灵玖软件荣获2021年度新疆科技进步奖一等奖

汉维大数据语义智能分析关键技术及应用荣获2021年度新疆科技进步奖一等奖

完成单位：新疆大学、北京理工大学、国家计算网络与信息安全管理中心、人民网股份有限公司、人民网科技（北京）有限公司、灵玖中科软件（北京）有限公司

一、立项背景

Twitter、Facebook、微博、微信、抖音为代表的社交网络媒体影响力日渐增强，已成为公众信息获取与社会交往的主要媒介，用户对社交网络的依赖与日俱增。各类话题在社交网络传播、演变、发酵，产生了巨大的社会影响。目前，新疆维吾尔自治区主要使用汉语与维语在社交网络上交流，极大地促进了新疆各民族之间以及新疆与疆外地区之间的语言相通、文化相通、商贸相通与民心相通。社交媒体大数据智能分析具有规模巨大、实时变化、语言随意、主体鲜明等特征，社交媒体大数据背景下的汉维语义智能计算成为了新疆自治区亟需解决的关键科学问题，对国家安全保障、新疆长治久安以及服务新疆民生有重要的意义。

二、项目创新点:

本项目解决的关键科学问题是：社会媒体大数据挑战下的汉维语义智能计算问题。我们研究的对象是以 Twitter、Facebook、微博、微信为代表的社会媒体大数据，其本质特征是规模巨大、实时变化、语言随意、主体鲜明与知识低密。本项目主要解决三大技术挑战：语义演化问题、知识萃取问题与社会问题。对应三大挑战，项目组联合攻关，在国家十余项科研课题的支持下，取得了三类九项创新性先进成果。

主要技术创新点概括为：①在语义演化方面：提出了互信息与邻接熵融合的发现并行算法有效解决了汉维新词高效发现等语言演化问题；提出了元音共振峰率特征采用LSTM模型解决了维吾尔语方言语音识别关键技术，解决了维语方言混杂语音到文本的模态演化问题；提出了基于经验的语义表示与相似度测算模型，解决了语意演化问题；②在知识萃取方面：提出了基于构词的汉维特定信息变种实时扫描算法，解决了社交媒体大数据非法信息多变等词语萃取问题；提出了基于主题模型与信息熵的汉维文档自动摘要技术，解决了摘要主题性不强可读性差等主题萃取问题；提出了基于TOPN主题的多模态话题发现算法，解决了大数据条件下实时聚合、主题漂移等话题萃取问题；③在社会计算方面：构建了语义层次体系情感计算模型，解决了深度学习与语法规则有效融合的主体情感计算问题；提出了内容与结构相结合的社交群体发现算法，有效解决了“失独群体”、“转世党”等小众化群体连接信息不足等群体发现问题；提出了基于社群画像的复杂网络行为预测关键技术算法，有效地实现了对社群行为预测等问题，并在特定群体行为预测与政治选举预测方面取得了实战效果；在知识产权方面，本项目出版专著4部，发表SCI/EI索引论文46篇，参与制定国家标准24项，向国家与自治区提交咨询报告并被采纳4份，授权专利6项，获得软件著作权50余项，引用项目成果的论文超过1000篇。

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