近日，第七屆全國社會(huì)媒體處理大會(huì)(SMP2018)于2018年8月4日在哈爾濱友誼宮順利落幕。SMP(社媒派)專注于以社會(huì)媒體處理為主題的科學(xué)研究與工程開發(fā)，為傳播社會(huì)媒體處理最新的學(xué)術(shù)研究與技術(shù)成果提供了廣泛的交流平臺(tái)，致力于構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的社會(huì)媒體處理生態(tài)圈。本次大會(huì)由中國中文信息學(xué)會(huì)社會(huì)媒體處理專委會(huì)主辦、哈爾濱工業(yè)大學(xué)承辦。大會(huì)還邀請(qǐng)了六位嘉賓進(jìn)行特邀報(bào)告。

同時(shí)，本屆大會(huì)也得到了來自工業(yè)屆的諸多優(yōu)秀人工智能企業(yè)的支持與關(guān)注，騰訊、百度、科大訊飛、雅樂美森、新浪微熱點(diǎn)等企業(yè)紛紛贊助并參與了本次大會(huì)。作為工業(yè)屆的優(yōu)秀代表，他們?cè)谏鐣?huì)媒體處理的產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的探索道路上也做出了積極探索。

為期三天的全國社會(huì)媒體處理大會(huì)，包括4場講習(xí)班報(bào)告、6場特邀報(bào)告、9場專題論壇和口頭報(bào)告專場。圍繞情感分析、數(shù)據(jù)挖掘、表示學(xué)習(xí)在內(nèi)的三大核心技術(shù)，就計(jì)算社會(huì)科學(xué)展開了多方面的學(xué)術(shù)探討，包括：計(jì)算社會(huì)學(xué)、計(jì)算傳播學(xué)、智能金融、智能教育和新成立的智能司法及計(jì)算歷史學(xué)等領(lǐng)域。

講習(xí)班報(bào)告于8月2日召開，大會(huì)邀請(qǐng)到了來自北京大學(xué)、清華大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)的四位學(xué)者，他們分別以《大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)》、《基于大數(shù)據(jù)方法的計(jì)算社會(huì)科學(xué)：從探索性研究到因果推論》、《深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)及其在自然語言處理中的應(yīng)用》、《交互式可視化異常檢測機(jī)器在社交媒體分析中的應(yīng)用》為主題展開了精彩的報(bào)告。

大會(huì)主會(huì)于8月3日正式開幕，主辦方表示，社會(huì)媒體加深和擴(kuò)大了人與人之間的溝通和交流，希望本屆SMP大會(huì)能給大家提供一個(gè)互相交流和溝通的場所，形成產(chǎn)學(xué)研合作的生態(tài)環(huán)境。與此同時(shí)，對(duì)從事科學(xué)研究和技術(shù)工作的青年學(xué)生寄予了三點(diǎn)治學(xué)的建議：實(shí)事求是、獨(dú)立思考和提高能力。SMP2018大會(huì)主席就SMP大會(huì)及專委會(huì)情況作了概要介紹，主題為《“社媒派”中國計(jì)算社會(huì)科學(xué)的先鋒》。他指出，社會(huì)媒體是大數(shù)據(jù)的重要來源，是社會(huì)計(jì)算的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，是計(jì)算基數(shù)與社會(huì)科學(xué)歷史性交匯的主要推動(dòng)力，是人工智能技術(shù)的重要處理對(duì)象，也是智能社會(huì)的腦神經(jīng)。SMP專委會(huì)從學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)、校企合作及國家智庫等多個(gè)方面擔(dān)負(fù)起相應(yīng)的責(zé)任，包括推動(dòng)社會(huì)計(jì)算交叉學(xué)科的發(fā)展，培養(yǎng)社會(huì)媒體處理領(lǐng)域的青年人才培養(yǎng)，有力促進(jìn)我國計(jì)算技術(shù)與社會(huì)科學(xué)學(xué)術(shù)界、企業(yè)界的交流與協(xié)作，并為我國政府在社會(huì)計(jì)算方面的規(guī)劃獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策。

