推文生成器（推文自动生成器）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于推文生成器的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、秀米如何生成链接?

• 2、为什么秀米下拉的推文,显示不完全

• 3、GCAN：可解释的社交媒体假新闻检测方法

• 4、怎么做微信公众号推文?

一、秀米如何生成链接?

如果你没有公众号，只是想把做好的东西发给朋友，那么点击顶部预览按钮（一张纸下面一个眼睛的图标），提交审核，审核通过以后即可获得永久链接。

秀米是一款专用于微信平台公众号的文章编辑工具，秀米编辑器拥有很多原创模板素材，排版风格也很多样化、个性化。秀米编辑器可以设计出专属风格文章排版。秀米编辑器还内置了秀制作及图文排版两种制作模式，页面模板及组件更丰富多样化。

链接是指在电子计算机程序的各模块之间传递参数和控制命令，并把它们组成一个可执行的整体的过程。链接也称超级链接，是指从一个网页指向一个目标的连接关系，所指向的目标可以是另一个网页，也可以是相同网页上的不同位置，还可以是图片、电子邮件地址、文件、甚至是应用程序。

链接的概念：

链接也称超级链接，超链接是指从一个网页指向一个目标的连接关系，而在一个网页中用来超链接的对象，可以是一段文本或者是一个图片。当浏览者单击已经链接的文字或图片后，链接目标将显示在浏览器上，并且根据目标的类型来打开或运行。

使用超文本，链接（link）是从一个词、图片或信息对象到另一个的可选连接。在像万维网这样的多媒体环境里，这些对象可能包括声音和动态影像序列。

链接的最常见的格式是高亮显示的词或图片，它们可以由用户选择（用鼠标或其他方式），形成直接传输和产看其他文件。高亮显示的对象涉及到锚定。锚定引用和涉及到的对象构成超文本链接。

二、为什么秀米下拉的推文,显示不完全

为什么秀米下拉的推文,显示不完全：

第一步

在秀米编辑器上方，点击“组件”功能，在下拉列表中，选择“公众号组件”

第二步

把公众号组件中的文字组件拖入到文章中

第三步

移动鼠标到第二步插入的文字组件上，点击一下，会出现一个功能操作栏，点击图标像链接的子项，在出现的设置小程序信息表单中，填写appid和路径。如下图所示：

第四步

appid可以从微附件官网(idocx.cc)复制；

第五步

路径是指附件的路径，需要把附件上传到微附件官网生成。

三、GCAN：可解释的社交媒体假新闻检测方法

目前假新闻检测问题仍然存在一些重要的挑战。比如：

①目前的一些方法要求文档为长文本，以便于能够更好地学习词和句子的表示。然而社交媒体上的一些推文大多是短文本，这就导致了一些数据稀疏性问题。

②一些SOTA的方法要求收集大量的用户评论，然而大多数用户仅仅是简单地转发推文而并不留下任何评论。

③一些研究认为社交网络中的信息扩散（即retweet）路径有助于错误信息的分类，从而学习基于树的传播结构的表示。然而，由于隐私问题，获取转发的扩散结构往往代价高昂，许多用户选择隐藏或删除社交记录。

④目前的一些方法缺乏可解释性，不能为支持谣言的可疑用户以及他们在制造谣言时关心的话题提供证据。

本文提出的方法利用源推文的短文本内容、转发用户序列以及用户资料来进行假新闻检测。也就是说本文的方法满足以下设置：

①短文本源推文；

②没有使用用户评论文本；

③没有使用社交网络和扩散网络的网络结构。

此外，我们要求假新闻检测模型具有可解释性，即在判断新闻是否虚假时突出证据。该模型将指出支持传播假新闻的可疑转发者，并突出他们特别关注的源推文中的词。

本文提出一个新的模型，即Graph-aware Co-Attention Network(GCAN)。首先从用户资料和社交互动中提取用户特征，然后使用CNN和RNN来学习基于用户特征的转发传播表示。另外使用图来建模用户之间的潜在交互，并且采用GCN来学习graph-aware的用户交互的表示。同时提出了dual co-attention机制来学习源推文和转发传播之间的相关性，以及源推文和用户交互之间的相互影响。最终利用学习到的embedding来进行假新闻的二分类预测。

1. 问题陈述

是推文的集合， 是用户的集合。每个 都是短文本文档（也叫做源推文）。 表明 由 个单词组成。 中的每个用户 都对应一个用户特征向量 。当一个推文 发布以后，一些用户将会转发 从而形成一个转发记录的序列，这被称为 传播路径 。给定一个推文 ，它的传播路径表示为 ， 表明第 个用户（其用户特征向量为 ）转发了 ，这里 。转发了 的用户集合记作 ，最先转发 的用户记作 ，转发时间记作 ，其余用户 在时间 转发了 （ ）。每个 有一个binary的标签 表明是否是假新闻（ 代表 是假新闻）。我们希望能够利用上述数据来利用神经网络模型识别 是否是假新闻，另外，希望模型能够突出能够表明 真实性的一部分用户 和一些推文中的词 。

