2026年新聞傳播與信息檢索技術(shù)綜合練習(xí)題一、單選題（共10題，每題2分，計20分）考察方向：新聞傳播基礎(chǔ)理論與信息檢索原理1.在當前媒體融合背景下，哪項技術(shù)最能體現(xiàn)“用戶參與”和“互動性”的融合趨勢？A.大數(shù)據(jù)輿情分析B.人工智能生成內(nèi)容（AIGC）C.虛擬現(xiàn)實（VR）沉浸式報道D.區(qū)塊鏈技術(shù)確保新聞?wù)鎸嵭?.以下哪種搜索引擎算法最注重網(wǎng)頁內(nèi)容的時效性和用戶行為數(shù)據(jù)？A.PageRankB.AhrefsC.BERTD.RankBrain3.新聞媒體在突發(fā)事件報道中，最常使用的“信息檢索”策略是？A.關(guān)鍵詞匹配B.語義相似度分析C.時間序列分析D.多模態(tài)信息融合4.在中國新聞傳播領(lǐng)域，“豎屏新聞”現(xiàn)象的出現(xiàn)主要得益于哪項技術(shù)突破？A.5G網(wǎng)絡(luò)提速B.人工智能圖像識別C.云計算平臺優(yōu)化D.物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)5.信息檢索中的“召回率”和“精確率”哪個更適用于衡量新聞媒體在突發(fā)事件中的信息覆蓋度？A.召回率B.精確率C.F1值D.AUC值6.傳統(tǒng)新聞業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，哪種“內(nèi)容分發(fā)”模式最能體現(xiàn)“算法推薦”與“人工審核”的結(jié)合？A.流量導(dǎo)向型B.關(guān)鍵詞驅(qū)動型C.用戶畫像型D.主題聚合型7.在信息檢索中，以下哪項技術(shù)最能有效解決“新聞信息過載”問題？A.自然語言處理（NLP）B.搜索引擎優(yōu)化（SEO）C.信息過濾算法D.知識圖譜構(gòu)建8.中國“短視頻+”新聞融合模式中，哪種技術(shù)最能提升用戶情感共鳴？A.機器翻譯B.背景音樂生成C.情感分析算法D.視頻壓縮技術(shù)9.在“后真相時代”，新聞媒體如何通過“信息檢索”技術(shù)增強公信力？A.算法推薦新聞B.多源交叉驗證C.用戶投票決定內(nèi)容D.付費訂閱模式10.新聞數(shù)據(jù)挖掘中，哪種技術(shù)最適合分析輿情傳播路徑？A.矩陣分解B.社交網(wǎng)絡(luò)分析C.主成分分析（PCA）D.回歸模型二、多選題（共5題，每題3分，計15分）考察方向：新媒體技術(shù)應(yīng)用與新聞倫理1.中國新聞媒體在“元宇宙”探索中，可能涉及的技術(shù)有哪些？A.虛擬主播技術(shù)B.增強現(xiàn)實（AR）新聞互動C.區(qū)塊鏈版權(quán)保護D.物聯(lián)網(wǎng)實時數(shù)據(jù)采集2.信息檢索系統(tǒng)中的“相關(guān)性排序”技術(shù)包括哪些方法？A.詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）B.機器學(xué)習(xí)分類模型C.語義角色標注（SRL）D.用戶行為分析3.新聞媒體在“算法偏見”問題中，可能采取的應(yīng)對措施有哪些？A.多元化數(shù)據(jù)訓(xùn)練集B.人工審核算法推薦結(jié)果C.用戶標簽自定義調(diào)整D.引入第三方算法監(jiān)管4.中國“縣級融媒體中心”建設(shè)中，常用的“信息檢索”工具包括哪些？A.ElasticsearchB.SolrC.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫檢索D.智能問答系統(tǒng)5.新聞傳播中的“信息繭房”現(xiàn)象，可能導(dǎo)致的后果有哪些？A.公眾觀點極化B.媒體同質(zhì)化加劇C.虛假信息擴散D.新聞多樣性下降三、簡答題（共4題，每題5分，計20分）考察方向：行業(yè)實踐與技術(shù)創(chuàng)新1.簡述中國新聞媒體在“短視頻+直播”融合中，如何利用“信息檢索”技術(shù)提升用戶體驗。2.解釋“知識圖譜”在新聞信息聚合中的應(yīng)用場景及優(yōu)勢。3.中國“算法推薦”新聞時，如何平衡“流量”與“社會責(zé)任”？4.新聞媒體在“數(shù)據(jù)新聞”制作中，如何確保數(shù)據(jù)來源的可靠性？四、論述題（共2題，每題10分，計20分）考察方向：技術(shù)趨勢與行業(yè)變革1.結(jié)合中國新聞傳播現(xiàn)狀，論述“人工智能生成內(nèi)容（AIGC）”對新聞業(yè)的雙重影響。2.分析“區(qū)塊鏈”技術(shù)在新聞防偽、版權(quán)保護中的潛力與挑戰(zhàn)。