大安联社简介

大安联社简介

大安联社简介 篇1

传达贯彻落实情况报告

宁强县信用合作联社2011年7月7日至7月8日召开了上半年工作总结会，会议要求要在本月12日前将全部精神传达贯彻落实到每个员工。

大安信用社于2011年7月11日下午，召开了全社职工会议，参会人员16人，会议从五个方面进行认真贯彻：

一、由庙坝分社、会计主管、风险专管员对2011年上半年工作进行了认真回顾总结；

二、信用社主任李成银全面总结分析了上半年业务经营情况工作；

三、认真详细传达了联社半年工作总结会会议内容、精神；

四、根据联社总体要求、全面安排部署了大安信用社2011年下半年各项业务经营工作；

5、召开了欢迎、欢送座谈会。会议时间共用了4 小时时间，会议气氛热烈、活跃，圆满、成功。

大安农村信用社

大安联社简介 篇2

为什么有那么多人不遗余力的强调“元数据”的重要性呢?它真的有那么重要吗?

回答是,“是的,它真的很重要,尤其是在当今这个信息爆炸的时代,而且会越来越重要,尤其对数字资产而言。”

元数据是帮助我们尽快找到所需信息的帮手。时间就是金钱,要知道在如今海量数据的环境下,能帮助你很快找到你所需要的“金矿”的东西,那他本身最起码也够得上是“金矿”,怪不得好的搜索引擎公司,个个都赚得钵满盆溢。

元数据有很多类型,针对不同的媒体对象,如文字、图片、音频、视频、应用文档都有不同的元数据。新华社牵头制定的《中文新闻信息置标语言》(CNML)国家标准就是一个非常全面的新闻元数据标准。

丰富的好的元数据可提供众多好处,为内容发布商所管理的内容和受众发生更密切的联系打开多种新的可能性。如:能够提供有目标的、基于特定主题的相关新闻产品;为读者产生令人兴奋的搜索和发现体验;支持上下文的广告投放;在舆情分析中,通过使用细致的内容分析技术并及时告知编辑和策划部门参考。元数据还可以通过帮助内容发布商提升搜索和挖掘能力,实现自动聚类、关联内容的集成和发布,降低编辑的工作强度和提高效率,增强内容的互操作性。

然而,一些新闻编辑人员往往对稿件要求输入数量可观的元数据不以为然,这种不以为然的依据是:新闻是要讲时效的,输入过多的元数据会延长稿件的编辑时间,影响发稿时效。孰不知,缺少元数据的新闻稿件,有可能从此石沉大海,再也得不到重见天日的日子,成为“数据垃圾”。这个矛盾,国际上不同的媒体有不同的解决策略,有人工的解决办法,但随着技术的进步,越来越多的媒体在寻求计算机的辅助手段。

新闻行业都知道媒体资产的重要性,但要注意,不是我们随意积累下来的东西就可以叫媒体资产,媒体资产是由内容和其版权信息组成,而数据和元数据的集合才可称为内容。数据资产可带来收益,可重复挖掘利用。如何将数据资产的价值最大化,增值的关键是元数据。

国际上大的媒体机构都非常重视其数据资产的管理,尤其是对元数据的认识非常到位,有专门的人员和系统对元数据进行维护和加工,以期对数据资产进行保值、升值。当然这一切都需要先有标准,元数据的加工必须按照标准的规范去做才有意义。

在参加国 际新闻标 准化组织IPTC2012年年会时,笔者有幸参观了美联社,了解了美联社元数据服务(AP Metadata Services)的相关情况,其元数据服务已相当成熟。他山之石,可以攻玉,希望通过以下介绍给我们的有关工作提供一些参考。

1、什么是美联社的元数据服务?

美联社的 元数据服 务 ( A PMetadata Services)是一个将丰富的语义元数据添加到新闻内容的自动化服务系统,它包含两个部分:AP新闻分类法(AP News Taxonomy):是一个专 门为新闻 发布商设 计的分类体系;以及AP标引服务(APTagging Service):是将语义规则应用于新闻内容的元数据自动标注服务。

2、美联社元数据服务的演进史

据美联社元数据服务部门负责人Amy Sweigert女士介绍,美联元数据服务是经过多个阶段的演进才完成的,具体演进史可见图1。

美联社早期的稿件中描述性的元数据也很少,但从2005年开始,美联社开始将标准化的元数据应用到各类内容中,以提高查找准确性和开发新产品。开始时用于美联社内部,经过持续的投资和人工对规则的审核管理等辅助处理,每年都有新的进展,2012年5月23日,美联社的这个基于云计算的元数据服务正式对外发布,提供对外服务。

3 、 A P 新 闻 分 类 法 ( A P N e w sTaxonomy)

分类法是 元数据服 务的基础 , A P新闻分类 法 ( A P N e w sTaxonomy)是一个具有广度和深度的支持新闻和时事事件的分类体系。它定义了新闻特定的丰富的语义元数据,提供了标准化的经常更新的受控词表,包含通用的分层次的主题分类、命名实体以及同义词、附加的实体数据、关系等。

AP分类法包含4200个主题词,2100个地理位置,1200个组织,91000个人物,41000个股份公开交易的公司,并且还在不断的增长。目前只支持英语内容。其顶层分类如图所示。

4、AP标引服务(AP TaggingService)

AP标引服务是一个典型的云计算的软件即服务(Saa S)的例子,提供了很多应用程序接口(API),分类法中的每个词都有一个关联的规则,是一个基于规则的系统。根据语义规则自动准确地分析内容,建立标引。

AP标引服务以语义网技术为基础,为所有实体(Entities)和主题(Topics)建立URIs,主题分类以RDF建模,还应用了SKOS Ontology技术和其他本体技术,通过RESTfulAPIs实现分类和标引服务,内部还使用了SPARQL技术实现分类浏览。

AP标引服务输出格式包括以下几种:RDF/XML、RDF/JSON、RDF/Turtle、Simple XML、News ML-G2。

5、元数据服务在美联社内容生产生命周期中的位置

元数据服务如何集成在美联社内容生产的生命周期中,可见示意图3。

从图3可以看到,分类信息在提交给编辑工具之前已经完成,而其他元数据的自动标引服务在编辑下游完成,具有丰富元数据的产品最后进入内容仓库或发布。而且,其分类数据(Taxonomy data)如同义词等,是集成在美联门户网站的搜索和浏览功能中的。

6、AP元数据服务的益处

美联社的元数据服务能带来哪些好处呢?

--可通过相关内容的关联吸引读者留下来继续阅读;

--让从不同来源的跨领域内容产生无缝的阅读体验;

--可开发新的服务和应用争取到用户并帮助媒资内容盈利;

--比内部的其他解决方案或人工标引更能节省成本;

--通过更新标引规则、命名实体、概念和语义关系,让系统运行保持平稳;

--通过技术手段在跨内容集、应用和组织间共享和复用数据;

--通过APIs可自动修改发布实用的通告信息,使用户在最新的数据上,也很容易保持系统稳定。

美联社的元数据自动标引服务目前已经非常成熟,准确率非常高,保持在90%左右,已完全满足业务的需求,实现完全的自动化,没有人工干预。Amy Sweigert女士强调,机器自动标引由于基于规则,没有人的主观判断,不存在对同一内容的主观理解差异,因此准确性要比人工标引更高。