如何分类公共关系广告媒介？
如何分类公共关系广告媒介？
公共关系广告媒介是指企业或组织与公众进行沟通传播的过程中所采用的各种媒介手段。这些媒介可以根据不同的分类标准进行分类，以便更好地理解和使用。
1.根据传播渠道分类
公共关系广告媒介主要有以下几种传播渠道：
1.1.电视广告
电视广告是通过电视媒体进行传播的一种广告形式，可以达到广泛的受众覆盖。企业或组织可以通过电视广告来宣传产品、服务、品牌等。
电视广告的优点是视觉效果、声音效果、时长长、效果好等，但是电视广告的成本较高。
1.2.广播广告
广播广告是通过广播媒体进行传播的一种广告形式，可以达到较广泛的受众覆盖。企业或组织可以通过广播广告来宣传产品、服务、品牌等。
广播广告的优点是语音效果、时长短、成本低等，但是广播广告的效果并不如电视广告。
1.3.报纸广告
报纸广告是通过报纸媒体进行传播的一种广告形式，可以达到针对性比较强的受众覆盖。企业或组织可以通过报纸广告来宣传产品、服务、品牌等。
报纸广告的优点是针对性强、时效性好和成本低等，但是报纸广告的受众越来越少。
1.4.网络广告
网络广告是通过互联网进行传播的一种广告形式，可以达到较广泛的受众覆盖。企业或组织可以通过网络广告来宣传产品、服务、品牌等。
网络广告的优点是受众广泛、效果好、成本较低等，但是网络广告也存在着容易被忽略的问题。
2.根据传播形式分类
公共关系广告媒介也可以根据传播形式进行分类：
2.1.宣传广告
宣传广告是指企业或组织通过广告手段进行推广宣传，以达到提高知名度、增加销量等目的。宣传广告形式多样，如电视广告、报纸广告、杂志广告、户外广告等。
宣传广告的特点是宣传性强、广告效果好、覆盖面广等。
2.2.公益广告
公益广告是指借助广告手段宣传社会公益事业，以达到促进社会进步、倡导文明行为等目的。公益广告形式多样，如电视广告、报纸广告、宣传单、海报等。
公益广告的特点是社会价值、导向性强、传播效果好等。
2.3.形象广告
形象广告是指企业或组织为提升自身形象而进行的广告宣传，以达到塑造品牌形象、提升社会影响等目的。形象广告形式多样，如电视广告、报纸广告、海报等。
形象广告的特点是形象塑造、品牌推广、传播效果好等。
3.根据广告内容分类
公共关系广告媒介还可以根据广告内容进行分类：
3.1.产品广告
产品广告是指以产品或服务为主体进行的广告宣传，以达到促进销售、提高知名度等目的。产品广告形式多样，如电视广告、报纸广告、网络广告等。
产品广告的特点是产品推广、销售导向、传播效果好等。
3.2.服务广告
服务广告是指以服务内容为主体进行的广告宣传，以达到提升服务品质、宣传服务特点等目的。服务广告形式多样，如电视广告、报纸广告、网络广告等。
服务广告的特点是服务推广、品质导向、传播效果好等。
3.3.品牌广告
品牌广告是指以品牌为核心进行的广告宣传，以达到塑造品牌形象、提高品牌价值等目的。品牌广告形式多样，如电视广告、报纸广告、海报等。
品牌广告的特点是品牌塑造、价值导向、传播效果好等。
4.根据传播对象分类
公共关系广告媒介也可以根据传播对象进行分类：
4.1.消费者广告
消费者广告是指着眼于消费者进行的广告宣传，以达到促进销售、提高消费者满意度等目的。消费者广告形式多样，如电视广告、报纸广告、网络广告等。
消费者广告的特点是消费者导向、销售推广、传播效果好等。
4.2.员工广告
员工广告是指着眼于企业员工进行的广告宣传，以达到塑造企业形象、激励员工士气等目的。员工广告形式多样，如公司刊物、内部宣传等。
员工广告的特点是员工导向、企业塑造、传播效果好等。
4.3.社会公众广告
社会公众广告是指着眼于社会公众进行的广告宣传，以达到推广公益事业、倡导文明行为等目的。社会公众广告形式多样，如电视广告、报纸广告、海报等。
社会公众广告的特点是社会价值、导向性强、传播效果好等。
总结归纳
公共关系广告媒介是企业或组织与公众进行沟通传播的过程中所采用的各种媒介手段。这些媒介可以根据传播渠道、传播形式、广告内容和传播对象等不同标准进行分类。根据传播渠道，公共关系广告媒介主要有电视广告、广播广告、报纸广告和网络广告等；根据传播形式，公共关系广告媒介主要有宣传广告、公益广告和形象广告等；根据广告内容，公共关系广告媒介主要有产品广告、服务广告和品牌广告等；根据传播对象，公共关系广告媒介主要有消费者广告、员工广告和社会公众广告等。
问答话题
1.什么是公共关系广告媒介？
