正文

推文生成器（推文自動生成器）

發(fā)布時間：2023-03-11 23:46:56 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 107 問大家

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

2023新版文章智能生成器，能給你生成想要的原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

你只需要給出你的關(guān)鍵詞，它就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端，官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

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方法
4、怎么做微信公眾號推文?

推文生成器（推文自動生成器）

一、秀米如何生成鏈接?

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

秀米是一款專用于微信平臺公眾號的文章編輯工具，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、個性化。秀米編輯器可以設(shè)計出專屬風(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，頁面模板及組件更豐富多樣化。

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

推文生成器（推文自動生成器）

鏈接的概念：

鏈接也稱超級鏈接，超鏈接是指從一個網(wǎng)頁指向一個目標(biāo)的連接關(guān)系，而在一個網(wǎng)頁中用來超鏈接的對象，可以是一段文本或者是一個圖片。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)的類型來打開或運行。

使用超文本，鏈接（link）是從一個詞、圖片或信息對象到另一個的可選連接。在像萬維網(wǎng)這樣的多媒體環(huán)境里，這些對象可能包括聲音和動態(tài)影像序列。

鏈接的最常見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。高亮顯示的對象涉及到錨定。錨定引用和涉及到的對象構(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，點擊“組件”功能，在下拉列表中，選擇“公眾號組件”

第二步

把公眾號組件中的文字組件拖入到文章中

第三步

移動鼠標(biāo)到第二步插入的文字組件上，點擊一下，會出現(xiàn)一個功能操作欄，點擊圖標(biāo)像鏈接的子項，在出現(xiàn)的設(shè)置小程序信息表單中，填寫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方法

目前假新聞檢測問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)稀疏性問題。

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

③一些研究認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)中的信息擴(kuò)散（即retweet）路徑有助于錯誤信息的分類，從而學(xué)習(xí)基于樹的傳播結(jié)構(gòu)的表示。然而，由于隱私問題，獲取轉(zhuǎn)發(fā)的擴(kuò)散結(jié)構(gòu)往往代價高昂，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在制造謠言時關(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進(jìn)行假新聞檢測。也就是說本文的方法滿足以下設(shè)置：

①短文本源推文；

②沒有使用用戶評論文本；

③沒有使用社交網(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模型具有可解釋性，即在判斷新聞是否虛假時突出證據(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。

本文提出一個新的模型，即Graph-aware Co-Attention Network(GCAN)。首先從用戶資料和社交互動中提取用戶特征，然后使用CNN和RNN來學(xué)習(xí)基于用戶特征的轉(zhuǎn)發(fā)傳播表示。另外使用圖來建模用戶之間的潛在交互，并且采用GCN來學(xué)習(xí)graph-aware的用戶交互的表示。同時提出了dual co-attention機(jī)制來學(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來進(jìn)行假新聞的二分類預(yù)測。

1. 問題陳述

是推文的集合，是用戶的集合。每個都是短文本文檔（也叫做源推文）。表明由個單詞組成。中的每個用戶都對應(yīng)一個用戶特征向量。當(dāng)一個推文發(fā)布以后，一些用戶將會轉(zhuǎn)發(fā) 從而形成一個轉(zhuǎn)發(fā)記錄的序列，這被稱為 傳播路徑 。給定一個推文，它的傳播路徑表示為，表明第個用戶（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)時間記作，其余用戶在時間轉(zhuǎn)發(fā)了（）。每個有一個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)來利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別是否是假新聞，另外，希望模型能夠突出能夠表明真實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個部分：

①user characteristics extraction，創(chuàng)建特征來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，通過連接所有學(xué)習(xí)的表示生成檢測結(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story經(jīng)過的時間；

⑦用戶的賬戶是否被驗證過；

⑧用戶是否允許地理空間定位；

⑨源推文發(fā)布時間和用戶轉(zhuǎn)發(fā)時間的時差；

⑩用戶和源推文之間轉(zhuǎn)發(fā)路徑的長度（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word-level的encoder進(jìn)行編碼，輸入是中的每一個單詞的獨熱向量。由于每個推文長度都不一樣，這里設(shè)置為最大長度，不足的推文進(jìn)行zero padding。使用來表示源推文的獨熱編碼表示，是詞的獨熱向量，使用一個全連接網(wǎng)絡(luò)來獲得word embedding ，是word embedding的維度，過程是：