六場特邀報(bào)告集中于8月4日與5日上午，內(nèi)容涉及到世界知識(shí)的中文表達(dá)、圖數(shù)據(jù)分析、幽默計(jì)算和社交網(wǎng)絡(luò)中人與AI的關(guān)系探討。第一場特邀報(bào)告為《世界知識(shí)的中文表達(dá)問題》。講者表示，我國面臨著兩個(gè)問題：向世界講好中國故事和向中國講好世界故事。本次報(bào)告重點(diǎn)討論世界知識(shí)的中文表達(dá)，即向中國講好世界故事。通過對(duì)2006-2015年全世界各語種發(fā)表論文情況分析，發(fā)現(xiàn)SCI論文中中文占比僅0.59%，在所有語言中排在第三位，在SSCI論文中，中文沒有進(jìn)入前10位。解決這一問題的最有效途徑就是全民外語學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯和提升中文刊物聲望。提升外語水平使得國人更好理解和發(fā)布學(xué)術(shù)觀點(diǎn);機(jī)器翻譯可以讓機(jī)器把世界的知識(shí)都翻譯成中文，供國人使用;而提升中文刊物聲望則是治本之道，他強(qiáng)調(diào)，用外文提升中國學(xué)術(shù)界的國際地位是策略，提升中文的國際學(xué)術(shù)地位才是根本，需要提倡科研成果中文首發(fā)。講者指出，解決世界知識(shí)的中文表達(dá)問題十分不易，需要有耐心、有恒心、有信心，國家和知識(shí)界須有危機(jī)意識(shí)，更要通過政策支持建立「中文自信」的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系。

隨后，澳大利亞新南威爾士大學(xué)的林學(xué)民教授做了題為《Towards Big Graph Processing: Applications, Challenges and Advances》的特邀報(bào)告。

他首先介紹了圖數(shù)據(jù)在金融詐騙檢測、產(chǎn)品推薦、投資分析、零售服務(wù)、反洗錢、網(wǎng)絡(luò)安全等多個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，并以k-Core、k-Truss、k-Edge Connected、k-Vertex Connected等多種算法為例，闡述了 Cohesive Subgraph的相應(yīng)定義及核心思想。他介紹了兩個(gè)領(lǐng)域的研究探索，一個(gè)是給定社交網(wǎng)絡(luò)，判斷對(duì)應(yīng)的核心用戶在留存及離開時(shí)，對(duì)于團(tuán)體產(chǎn)生的影響分析;另一個(gè)是結(jié)合子圖搜索研究以社交網(wǎng)絡(luò)為代表的多維屬性，并讓圖表在每個(gè)維度上都呈現(xiàn)稠密性。結(jié)合與多家知名企業(yè)及團(tuán)隊(duì)的合作，他也展現(xiàn)了Cohesive Subgraph在不同領(lǐng)域上的應(yīng)用，比如在華為公有云上實(shí)現(xiàn)人物識(shí)別、社區(qū)發(fā)現(xiàn)及好友推薦等功能，并將其延伸到時(shí)間維度上;此外，他們也與阿里巴巴合作構(gòu)建FLASH Query Language、Biclique欺詐檢測及RT Cycle檢測，在相應(yīng)的電商業(yè)務(wù)、金融業(yè)務(wù)上實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)應(yīng)用。

第三場特邀報(bào)告為全場帶來笑聲不斷，報(bào)告題為《幽默計(jì)算探討》。講者借助大量的例子，介紹了言語幽默、指稱幽默等類別，并結(jié)合幽默的相關(guān)理論背景引出幽默計(jì)算框架：以認(rèn)知語言學(xué)、情感圖譜、自然語言處理為技術(shù)基礎(chǔ)，以雙關(guān)、諧音、隱喻、反諷為表達(dá)方式;以笑話、相聲、喜劇、歇后語為呈現(xiàn)載體;最終劃分為幽默識(shí)別、笑點(diǎn)識(shí)別、幽默等級(jí)、幽默理解及幽默生成等應(yīng)用領(lǐng)域。他指出，目前幽默計(jì)算的難點(diǎn)在于常識(shí)知識(shí)的應(yīng)用，而中文幽默的挑戰(zhàn)在于「音形義結(jié)合的表示+基于常識(shí)的推理」。他總結(jié)道，幽默計(jì)算是一件并不幽默的事情，不懂幽默的智能只是機(jī)械的匹配，缺乏情感的計(jì)算也只是無趣的代碼，也進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了幽默計(jì)算于自然語言理解的重要性。

