科技成果简介
成果名称:
大规模社交媒体理解与态势感知平台关键技术
项目负责人：
徐睿峰
所属领域:
社交媒体分析、人工智能
成果简介:
面向社交媒体理解与态势感知国家重大战略需求，针对社会、商务及军事、保密等特种行业需求，在多个国家、省市科技计划项目支持下，研发了一系列关键技术。
主要技术特点：
1.研发了一种面向“两文三语”异构媒介的分布式统一采集云框架。创新性地整合静态页面采集、模拟用户行为采集、基于模拟浏览器的深网采集等技术，实现多级分布式、定制化采集、增量采集以及多语种采集等。
2.研发了一种基于多维语义表示的跨语言检索模型。创新性地提出了基于“查询词-情感词词对”的多维度舆情语义表示、基于多语言的查询扩展与推荐等技术，并集成到基于图的检索架构。
3.研发了一套结合结构信息与内容信息的话题识别与摘要生成的协同理解框架。创新性地将社交媒体的结构信息与内容信息相结合，提出了面向热点话题识别与摘要自动生成的协同理解框架。
4.研发了一套全方位、细粒度、高精度的社交媒体内容分析框架。创新性地提出基于深度神经网络对文本、用户、事件进行统一的异质网络表示学习框架，建立一套对社交媒体内容进行全方位、细粒度、高精度、跨语言的分析框架。
5.研发了一套面向“两文三语”的大规模社交媒体检索与理解云平台。创新性地综合应用多语言公共安全突发事件发现、多维度检索、多尺度事件演化、跨语言分析、情感文摘、情感传播分析等技术，依托分布式云处理架构，建立一套面向“两文三语”的大规模社交媒体检索、理解与态势感知云平台，解决了舆情发现与检索的时效性差、缺乏多语言社交媒体分析和综合能力、缺乏事件演化分析能力等问题。
应用范围：
相关研究成果在产业化方面，特别是在面向“两文三语”的相关业务中取得了大量成果。研发团队与合作单位为政府部门、军方、商业企业及安全保密单位提供社交媒体检索与理解等应用需求，有效提升了相关部门对多语言应用环境下的公共舆情管理、事件应急、危机管控和辅助决策能力，获得良好社会效益和经济效益。与新三板上市公司深圳市乐活天下合作研发面向跨境电商行业的大数据分析挖掘及社会服务平台，取得良好效益。《面向两文三语的大规模社交媒体检索与理解平台研制及产业化》获得2017年教育部科学技术进步二等奖，与香港中文大学共同获得2013年香港资讯与通讯科技奖最佳协同合作奖。
照片资料：
图片1 教育部科学技术进步奖二等奖证书
图片2 中国人工智能学会首届全国青年人工智能创新创业大会特等奖证书
图片3 香港资讯与通讯科技奖最佳协同合作奖证书