1. 标题：简明扼要地概括比赛内容，吸引读者点击阅读。例如：“全国青少年舞蹈大赛即将开赛！”
2. 引言：介绍比赛的背景和重要性，引起读者的兴趣。例如：“舞蹈作为一种艺术形式，不仅可以展现舞者的才华，更能传递情感和文化。为了发掘更多优秀的舞蹈人才，全国青少年舞蹈大赛即将拉开帷幕。”
3. 时间和地点：明确比赛的具体时间和地点，方便读者了解和参与。例如：“本次比赛将于XX年XX月XX日在XX市举行，届时将有来自全国各地的优秀舞者齐聚一堂。”
4. 参赛要求：列出参赛者的年龄、组别、作品要求等相关信息，让感兴趣的人了解自己是否符合条件。例如：“本次比赛面向18岁以下的青少年，分为个人和团体两个组别。参赛作品需符合舞蹈主题，时长不超过5分钟。”
5. 奖项设置：介绍比赛的奖项设置，激发参赛者的积极性。例如：“本次比赛将设立金、银、铜奖各若干名，并颁发最佳编舞奖、最佳表演奖等特别奖项。”
6. 报名方式：提供报名的方式和截止日期，方便有兴趣的人报名参加。例如：“有意参赛者请于XX年XX月XX日前将报名表格发送至XXX邮箱，并附上个人简历和舞蹈作品视频。”
7. 结尾：总结全文，再次强调比赛的重要性和意义。例如：“舞蹈是一种美丽的艺术形式，通过比赛的形式，我们可以发现更多优秀的舞蹈人才，推动舞蹈事业的发展。期待您的参与！”
新闻手帐是一种记录新闻事件和个人感悟的方式。制作新闻手帐，首先需收集感兴趣的新闻素材，如剪报、网络文章等。然后，在手帐中规划布局，可按时间顺序或主题分类整理。粘贴或抄写新闻内容，并附上自己的感想和评论。此外，可添加相关图片、插图，增加视觉冲击力。重要的是，保持持续更新和整理，让新闻手帐成为学习和思考的好帮手。
新闻提取关键词是信息检索和文本挖掘中的一个重要任务，它涉及到从新闻文本中自动识别出最重要的词汇或短语。以下是一些常见的新闻提取关键词的方法：
1. **基于统计的方法**：
- **词频-逆文档频率（TF-IDF）**：计算每个词在文档中的频率与在整个语料库中的逆文档频率的乘积，以找出重要的词汇。
- **词频（Term Frequency）**：直接统计词在文档中出现的频率，但不考虑其在其他文档中的出现情况。
2. **基于机器学习的方法**：
- **支持向量机（SVM）**：使用SVM分类器来识别关键词，通常需要大量的标注数据进行训练。
- **随机森林**：通过构建多个决策树来预测关键词，然后选择最重要的特征作为关键词。
- **神经网络**：使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer模型，来自动学习和提取关键词。
3. **基于图的方法**：
- **TextRank**：将文本视为图，词作为节点，共现关系作为边，然后使用图算法（如PageRank）来找出最重要的节点，即关键词。
4. **基于规则的方法**：
- **关键词提取规则**：根据语言学规则和先验知识，定义一些关键词的特征，如词性、共现频率等，然后根据这些规则提取关键词。
5. **混合方法**：
- 结合以上多种方法，先使用一种方法提取初步关键词，然后通过另一种方法进行优化或筛选。
在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的需求、可用的数据量以及计算资源。对于新闻文本，通常会结合多种方法来提高关键词提取的准确性和效率。此外，关键词提取也可以作为信息检索系统中的一个预处理步骤，帮助用户快速找到感兴趣的新闻内容。