五、案例分析題（共1題，計25分）考察方向：地域性與實用性案例背景：2026年，某地級市突發(fā)洪澇災(zāi)害，當?shù)厝诿襟w中心利用“5G+AI”技術(shù)進行新聞直播與信息分發(fā)。具體措施包括：-通過無人機搭載AR技術(shù)實時標注危險區(qū)域；-利用AI分析社交媒體數(shù)據(jù)，生成災(zāi)害預(yù)警信息；-基于用戶地理位置推送個性化救援新聞。問題：1.該案例中涉及哪些“新聞傳播”與“信息檢索”技術(shù)？2.如何評估該技術(shù)的效果與潛在問題？3.若要進一步優(yōu)化，可從哪些方面改進？答案與解析一、單選題答案與解析1.C解析：虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)能增強用戶沉浸感，如通過VR設(shè)備還原災(zāi)害現(xiàn)場，同時用戶可通過交互界面反饋信息，體現(xiàn)“用戶參與”和“互動性”。2.D解析：RankBrain結(jié)合機器學(xué)習(xí)分析用戶行為（如點擊率、停留時間），更注重時效性內(nèi)容。3.A解析：突發(fā)事件報道依賴關(guān)鍵詞匹配快速篩選信息，如“地震”“XX市”等。4.A解析：5G網(wǎng)絡(luò)支持高并發(fā)視頻傳輸，推動豎屏新聞發(fā)展。5.A解析：召回率衡量信息覆蓋度，如突發(fā)事件中是否遺漏重要報道。6.C解析：用戶畫像型結(jié)合算法與人工審核，避免純算法推薦帶來的偏見。7.C解析：信息過濾算法（如LDA主題模型）能篩選用戶無關(guān)內(nèi)容。8.C解析：情感分析算法識別用戶情緒，如通過音樂、字幕強化情感共鳴。9.B解析：多源交叉驗證（如官方數(shù)據(jù)+UGC）提升新聞可信度。10.B解析：社交網(wǎng)絡(luò)分析能追蹤輿情傳播路徑，如用戶轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系圖。二、多選題答案與解析1.A、B、C解析：元宇宙技術(shù)涉及虛擬主播、AR新聞等，但物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)采集關(guān)聯(lián)性較弱。2.A、B、D解析：TF-IDF、機器學(xué)習(xí)、用戶行為分析均用于相關(guān)性排序，SRL偏向語義理解。3.A、B、D解析：多元化數(shù)據(jù)訓(xùn)練、人工審核、第三方監(jiān)管是應(yīng)對算法偏見的方法，C選項用戶標簽調(diào)整不直接解決偏見。4.A、B、D解析：縣級融媒體常用Elasticsearch、Solr等檢索工具，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫檢索效率較低。5.A、C、D解析：信息繭房導(dǎo)致觀點極化、虛假信息擴散、多樣性下降，B選項媒體同質(zhì)化是結(jié)果而非后果。三、簡答題答案與解析1.答案：-利用AI推薦算法分析用戶興趣，推送個性化短視頻內(nèi)容；-通過AR技術(shù)疊加實時信息（如災(zāi)害預(yù)警），提升新聞互動性；-結(jié)合大數(shù)據(jù)分析用戶行為，優(yōu)化內(nèi)容分發(fā)策略。2.答案：-場景：新聞聚合平臺通過知識圖譜關(guān)聯(lián)事件、人物、機構(gòu)，如“某地洪水”關(guān)聯(lián)“救援部隊”“受災(zāi)企業(yè)”；-優(yōu)勢：提升信息關(guān)聯(lián)性，避免孤立報道，增強用戶理解深度。3.答案：-平衡方式：設(shè)置“社會責(zé)任”內(nèi)容比重上限，如算法強制推薦一定比例公共議題新聞；-結(jié)合人工干預(yù)，如編輯定期調(diào)整推薦結(jié)果，避免過度追求流量。4.答案：-數(shù)據(jù)來源核查：交叉驗證官方數(shù)據(jù)（如氣象局）、第三方機構(gòu)數(shù)據(jù)（如遙感衛(wèi)星）；-引入透明標注機制，如標注數(shù)據(jù)來源、采集時間，增強用戶信任。四、論述題答案與解析1.答案：-積極影響：AIGC能降低人力成本，快速生成新聞稿件（如財報、體育賽事）；-消極影響：可能存在事實錯誤，需加強人工審核；長期使用可能削弱記者職業(yè)價值。2.答案：-潛力：區(qū)塊鏈不可篡改特性可防偽新聞內(nèi)容，如溯源報道（如某地農(nóng)產(chǎn)品新聞）；-挑戰(zhàn)：技術(shù)門檻高，推廣成本大，需行業(yè)協(xié)作完善標準。五、案例分析題答案與解析1.答案：-技術(shù)涉及：5G傳輸、AI情感分析、AR標