè)置成宋體”因?yàn)槲⑿胖恢С?宋體的文字字體。如果不信，可以試一下。文字居中、左對(duì)齊，右對(duì)齊也要設(shè)置好。3.就是將文字復(fù)制到微信公共平臺(tái)的后臺(tái)，然后可以設(shè)置文字顏色,最后將微信中的文字保存.

微信公眾號(hào)推文，這些圈住的效果是怎么做的？

這是微信編輯器里面的排版背景圖，比如135編輯器，微小寶編輯器等等。你打開(kāi)百度，搜索編輯器，就會(huì)出來(lái)很多選項(xiàng)

微信那種宣傳的推文要怎么做？（不用公眾號(hào)的）

公眾號(hào)最好，不用公眾號(hào)，還可以在兼容網(wǎng)站上發(fā)，例如有道云筆記。

微信 公眾平臺(tái)如何發(fā)類似ppt的推文

別人加了只能手機(jī)上看的代碼，所以電腦端無(wú)法查看。這個(gè)應(yīng)該是微場(chǎng)景功能來(lái)，可以上下翻動(dòng)等。你自己百度一下這個(gè)，看看吧。

就是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)效果功能。

微信公眾號(hào)發(fā)出來(lái)的圖文消息怎么在底下添加評(píng)論功能？

目前這個(gè)評(píng)論功能還沒(méi)有全部放開(kāi)的，只是測(cè)試階段，只有部分公眾號(hào)才有這個(gè)評(píng)論功能，無(wú)需自己去添加，只要官方放開(kāi)了，就會(huì)都有的。

這種怎么做出來(lái)?。渴俏⑿殴娞?hào)的推文，點(diǎn)擊自動(dòng)生成我是第幾個(gè)為高

.....這是H5，很好做的，只要在點(diǎn)擊后累加當(dāng)前的數(shù)值就可以了。每一次都要拿數(shù)值換成一個(gè)新的參數(shù)

微信公眾號(hào)怎樣才能一次推送多篇篇文章

編輯成多圖文消息，最多8篇。

微信公眾平臺(tái)最新版新建圖文消息，可以自動(dòng)識(shí)別為單圖文或多圖文。

登錄微信公眾平臺(tái)，點(diǎn)擊 素材管理。

進(jìn)入后右側(cè)點(diǎn)擊綠色按鈕 新建圖文消息。

在新窗口打開(kāi)后就可以進(jìn)行圖文的編輯，如果只編輯一篇圖文就保存，則自動(dòng)添加摘要，以單圖文的形式保存。

可以點(diǎn)擊編輯進(jìn)入繼續(xù)添加。

單次圖文最多編輯8篇，每個(gè)訂閱號(hào)一天只能群發(fā)一次。

早期注冊(cè)的公眾平臺(tái)有每天推送3次的，后來(lái)規(guī)定限制后新的訂閱號(hào)都只能每天群發(fā)一次，原有一天3次的繼續(xù)保留。

我們給好評(píng)的，如何在微信公眾號(hào)圖文消息內(nèi)添加二維碼？

在微信公眾平臺(tái)推送的文章中插入一張二維碼圖片即可。

打開(kāi)微信公眾平臺(tái)并登錄。

點(diǎn)擊進(jìn)入素材管理界面。

在 素材管理界面，鼠標(biāo)移到 + 時(shí)，會(huì)出現(xiàn)單圖文消息和多圖文消息。

點(diǎn)擊單圖文消息或多圖文消息， 填寫(xiě)標(biāo)題、封面圖片、正文內(nèi)容，作者、摘要等，并在正文內(nèi)容點(diǎn)擊插入圖片，插入二維碼。

編輯好文章保存后，自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到素材管理頁(yè)面，然后再點(diǎn)擊選擇左側(cè)的“群發(fā)功能”。

在群發(fā)功能里選擇編輯框上面第五個(gè)“圖文消息”，找到剛剛編輯的圖文消息素材，就可以點(diǎn)擊發(fā)送了。

微信公眾號(hào)、訂閱號(hào)服務(wù)號(hào)怎么做軟文推廣？

堅(jiān)持。微信運(yùn)營(yíng)不是一天兩天可以看到效果的，你要持之以恒的做下去，那種三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)的心態(tài)一定不能有，如果有請(qǐng)先把這個(gè)心態(tài)先去除。

以上就是關(guān)于推文生成器相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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