2. GCAN框架

GCAN主要包括5个部分：

①user characteristics extraction，创建特征来量化用户如何参与在线社交网络；

②new story encoding，生成源推文中单词的表示；

③user propagation representation，使用提取的用户特征建模和表示源推文如何由用户传播；

④dual co-attention mechanisms，捕获源推文和用户交互/传播之间的相关性；

⑤making prediction，通过连接所有学习的表示生成检测结果。

GCAN的架构图如下：

3. 模型

用户 的特征向量 是定义得到的，具体的，包含以下特征：

①用户自我描述的字数；

②用户账户名的字数；

③关注用户 的数量；

④用户关注的人的数量；

⑤用户创建的story数量；

⑥举例用户第一个story经过的时间；

⑦用户的账户是否被验证过；

⑧用户是否允许地理空间定位；

⑨源推文发布时间和用户转发时间的时差；

⑩用户和源推文之间转发路径的长度（如果用户转发源推文则为1）。

最终得到 ， 是特征的数量。

给定的源推文将使用一个word-level的encoder进行编码，输入是 中的每一个单词的独热向量。由于每个推文长度都不一样，这里设置 为最大长度，不足 的推文进行zero padding。使用 来表示源推文的独热编码表示， 是词的独热向量，使用一个全连接网络来获得word embedding ， 是word embedding的维度，过程是：

然后使用GRU来学习词序列表示，也就是 ，最终得到 。

我们的目的是利用提取的用户特征 以及推文的传播序列来学习用户传播表示。其根本观点是，真实新闻传播中的用户特征与虚假新闻传播中的用户特征是不同的。这里的输入是推文 的转发用户特征向量序列，用 表示， 是选定的固定长度的转发用户数量。如果转发用户数量超过 则截取前 个，如果少于 则从 中重采样直至长度为 。

给定传播序列 ，使用GRU来学习传播表示， ，最终通过平均池化获得传播表示 ， 。

采用2D卷积来学习 内特征的相关性，考虑 个连续用户来建模其序列相关性，比如 ，卷积核 的大小就是 ，总共使用 个卷积核，因此最终学习到的表示序列 。

我们的目的是创建一个图来建模转发用户之间潜在的交互，想法是拥有特殊特征的用户之间的相关性对揭示源推文是否是假新闻能够起到作用。每个源推文 的转发用户集合 都被用来构建一个图 。由于用户间的真实交互是不清楚的，因而这个图是全连接的，也就是任意节点相连， 。结合用户特征，每条边 都被关联到一个权重 ，这个权重也就是节点用户特征向量 和 的余弦相似度，即 ，图的邻接矩阵 。

然后使用第三代GCN来学习用户交互表示。给定邻接矩阵 和用户特征矩阵 ，新的 维节点特征矩阵 计算过程为：

是层数， ， 是度矩阵， 是第 层的学习参数， 是激活函数。这里 ，实验时选择堆叠两层GCN层，最终学习到的表示为 。

我们认为假新闻的证据可以通过调查源推文的哪些部分是由哪些类型的转发用户关注的来揭开，并且线索可以由转发用户之间如何互动来反映。因此，本文提出了dual co-attention机制，来建模：

①源推文（ ）与用户传播embedding（ ）之间以及

②源推文（ ）与graph-aware的交互embedding（ ）之间

的相互作用。通过dual co-attention的注意力权重，模型可以具有可解释性。

首先计算一个相似性矩阵 ：

这里 是一个 的参数矩阵。接着按照以下方式得到 和 ：

这里 ，这里的 和 可以看做在做user-interaction attention空间和source story word attention空间的转换。接下来得到attention的权重：

这里 ， 是学习的参数。最后可以得到源推文和用户交互的attention向量：

和 描述源推文中的单词是如何被用户参与互动的。

按照上述类似过程生成 和 的attention向量 和 。

注意基于GRU的传播表示没有用来学习与 的交互。这是因为对于假新闻的预测来说，转发序列的用户特征能够起到重要的作用。因此本文采用基于GRU和CNN的两种方式来学习传播表示，其中基于CNN的传播表示被用来学习与 的交互，基于GRU的传播表示在进行最终预测时用作最终分类器的直接输入。

最终使用 来进行假新闻检测：

损失函数采用交叉熵损失。

对比了多项baseline的结果，效果有明显的提升：

GCAN也可以用于假新闻早期的检测，也就是在转发用户不多的时候进行检测，实验改动了使用的转发用户数量来进行验证：

另外移除了一部分组件进行了消融实验，图中-A,-R,-G,-C分别代表移除dual co-attention，基于GRU的表示，graph-aware的表示和基于CNN的表示：