公共关系广告媒介是指企业或组织与公众进行沟通传播的过程中所采用的各种媒介手段。这些媒介可以根据不同的分类标准进行分类，以便更好地理解和使用。
2.什么是消费者广告？
消费者广告是指着眼于消费者进行的广告宣传，以达到促进销售、提高消费者满意度等目的。消费者广告形式多样，如电视广告、报纸广告、网络广告等。
3.什么是品牌广告？
品牌广告是指以品牌为核心进行的广告宣传，以达到塑造品牌形象、提高品牌价值等目的。品牌广告形式多样，如电视广告、报纸广告、海报等。
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Huth等人构建(jian)了(le)一个大脑的词匯(hui)地(di)图，並(bing)发现大脑并不存在一个单一的区域来编码这些词汇。相反(fan)，语义表征(zheng)在大脑的多(duo)个分布式高級(ji)区域中進(jin)行(xing)。 隨(sui)着性能出色(se)的大语言模型相繼(ji)出现，词向量或语义空间的表征得(de)到不斷(duan)優(you)化，從(cong)而支(zhi)持(chi)更(geng)多更好(hao)的下遊(you)任(ren)務(wu)，如翻(fan)譯(yi)、推理、分类和對(dui)話(hua)等。这为我(wo)们提供(gong)了更強(qiang)大的工具来量化语义空间，并用它来研究大脑如何编码语义。即(ji)使(shi)是最(zui)簡(jian)单、較(jiao)早(zao)期(qi)的Word2Vec模型，其表征空间也(ye)具有非(fei)常(chang)有趣(qu)的性質(zhi)：语义关系(xi)可以被(bei)视为線(xian)性算子。这个性质使得Word2Vec空间的幾(ji)何结构更易(yi)于分析(xi)和解(jie)讀(du)。 构建神经编码模型 为了分析语义类別(bie)和语义关系的神经编码，基于语义与大脑活动联系的方法和“语义关系可以被视为线性算子”的性质，張(zhang)博(bo)士(shi)构建了一种神经编码模型。 构建過(guo)程(cheng)如下：首(shou)先(xian)，收(shou)集(ji)来自(zi)19位(wei)健(jian)康被試(shi)者(zhe)的fMRI數(shu)据；接下来，被试者聽(ting)取(qu)6个大約(yue)10分鐘(zhong)的英(ying)语故(gu)事(shi)，其中一些故事涵(han)蓋(gai)了常用词汇；然後(hou)，将这些故事的文本輸(shu)入到已(yi)经訓(xun)練(lian)好的Word2Vec模型中。每个故事对应于一个在300维空间上的軌(gui)跡(ji)，該(gai)轨迹描(miao)述(shu)了所有词义随時(shi)间的变化；随后，构建了一个线性回(hui)歸(gui)的預(yu)測(ce)模型。将300维空间上的轨迹视为自变量，而不同脑区的神经活动作为应变量。 通(tong)过擬(ni)合(he)预测模型，就可以得到从Word2Vec词空间到脑部(bu)空间活动的线性映(ying)射(she)。这个线性映射也就是我们接下来要使用的神经编码模型。 神经编码模型的性能及(ji)应用 基于这个神经编码模型，张博士用一个全(quan)新(xin)的英文故事测试了该模型的预测性能。结果(guo)顯(xian)示(shi)，盡(jin)管(guan)不同区域的大脑活动模式看(kan)起来差(cha)異(yi)很(hen)大，但(dan)这些区域的真(zhen)實(shi)大脑活动与模型的预测结果高度(du)吻(wen)合。这个结果表明，通过简单的线性回归模型，我们是可以建立(li)一个相对準(zhun)確(que)的从语义空间到大脑活动的映射。 并且(qie)，大脑对语义的编码是分布式的，而不是集中式的，不同区域在这个过程中可能承(cheng)擔(dan)着不同的功(gong)能。 神经编码模型可以视为连接AI模型和大脑活动之间的橋(qiao)梁(liang)，利用该模型可以将语义类别映射为脑图。比如输入3萬(wan)个英文单词到神经编码模型中，我们就可以得到3万个不同的脑图。另(ling)外(wai)，根据这些词的语义将它们分成(cheng)9个大类，会发现这9个大类并不是单独存在于一个脑区，而是分布在整(zheng)个大脑中（見(jian)图一）。 