第四場報(bào)告來自北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院張洪忠教授，主題是《社交網(wǎng)絡(luò)中的AI機(jī)器人：新問題與新范式》。社交媒體中的AI機(jī)器人無處不在，如微軟小冰、騰訊babyQ等。他表示，AI機(jī)器人已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)科學(xué)和社會(huì)科學(xué)都共同關(guān)注的一個(gè)新事物，一個(gè)交叉學(xué)科的研究對(duì)象。對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中機(jī)器人影響的研究應(yīng)該成為一個(gè)重要方向。隨著技術(shù)的快速迭代，AI機(jī)器人越來越具有人格化特征，但這些人格化特性不同于我們正常的「人」，會(huì)為社會(huì)科學(xué)帶來新的問題。他強(qiáng)調(diào)，社交網(wǎng)絡(luò)中的AI機(jī)器人將引來社會(huì)科學(xué)研究的新范式。

5日，兩場專題報(bào)告分別來自德雷塞爾大學(xué)學(xué)者與中央財(cái)經(jīng)大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院學(xué)者。他們的報(bào)告主題為《Question-based Text Summarization》與《經(jīng)濟(jì)學(xué)中的大數(shù)據(jù)》。在報(bào)告《Question-based Text Summarization》中，學(xué)者表示，大多數(shù)摘要受限于陳述句，基于問題的摘要并不是要替換掉陳述性摘要，而是能用來反映源文件的主旨。之后，他提到研究問題的主要目標(biāo)是確保生成的問題與文本相關(guān)，同時(shí)文本能回答生成的問題。這時(shí)候衍生出三個(gè)主要研究問題：一是問題存在于哪里，二是如何測量問題和文本間的相容性，三是如何評(píng)估基于問題的摘要的有效性。這一系統(tǒng)的整體架構(gòu)，第一步是問題選擇，這里涉及到目標(biāo)、方法等等，第二步是問題多樣化。接下來是一些實(shí)驗(yàn)，涉及到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集、實(shí)驗(yàn)設(shè)置、網(wǎng)絡(luò)模型、評(píng)價(jià)指標(biāo)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等各個(gè)方面。這是一個(gè)信息檢索和自然語言處理的交叉任務(wù)，包含問題選擇和多樣化的兩層框架。在問題選擇上，他探討了基于檢索的方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。未來，他們將會(huì)延伸到多文本摘要，也將繼續(xù)擴(kuò)展至不同的文本，例如新聞、科學(xué)類文章、社交媒體等等。在《經(jīng)濟(jì)學(xué)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用》報(bào)告中，學(xué)者指出：經(jīng)濟(jì)學(xué)(社會(huì)科學(xué))的數(shù)據(jù)困境目前面臨追求因果關(guān)系、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有限、測量成本高昂等因素，而大數(shù)據(jù)為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提供了低成本、客觀、迅速的有利條件。借助衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù)、行政管理數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)，研究者可以對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行更加深入的研究。比如，通過植被覆蓋率的變化，研究者可以推斷其對(duì)溫室效應(yīng)造成的環(huán)境影響，甚至關(guān)聯(lián)到國家治理問題;通過銀行數(shù)據(jù)的調(diào)查，可以印證凱恩斯等經(jīng)典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，并延伸到階層固化問題于經(jīng)濟(jì)增長的意義。不論是考察電子商務(wù)平臺(tái)對(duì)企業(yè)出口市場進(jìn)入和出口規(guī)模的影響，或是基于報(bào)紙關(guān)鍵詞集的測量判斷對(duì)經(jīng)濟(jì)政策的影響，本質(zhì)上都是借助大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行更加廣泛的研究和調(diào)查。學(xué)者表示，上述成功案例說明在用大數(shù)據(jù)研究經(jīng)濟(jì)學(xué)問題時(shí)，需要關(guān)注重大現(xiàn)實(shí)問題，驗(yàn)證重要理論問題，并發(fā)明簡單實(shí)用的方法。未來，學(xué)科交叉將成為大趨勢，學(xué)術(shù)研究的模塊化也會(huì)成為研究的新方向。