-S-A代表既没有源推文embedding也没有dual co-attention，由于源推文提供了基本线索，因此-S-A有一个明显的性能下降。

source-propagation co-attention学习到的attention权重可以用来为预测假新闻提供证据，采用的方式就是标识出源推文中的重要的词和可疑的用户。注意，我们不考虑source-interaction Co-attention的可解释性，因为从构造的图中学到的用户交互特征不能直观地解释。

下图是根据对源推文中的attention权重绘制的两个例子的词云（权重越大，词云中的词就越大）：

图中结果满足常识，也就是假新闻倾向于使用戏剧性和模糊的词汇，而真实新闻则是被证实和核实事实的相关词汇。

另外我们希望利用传播中的转发顺序来揭示假新闻与真新闻的行为差异。下图采集并展示了三个假新闻和三个真新闻的传播序列attention的权重：

结果表明，要确定一个新闻是否虚假，首先应该检查早期转发源推文的用户的特征。假新闻的用户attention权重可能在传播过程中均匀分布。

source-propagation co-attention可以进一步解释可疑用户的特征及其关注的词语，举例如下图：

可以发现，可疑用户在转发传播中的特征有：

①账号未被验证；

②账号创建时间较短；

③用户描述长度较短；

④距发布源推文用户的图路径长度较短。

他们高度关注的词是“breaking”和“pipeline”这样的词。我们认为这样的解释有助于解读假新闻的检测，从而了解他们潜在的立场。

四、怎么做微信公众号推文?

微信公众平台怎么发特效的推文 100分

这个可以写的一个手机版本的网页，然后分享到朋友圈！

或者利用微信的接口进行二次开发，然后再公共平台推送！

微信公众号推文怎么写

1.将要放入微信中的文字写在word当中。2.然后将word中的文字做好排版，“并且一定要把文字的字体设置成宋体”因为微信只支持 宋体的文字字体。如果不信，可以试一下。文字居中、左对齐，右对齐也要设置好。3.就是将文字复制到微信公共平台的后台，然后可以设置文字颜色,最后将微信中的文字保存.

微信公众号推文，这些圈住的效果是怎么做的？

这是微信编辑器里面的排版背景图，比如135编辑器，微小宝编辑器等等。你打开百度，搜索编辑器，就会出来很多选项

微信那种宣传的推文要怎么做？（不用公众号的）

公众号最好，不用公众号，还可以在兼容网站上发，例如有道云笔记。

微信 公众平台如何发类似ppt的推文

别人加了只能手机上看的代码，所以电脑端无法查看。这个应该是微场景功能来，可以上下翻动等。你自己百度一下这个，看看吧。

就是一个网页效果功能。

微信公众号发出来的图文消息怎么在底下添加评论功能？

目前这个评论功能还没有全部放开的，只是测试阶段，只有部分公众号才有这个评论功能，无需自己去添加，只要官方放开了，就会都有的。

这种怎么做出来啊？是微信公众号的推文，点击自动生成我是第几个为高

.....这是H5，很好做的，只要在点击后累加当前的数值就可以了。每一次都要拿数值换成一个新的参数

微信公众号怎样才能一次推送多篇篇文章

编辑成多图文消息，最多8篇。

微信公众平台最新版新建图文消息，可以自动识别为单图文或多图文。

登录微信公众平台，点击 素材管理。

进入后右侧点击绿色按钮 新建图文消息。

在新窗口打开后就可以进行图文的编辑，如果只编辑一篇图文就保存，则自动添加摘要，以单图文的形式保存。

可以点击编辑进入继续添加。

单次图文最多编辑8篇，每个订阅号一天只能群发一次。

早期注册的公众平台有每天推送3次的，后来规定限制后新的订阅号都只能每天群发一次，原有一天3次的继续保留。

我们给好评的，如何在微信公众号图文消息内添加二维码？

在微信公众平台推送的文章中插入一张二维码图片即可。

打开微信公众平台并登录。

点击进入素材管理界面。

在 素材管理界面，鼠标移到 + 时，会出现单图文消息和多图文消息。

点击单图文消息或多图文消息， 填写标题、封面图片、正文内容，作者、摘要等，并在正文内容点击插入图片，插入二维码。

编辑好文章保存后，自动跳转到素材管理页面，然后再点击选择左侧的“群发功能”。

在群发功能里选择编辑框上面第五个“图文消息”，找到刚刚编辑的图文消息素材，就可以点击发送了。

微信公众号、订阅号服务号怎么做软文推广？

坚持。微信运营不是一天两天可以看到效果的，你要持之以恒的做下去，那种三天打鱼两天晒网的心态一定不能有，如果有请先把这个心态先去除。

以上就是关于推文生成器相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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