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县级AI新闻算法师初级试用期考核标准与流程

考核科目与分值分布

|考核科目|题量|单题分值|总分|

|||-||

|基础理论知识|10|5|50|

|机器学习与深度学习应用|8|6|48|

|新闻算法实践操作|5|10|50|

|地域性新闻处理能力|5|6|30|

|案例分析与问题解决|4|10|40|

|总计|32||218|

考核标准说明

1.基础理论知识（50分）：考察考生对AI算法、新闻传播学、数据科学等相关基础知识的掌握程度。

2.机器学习与深度学习应用（48分）：考察考生在实际新闻场景中应用机器学习算法的能力。

3.新闻算法实践操作（50分）：考察考生使用相关工具进行算法开发与调优的实际操作能力。

4.地域性新闻处理能力（30分）：考察考生针对县级新闻特点进行算法设计的能力。

5.案例分析与实践问题解决（40分）：考察考生分析实际案例并提出解决方案的能力。

考核流程

1.报名与资格审核（1天）：符合条件的人员填写报名表，人力资源部进行资格审核。

2.笔试（基础理论知识）：闭卷考试，时长60分钟，占总分25%。

3.上机操作（新闻算法实践操作）：实际操作考核，时长90分钟，占总分25%。

4.面试（综合能力）：结构化面试，时长30分钟，考察综合素质与岗位匹配度，占总分25%。

5.案例分析（问题解决能力）：独立完成案例分析报告，时长60分钟，占总分25%。

6.结果评定：综合各环节得分，择优录用。

考核题目

一、基础理论知识（10题，每题5分，共50分）

1.简述自然语言处理（NLP）在新闻智能生成中的三种主要应用场景及其技术特点。

2.比较监督学习、无监督学习、半监督学习在新闻分类任务中的适用场景与优缺点。

3.解释什么是新闻推荐算法中的冷启动问题，并提出至少三种解决方案。

4.描述数据标注在新闻算法训练中的重要性，并列举三种常见的新闻数据标注方法。

5.分析新闻时效性对算法设计的影响，并说明如何平衡新闻准确性与时效性。

6.阐述新闻伦理规范与算法决策之间的关系，并举例说明算法可能带来的伦理风险。

7.解释什么是新闻真实性检测中的虚假信息茧房现象，及其对县级新闻传播的影响。

8.描述知识图谱在县级新闻智能处理中的应用价值，并说明其构建的基本步骤。

9.分析县级新闻媒体在数据资源方面的特点，并说明如何利用这些特点优化算法效果。

10.阐述算法透明度对县级新闻可信度的影响，并提出提升算法透明度的具体措施。

二、机器学习与深度学习应用（8题，每题6分，共48分）

11.在县级突发事件报道中，如何选择合适的文本分类算法？说明至少两种算法的适用条件与优缺点比较。

12.描述卷积神经网络（CNN）在新闻图像内容理解中的应用原理，并举例说明其优势。

13.解释循环神经网络（RNN）在新闻序列建模中的工作方式，并说明其如何解决新闻文本处理中的时序问题。

14.分析情感分析算法在县级舆情监测中的适用性，并说明如何针对县域特点优化情感词典。

15.描述主题模型（LDA）在县级新闻聚类中的应用，并说明如何确定合适的主题数量。

16.解释强化学习在新闻推荐系统中的工作原理，并说明其如何实现个性化推荐。

17.分析新闻生成模型（如GPT）在县级新闻自动化生产中的应用潜力，并说明其局限性。

18.描述异常检测算法在县级虚假新闻识别中的应用，并说明其与传统分类算法的区别。

三、新闻算法实践操作（5题，每题10分，共50分）

19.基于以下新闻数据集（提供部分样本数据），设计一个县级突发事件分类算法流程。要求说明数据预处理步骤、模型选择、评估指标及参数调优策略。

样本数据格式：{id:001,title:XX县遭遇强降雨导致部分道路塌方,content:今天XX县遭遇强降雨，导致XX路段发生塌方...,category:突发事件}

20.编写Python代码片段，实现新闻文本的分词与关键词提取功能。要求说明所用库的选择理由，并展示关键代码实现。

21.设计一个简单的新闻推荐算法原型，要求说明推荐逻辑、数据需求及实现步骤。

22.针对县级新闻特点，设计一个新闻热点发现算法，要求说明算法原理、实现步骤及适用场景。

23.基于提供的新闻评论数据（提供