九大分論壇分別于8月3日與4日的下午舉辦，論壇討論內(nèi)容涵蓋：智能金融論壇、計(jì)算社會(huì)學(xué)論壇、技術(shù)評(píng)測論壇、情感分析論壇、數(shù)據(jù)挖掘論壇、計(jì)算傳播學(xué)論壇、智慧司法論壇、計(jì)算歷史學(xué)論壇、智能教育論壇。口頭報(bào)告于3日下午召開，累計(jì)報(bào)告數(shù)量20篇，報(bào)告人為來自全國各大高校的優(yōu)秀老師及學(xué)生代表。

在此次學(xué)術(shù)會(huì)議中，眾多人工智能領(lǐng)域的高科技企業(yè)代表都積極參與，與學(xué)術(shù)界專家共同討論“產(chǎn)學(xué)研”結(jié)合的最佳路徑。北京雅樂美森科技有限公司是一家以自然語言處理(NLP)、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜和高性能計(jì)算為核心技術(shù)，專注于計(jì)算語言學(xué)應(yīng)用的前沿高科技企業(yè)。雅樂美森本著融知于行的精神，長期致力于人工智能核心領(lǐng)域前沿理論的成果轉(zhuǎn)化。公司的輿情監(jiān)測、情報(bào)分析、數(shù)據(jù)支持等業(yè)務(wù)在金融、政府、傳媒等領(lǐng)域始終保持著行業(yè)領(lǐng)先地位。目前公司已推出了“知行智庫”和“高參”等系列軟件產(chǎn)品，涵蓋輿情、情報(bào)、金融數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等多個(gè)領(lǐng)域。作為中央國家機(jī)關(guān)軟件產(chǎn)品供應(yīng)商，雅樂美森獲得了政府、金融和企業(yè)等行業(yè)客戶的信賴與支持，已經(jīng)長期服務(wù)于中共中央組織部、中共中央宣傳部、中國人民銀行總行、國家開發(fā)銀行總行、北京市政府、教育部、衛(wèi)生健康委、光明網(wǎng)等重要機(jī)構(gòu)。

作為本次大會(huì)的金牌贊助商，雅樂美森全程參與講習(xí)班報(bào)告、特邀報(bào)告、專題論壇及口頭報(bào)告，聆聽業(yè)界學(xué)者的最新研究方向和科研成果，并與各屆企業(yè)代表一起探討如何更好地將前沿科技成果應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)發(fā)展，收獲頗豐。

本屆社會(huì)媒體處理大會(huì)秉承著領(lǐng)域交叉、文理交叉、產(chǎn)學(xué)研交叉的理念，通過多種跨界交叉的交流合作，激發(fā)了與會(huì)學(xué)者的科研靈感，同時(shí)也開闊了與會(huì)企業(yè)代表的研究視野及業(yè)務(wù)思路，使“產(chǎn)學(xué)研”三界緊密合作，拓寬了人工智能在未來實(shí)際應(yīng)用的可能性。北京雅樂美森科技有限公司未來將繼續(xù)探索自然語言處理技術(shù)應(yīng)用與行業(yè)的結(jié)合點(diǎn)，讓人工智能技術(shù)真正發(fā)揮的巨大價(jià)值，為國家核心科技進(jìn)步不斷貢獻(xiàn)力量!

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