然后使用GRU來學(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學(xué)習(xí)用戶傳播表示。其根本觀點是，真實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，是選定的固定長度的轉(zhuǎn)發(fā)用戶數(shù)量。如果轉(zhuǎn)發(fā)用戶數(shù)量超過則截取前個，如果少于則從中重采樣直至長度為。

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

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

我們的目的是創(chuàng)建一個圖來建模轉(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)性對揭示源推文是否是假新聞能夠起到作用。每個源推文的轉(zhuǎn)發(fā)用戶集合都被用來構(gòu)建一個圖。由于用戶間的真實交互是不清楚的，因而這個圖是全連接的，也就是任意節(jié)點相連，。結(jié)合用戶特征，每條邊都被關(guān)聯(lián)到一個權(quán)重，這個權(quán)重也就是節(jié)點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)點特征矩陣計算過程為：

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，實驗時選擇堆疊兩層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)注的來揭開，并且線索可以由轉(zhuǎn)發(fā)用戶之間如何互動來反映。因此，本文提出了dual co-attention機(jī)制，來建模：

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dual co-attention的注意力權(quán)重，模型可以具有可解釋性。

首先計算一個相似性矩陣：

這里是一個的參數(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的。

按照上述類似過程生成和的attention向量和。

注意基于GRU的傳播表示沒有用來學(xué)習(xí)與的交互。這是因為對于假新聞的預(yù)測來說，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的兩種方式來學(xué)習(xí)傳播表示，其中基于CNN的傳播表示被用來學(xué)習(xí)與的交互，基于GRU的傳播表示在進(jìn)行最終預(yù)測時用作最終分類器的直接輸入。

最終使用來進(jìn)行假新聞檢測：

損失函數(shù)采用交叉熵?fù)p失。

對比了多項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，也就是在轉(zhuǎn)發(fā)用戶不多的時候進(jìn)行檢測，實驗改動了使用的轉(zhuǎn)發(fā)用戶數(shù)量來進(jìn)行驗證：

另外移除了一部分組件進(jìn)行了消融實驗，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代表既沒有源推文embedding也沒有dual co-attention，由于源推文提供了基本線索，因此-S-A有一個明顯的性能下降。

source-propagation co-attention學(xué)習(xí)到的attention權(quán)重可以用來為預(yù)測假新聞提供證據(jù)，采用的方式就是標(biāo)識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，因為從構(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)對源推文中的attention權(quán)重繪制的兩個例子的詞云（權(quán)重越大，詞云中的詞就越大）：

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

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

結(jié)果表明，要確定一個新聞是否虛假，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，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賬號未被驗證；

②賬號創(chuàng)建時間較短；

③用戶描述長度較短；

④距發(fā)布源推文用戶的圖路徑長度較短。

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，從而了解他們潛在的立場。

四、怎么做微信公眾號推文?

微信公眾平臺怎么發(fā)特效的推文 100分

這個可以寫的一個手機(jī)版本的網(wǎng)頁，然后分享到朋友圈！

或者利用微信的接口進(jìn)行二次開發(fā)，然后再公共平臺推送！

微信公眾號推文怎么寫

1.將要放入微信中的文字寫在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”因為微信只支持宋體的文字字體。如果不信，可以試一下。文字居中、左對齊，右對齊也要設(shè)置好。3.就是將文字復(fù)制到微信公共平臺的后臺，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。你打開百度，搜索編輯器，就會出來很多選項

微信那種宣傳的推文要怎么做？（不用公眾號的）

公眾號最好，不用公眾號，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，所以電腦端無法查看。這個應(yīng)該是微場景功能來，可以上下翻動等。你自己百度一下這個，看看吧。

就是一個網(wǎng)頁效果功能。

微信公眾號發(fā)出來的圖文消息怎么在底下添加評論功能？

目前這個評論功能還沒有全部放開的，只是測試階段，只有部分公眾號才有這個評論功能，無需自己去添加，只要官方放開了，就會都有的。

這種怎么做出來?。渴俏⑿殴娞柕耐莆?，點擊自動生成我是第幾個為高

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

微信公眾號怎樣才能一次推送多篇篇文章