同时，研究還(hai)观察(cha)到，相对于具體(ti)的词语更多地分布在左(zuo)脑，而相对于抽(chou)象(xiang)的词语，尤(you)其是涉(she)及情(qing)感(gan)的词语，更多地在右(you)脑中表达。 ?图一：语义分类的皮层表征。图源：由张逸(yi)真博士提供 语义关系与大脑活动 在前(qian)面的研究中，我们已能通过神经编码模型将语义与大脑活动联系起来。而在语言中，除(chu)了语义本身，语义关系也很重要。通过语义关系，我们能很容易地将已经学到的知识遷(qian)移(yi)到新的概念中，类似(si)于类比推理学習(xi)。那语义关系如何映射到大脑皮层中呢？ 语义关系有很多种类，张博士着重介(jie)紹(shao)了整体-部分的语义关系（如手(shou)与手指(zhi)）是如何映射大脑活动的。 首先，找(zhao)到上百(bai)个符(fu)合这种整体部分关系的单词，然后对它们的词向量的差取平(ping)均(jun)。这樣(yang)就保(bao)留(liu)了抽象的语义关系，即整体与部分的关系。利用训练好的神经编码模型，就可以把(ba)这些向量差对应成一个大脑活动（见图二(er)）。结果显示，越(yue)是黃(huang)色的区域，就越傾(qing)向于表达整体的概念，而越是藍(lan)色的区域，就越倾向于表达部分的概念。 ?图二：语义关系的皮层表征。图源：由张逸真博士提供 大脑学习语言与文本 前面所构建的神经编码模型，以及一些大语言模型只(zhi)接收语料(liao)中上下文的统计分布信(xin)息(xi)（即一些文本信息）来进行训练。而人类学习语言不僅(jin)仅是接收文本的信息，还有来自五(wu)感的信息（见图三(san)）。受(shou)此(ci)啟(qi)发，张博士開(kai)展(zhan)了一項(xiang)工作：通过跨(kua)模態(tai)对比学习将视觉认知接入语言模型。 ?图三：人脑认知香蕉的过程。图源：由张逸真博士提供 将视觉认知接入语言模型 简单来說(shuo)，就是參(can)照(zhao)大脑的语言網(wang)絡(luo)和视觉网络构建一个雙(shuang)流模型，并且用三步(bu)来训练（见图四(si)）。 第(di)一步，单独训练语言流和数视觉流，这裏(li)使用的是预训练好的BERT模型和VGG模型。 第二步，用对比学习来配(pei)对图像(xiang)和语言描述，通过该训练，视觉信息就接入到了语言模型的训练中。 第三步，讓(rang)模型进一步学习图像中各(ge)物(wu)体之间的关系。这一步中匹(pi)配的不是图像和它的语言描述，而是图像中的物体间关系。在这一步训练之后，强化了语义空间的结构，使得它不仅能夠(gou)反映物体的内容，还能反映它们之间的关系。 ?图四：物体关系的视觉定位。图源：由张逸真博士提供 模型驗(yan)證(zheng) 为理解这样的学习过程是不是能学到信息量更豐(feng)富(fu)、更具可解釋(shi)性、更接近(jin)神经语言学知识的语义空间，研究还使用了语言流模型进行探(tan)究。 值(zhi)得註(zhu)意的是，这个模型的参数在训练过程中已经受到了视觉信息的影(ying)響(xiang)。随后提取这个语言流的词向量，并进行了很多组的評(ping)估(gu)实验。用主(zhu)成分分析发现，在训练过程中加(jia)入视觉信息，词向量空间的可解释性大大提高。 另外，研究还用顏(yan)色编码了三个主成分激活不同脑区的程度。结果显示，擁(yong)有相似特性的词，也就是相近颜色的塊(kuai)總(zong)是被编码在相近的区域。这就表明大脑编码的是一个词的语义特征或者性质。 除此之外，对这个模型进行评估和测试后，研究发现在视觉信息的輔(fu)助(zhu)训练下，我们可以学习到一个更好的语义空间，这个语义空间可以支持简单的词义组合和推理。 寫(xie)在最后 类脑语言学习模型的发展为我们理解和应用语言提供了新的视角(jiao)和可能性。利用类脑语言学习模型，我们能够实现更准确、更細(xi)致(zhi)的语义表示。这将有助于提升(sheng)计算機(ji)对语义的理解，进一步拓(tuo)展人机交互(hu)的可能性，为人类创造(zao)出更智(zhi)能、更自然的语言交流環(huan)境(jing)。 参考(kao)文獻(xian)：返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：